Estudio básico de amenaza por movimientos en masa, inundaciones y avenidas torrenciales en Andes

Andes, Antioquia. Fuente de remisión: Alcaldía Municipal de Andes, Secretaría de Planeación e Infraestructura Física; documentación remitida en respuesta municipal de septiembre de 2026..

Fecha documental: Febrero de 2023. Copia documental aportada para consulta; vigencia normativa actual no verificada. Estudio técnico para incorporar la gestión del riesgo en la planificación territorial. Las coincidencias de revisión de identidad en páginas 56, 433 y 448 corresponden a descripciones o referencias, sin registro nominal de particulares.

Descargar documento gratis (PDF)

Texto extraído automáticamente de la copia aportada, mediante extracción u OCR cuando fue necesario. Puede contener errores de lectura, orden o caracteres, y las páginas escaneadas pueden carecer de texto. Coteje cualquier cita con el documento de descarga. Esta publicación no certifica vigencia ni sustituye la consulta ante la autoridad municipal.

CONVENIO INTERADMINISTRATIVO
SD 0041-2017

ESTUDIO BÁSICO DE AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN MASA, INUNDACIONES
Y AVENIDAS TORRENCIALES EN EL MUNICIPIO DE ANDES, COMO BASE PARA LA
INCORPORACIÓN DE LA GESTIÓN DEL RIESGO EN LA PLANIFICACIÓN
TERRITORIAL

MEDELLÍN, FEBRERO DE 2023
CONVENIO INTERADMINISTRATIVO SD 0041-2017

ESTUDIO BÁSICO DE AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN MASA,
INUNDACIONES Y AVENIDAS TORRENCIALES EN EL MUNICIPIO DE
ANDES, COMO BASE PARA LA INCORPORACIÓN DE LA GESTIÓN DEL
RIESGO EN LA PLANIFICACIÓN TERRITORIAL

EQUIPO EJECUTOR – UNIVERSIDAD

Edier Vicente Aristizábal Giraldo
Sandra Liliana Agudelo Duque
Dirección Proyecto
Luis Martínez Hernández
Sistema de Información Geográfica
José Humberto Caballero
Dirección Técnica Proyecto
Paula Andrea Morales García
Juan Felipe Rendón Gonez
Patrícia Ángel Cárdenas
Johnatan Tobón Agudelo
Oswaldo Ordóñez Carmona
Auxiliares
Coordinadores Técnicos Proyecto

María Isabel Arango Carmona
Mateo Gutiérrez Uribe
Johnnatan Arley Palacio
Cordoba
Aleen Pertuz Paz
Diana Ruíz Vásquez
Johan Tobón Agudelo
Mariana Vásquez Guarín
Temáticos
3

CONTENIDO

INTRODUCCIÓN ......................................................................................... 25
1 GENERALIDADES ......................................................................................... 26
1.1 OBJETIVO GENERAL .................................................................................. 26
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................... 26
1.3 ALCANCE.................................................................................................. 27
1.4 MARCO NORMATIVO ............................................................................... 28
1.5 LOCALIZACIÓN ......................................................................................... 30
1.6 GEOLOGÍA................................................................................................ 32
1.7 GEOLOGÍA ESTRUCTURAL ......................................................................... 38
1.8 GEOMORFOLOGÍA.................................................................................... 39
1.9 ANTECEDENTES DE EMERGENCIAS Y DESASTRES ....................................... 41
1.10 SISMICIDAD .................................................................................................. 45
2 ESTUDIOS PREVIOS ..................................................................................... 52
2.1 PLAN BÁSICO DE ORDENAMIENTO TERRITORIAL DEL MUNICIPIO DE ................ 52
ANDES (ACUERDO MUNICIPAL 022 DEL AÑO 2000) ............................................... 52
2.2 PLAN PARCIAL DE LA ZONA DE EXPANSIÓN URBANA EU: EL TEJAR ............ 55
2.3 REVISIÓN DEL PLAN BÁSICO DE ORDENAMIENTO TERRITORIAL DEL ................. 56
MUNICIPIO DE ANDES 2008-2011 ......................................................................... 56
2.4 ACTUALIZACIÓN DEL MAPA DE AMENAZAS POR MOVIMIENTOS EN MASA A
ESCALA 1:100.000 DE 29 MUNICIPIOS DE LA JURISDICCIÓN DE .............................. 58
CORANTIOQUIA (2015) ......................................................................................... 58
2.5 OTROS ESTUDIOS ..................................................................................... 59
3 METODOLOGÍA ........................................................................................... 62
3.1 EVALUACIÓN Y ZONIFICACIÓN DE LA AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN
MASA 62
3.1.1 Métodos para la evaluación de la susceptibilidad y amenaza ......................................63
3.1.2 Unidad de análisis .........................................................................................................64
3.1.3 Análisis de la amenaza por lluvia en suelo rural ...........................................................65
3.1.4 Análisis de la amenaza por sismo en suelo rural ..........................................................80
4

3.1.5 Análisis de la amenaza en suelos urbanos y de expansión ...........................................81
3.2 EVALUACIÓN DE AMENAZA POR INUNDACIONES ...................................... 83
3.2.1 Caracterización hidrológica de la región .......................................................................83
3.2.2 Determinación de zonas inundables .............................................................................85
3.2.3 Estimación de caudales máximos .................................................................................86
3.2.4 Cálculo Manchas de Inundación ...................................................................................96
3.2.5 Zonificación Amenaza por Inundaciones ......................................................................98
3.3 EVALUACIÓN DE AMENAZA POR AVENIDAS TORRENCIALES ...................... 99
3.3.1 Análisis de la respuesta hidrológica de cuencas ........................................................ 103
3.3.2 Análisis del potencial aporte de sedimentos ............................................................. 105
3.3.3 Transito Hidráulico ..................................................................................................... 108
3.3.4 Análisis geomorfológico ............................................................................................. 109
3.4 ZONIFICACIÓN DE LAS ÁREAS CON CONDICIÓN DE AMENAZA Y CON ............. 109
CONDICIÓN DE RIESGO ....................................................................................... 109
4 CARTOGRAFÍA BÁSICA .............................................................................. 110
4.1 AJUSTE DEL DTM EN ZONA RURAL .......................................................... 113
4.2 AJUSTE DEL DTM EN ZONAS URBANAS Y CENTROS POBLADOS ................ 116
4.3 FOTOGRAFÍAS AÉREAS ........................................................................... 118
4.4 IMÁGENES SATELITALES ......................................................................... 123
4.5 BASE DE DATOS...................................................................................... 129
4.5.1 Cartografía ................................................................................................................. 130

5 EVALUACIÓN Y ZONIFICACIÓN DE LA AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN MASA
EN SUELO RURAL ......................................................................................... 131
5.1 ANÁLISIS DE LA AMENAZA RURAL POR LLUVIA........................................ 131
5.1.1 Análisis de la susceptibilidad ..................................................................................... 131
5.1.2 Variables condicionantes .......................................................................................... 138
5.1.3 Análisis exploratorio de variables .............................................................................. 156
5.1.4 Evaluación de la susceptibilidad ................................................................................ 168
5.1.5 Análisis del factor detonante lluvia............................................................................ 189
5.1.6 Mapa de amenaza por movimientos en masa ........................................................... 195
5.1.7 Verificación heurística ............................................................................................... 195
5.2 ANÁLISIS DEL FACTOR DETONANTE SISMO: DESPLAZAMIENTOS DE ......... 198
NEWMARK ......................................................................................................... 198
5.2.1 Parametrización geotécnica....................................................................................... 198
5.2.2 Resultados.................................................................................................................. 205

6 EVALUACIÓN DE LA AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN MASA EN SUELO
URBANO Y DE EXPANSIÓN ........................................................................... 210
6.1 CASCO URBANO DE ANDES ..................................................................... 210
5

6.1.1 Parametrización ......................................................................................................... 210
6.1.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 211
6.1.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias .................................. 212
6.1.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 214
6.2 CENTRO POBLADO DE SAN JOSE ............................................................. 218
6.2.1 Parametrización ........................................................................................................ 218
6.2.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 219
6.2.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias .................................. 220
6.2.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 222
6.3 CENTRO POBLADO BUENOS AIRES .......................................................... 226
6.3.1 Parametrización ......................................................................................................... 226
6.3.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 227
6.3.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias .................................. 228
6.3.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 229
6.4 CENTRO POBLADO TAPARTO .................................................................. 233
6.4.1 Parametrización ......................................................................................................... 233
6.4.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 234
6.4.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias.................................... 237
6.4.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 241
6.5 CENTRO POBLADO SANTA INES .............................................................. 245
6.5.1 Parametrización ........................................................................................................ 245
6.5.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 246
6.5.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias.................................... 249
6.5.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 253
6.6 CENTRO POBLADO SANTA RITA .............................................................. 257
6.6.1 Parametrización ......................................................................................................... 257
6.6.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 258
6.6.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias.................................... 261
6.6.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 265
6.7 CENTRO POBLADO SAN BARTOLO........................................................... 269
6.7.1 Parametrización ........................................................................................................ 269
6.7.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia.................................. 270
6.7.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias .................................. 273
6.7.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 277
6.8 CENTRO POBLADO CHAPARRALA ............................................................ 281
6.8.1 Parametrización ........................................................................................................ 281
6.8.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia .................................. 282
6.8.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias .................................. 285
6.8.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos .................................................... 289

7 EVALUACIÓN DE LA AMENAZA POR INUNDACIONES.................................. 294
7.1 CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA DE LA REGIÓN .................................... 294
7.2 DETERMINACIÓN DE ZONAS INUNDABLES .............................................. 297
6

7.3 ESTIMACIÓN DE CAUDALES MÁXIMOS.................................................... 301
7.3.1 Caudales máximos por análisis de frecuencia ........................................................... 302
7.3.2 Caudales máximos por hidrógrafas unitarias............................................................. 304
7.3.3 Transposición de caudales ......................................................................................... 315
7.3.4 Caudales máximos en zonas rurales .......................................................................... 316
7.4 CÁLCULO DE MANCHAS DE INUNDACIÓN................................................ 319
7.4.1 Modelación hidráulica ............................................................................................... 319
7.4.2 Descriptor morfométrico HAND ................................................................................ 346
7.5 ZONIFICACIÓN DE LA AMENAZA POR INUNDACIÓN................................. 348
7.5.1 Amenaza por inundación en centros poblados ......................................................... 348
7.5.2 Amenaza por inundación en zonas rurales ................................................................ 353

8 EVALUACIÓN DE LA AMENAZA POR AVENIDAS TORRENCIALES .................. 354
8.1 INVENTARIO DE AVENIDAS TORRENCIALES ............................................. 354
8.2 ANALISIS DE LA RESPUESTA HIDROLÓGICA DE CUENCAS ......................... 357
8.3 ANALISIS DEL POTENCIAL APORTE DE SEDIMENTOS ................................ 367
8.3.1 Presencia de regolitos grueso granulares .................................................................. 367
8.3.2 Modelo SHALSTAB ..................................................................................................... 367
8.4 TRANSITO HIDRÁULICO .......................................................................... 374
8.4.1 Zona urbana de andes ............................................................................................... 375
8.4.2 Centro poblado Tapartó............................................................................................. 377
8.4.3 Centro poblado Santa Inés ......................................................................................... 379
8.4.4 Centro poblado Chaparrala ........................................................................................ 381
8.4.5 Centro poblado Santa Rita ......................................................................................... 383
8.5 ANALISIS GEOMORFOLÓGICO ................................................................. 385
8.5.1 Centro poblado corregimiento de Tapartó ................................................................ 386
8.5.2 Centro poblado corregimiento La Chaparrala ........................................................... 391
8.5.3 Casco urbano de Andes ............................................................................................. 395
8.5.4 Centro poblado corregimiento de Santa Rita ............................................................ 401
8.5.5 Centro poblado Corregimiento de Santa Inés ........................................................... 410

9 DEFINICIÓN DE ÁREAS CON CONDICIÓN DE RIESGO Y CONDICIÓN DE
AMENAZA ................................................................................................... 415
9.1 ÁREAS CON CONDICIÓN DE AMENAZA (ACA) .......................................... 415
9.2 ÁREA CON CONDICIÓN DE RIESGO (ACR) ................................................ 422
10 MEDIDAS DE INTERVENCIÓN NO ESTRUCTURALES ................................... 428
10.1 CLASIFICACIÓN ........................................................................................... 430
10.1.1 Política y planeamiento urbano para la prevención ................................................ 430
10.1.2 Predicción - Mitigación ............................................................................................ 430
10.1.3 Comunicación .......................................................................................................... 430
10.1.4 Movilización ............................................................................................................. 431
10.1.5 Coordinación y procedimientos de operación ......................................................... 431
7

10.1.6 Seguros e indemnizaciones ...................................................................................... 431
10.2 MEDIDAS GENERALES ................................................................................. 431
10.2.1 Áreas con Condición de Amenaza (ACA) .................................................................. 432
10.2.2 Áreas con Condición de Riesgo (ACR) ...................................................................... 435
10.2.3 Otras medidas .......................................................................................................... 438
10.3 MEDIDAS ESPECÍFICAS ................................................................................ 439
10.2.3 Otras medidas .......................................................................................................... 439
10.3 MEDIDAS ESPECÍFICAS ................................................................................ 439
10.3.1 Medidas No Estructurales en cuanto a Movimientos en Masa ............................... 439
10.3.2 Medidas No Estructurales en cuanto a Inundaciones ............................................. 440

BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................... 442
8

LISTA DE FIGURAS

Pág.
Figura 1.Esquema de localización del área de estudio. Fuente (Unal, 2018) ________________ 31
Figura 2. Leyenda geológica para la zona de estudio, basada en el Servicio Geológico (SGS,2009)
_____________________________________________________________________________ 33
Figura 3. Mapa geológico del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________________ 35
Figura 4. Mapa geomorfológico del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ______________ 40
Figura 5.Porcentaje de reportes disponibles de cada fenómeno en las bases de datos consultadas.
Los movimientos en masa son el fenómeno más recurrente en el municipio, seguido por avenidas
torrenciales e inundaciones, ambas con igual número de registros. Fuente (Corporación OSSO,
n.d.; SGC, n.d.-c). _______________________________________________________________ 41
Figura 6.Distribución temporal de eventos en el municipio de Andes. Fuente (Corporación OSSO,
n.d.; SGC, n.d.-c) _______________________________________________________________ 42
Figura 7. Relación entre porcentaje de afectaciones por fenómeno amenazante para los registros
disponibles en el municipio de Andes de avenidas torrenciales, inundaciones y movimientos en
masa. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.c) ____________________________________ 42
Figura 8. Porcentaje de reportes registrados en las bases de datos DesInventar y SIMMA de cada
fenómeno. Los movimientos en masa son el fenómeno más recurrente en el municipio de Andes,
seguido por vendavales. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c)_____________________ 43
Figura 9. Porcentaje de afectaciones por fenómeno amenazante para la totalidad de los registros
disponibles en el municipio de Andes. Sismología histórica. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC,
n.d.-c) ________________________________________________________________________ 44
Figura 10. Marco Tectónico Regional – Vectores de movimiento de las placas (Fuente: Consorcio
Microzonificación, 2006) _________________________________________________________ 46
Figura 11. Intensidades sismo 1979/11/23. Tomado de (SGC, n.d.-a)______________________ 49
Figura 12. Intensidades sismo 1962/07/30. Tomado de (SGC, n.d.-a)______________________ 50
Figura 13.Intensidades sismo 1992/10/18. Tomado de (SGC, n.d.-a) ______________________ 51
Figura 14. Plan Básico de Ordenamiento Territorial (PBOT) para el área rural del municipio de
Andes. Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2000) _____________________________ 53
Figura 15.Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el casco urbano del municipio de
Andes. Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2000) _____________________________ 54
Figura 16. Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el centro poblado San José.
Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2000) ___________________________________ 54
Figura 17. Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el centro poblado Santa Inés.
Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2000) ___________________________________ 55
Figura 18. Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el centro poblado Santa Rita.
Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2000) ___________________________________ 55
Figura 19. Plano de amenazas en el EU1. Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2006) __ 57
Figura 20. Mapa de amenazas y riesgos en la cabecera municipal de Andes. Modificado de
(Alcaldía municipal de Andes, 2000) ________________________________________________ 58
Figura 21. Mapa y distribución de la amenaza por movimientos en masa para el municipio de
Andes. Tomado de (CORANTIOQUIA & Universidad EAFIT, 2015a) ________________________ 60
Figura 22. Clasificación de las metodologías para la zonificación de la susceptibilidad y la
amenaza por movimientos en masa. Tomado de SafeLand (2011). _______________________ 64
9

Figura 23. Movimientos en masa utilizados para realizar análisis de umbrales y estaciones del
IDEAM presentes en el municipio y sus zonas aledañas. Los polígonos de colores representan las
áreas de influencia de cada una de las estaciones meteorológicas. Fuente (Unal, 2018) ______ 75
Figura 24. Representación gráfica de los términos Lluvia Antecedente (LA) y Lluvia Antecedente
Acumulada (LAA). Fuente (Unal, 2018) ______________________________________________ 78
Figura 25. Ejemplo de correlación LA-LAA para el análisis de umbrales por movimientos en masa
en el Valle de Aburrá. Tomado de Aristizábal et al. (2011). ______________________________ 78
Figura 26. Ejemplo de curvas de excedencia de umbrales de lluvia en el Valle de Aburrá. Tomado
de (Aristizábal & Restrepo, 2017) __________________________________________________ 79
Figura 27. Modelo de talud infinito. Modificado de (Chowdhury et al. 2010). _______________ 82
Figura 28. Estaciones hidrológicas del IDEAM cercanas a la zona de estudio. Fuente (Unal, 2018)
_____________________________________________________________________________ 84
Figura 29. Hietograma de diseño por el método del bloque alterno. Fuente (Unal, 2018) _____ 92
Figura 30. Categorización de la amenaza por inundaciones. Fuente (Unal, 2018) ____________ 99
Figura 31. Imágenes del flujo de escombros del Rio Tapartó del año 1993. Tomado de a) El
Colombiano, b) Hermelín (2005). _________________________________________________ 100
Figura 32. Imágenes de la inundación de escombros ocurrida en la quebrada Cañada Honda el 11
de abril del 2015. a) Enjambres de deslizamientos en la parte alta de la cuenca. b) y c) Daños
ocasionados por el evento a infraestructura. Tomado de: a) Consejo Municipal de Gestión del
Riesgo del municipio de Andes, b) y c) UNGRD (2015) _________________________________ 102
Figura 33. DEM resolución 10 x 10 m del municipio de Andes. Modificado de CARTOANTIOQUIA
____________________________________________________________________________ 112
Figura 34. Planchas a escala 1:25.000 del IGAC para complementar la información cartográfica
del municipio de Andes. Modificado de CARTOANTIOQUIA_____________________________ 113
Figura 35. Modelo digital de elevación –DEM– obtenido a partir del DTM del ALOS 1 PALSAR RTC
del Alaska Satellite Facility, con resolución de 12,5 x 12,5 m. ___________________________ 114
Figura 36. Regresión lineal y ecuación de ajuste para el DEM de 12,5 x 12,5 m. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 115
Figura 37. DEM ajustado para el municipio de Andes con resolución de 10 x 10 m. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 115
Figura 38. Comparativo del cubrimiento urbano (DEM A – CARTOANTIOQUIA, y DEM B -
NaviOne). ____________________________________________________________________ 117
Figura 39. Ajuste de elevación de los modelos A y B. Fuente (Unal, 2018) _________________ 117
Figura 40. Líneas de vuelos de las fotografías aéreas del proyecto CARTOANTIOQUIA del año
2014. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________________________ 119
Figura 41. Líneas de vuelos de las fotografías aéreas obtenidas de CORANTIOQUIA, Catastro
Departamental y Universidad Nacional Sede Medellín. Fuente (Unal,2018) _______________ 120
Figura 42.Ubicación de las imágenes Rapideye 1 (Izquierda) y 2 (Derecha). Fuente (Unal, 2018)127
Figura 43. Ubicación de las imágenes Rapideye 3 (Izquierda) y SPOT (Derecha). Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 128
Figura 44. Ubicación de las imágenes Landsat 5. Fuente (Unal, 2018) ____________________ 129
Figura 45.Ubicación de los registros de movimientos en masa reportados en el SIMMA y
DesInventar entre los años 1938 y 2013 por veredas en el municipio de Andes. Fuente
(Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c) ______________________________________________ 134
Figura 46.Coberturas vegetales municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _________________ 140
Figura 47. Mapa de pendientes del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _____________ 141
Figura 48. Mapa de aspecto para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _____________ 143
Figura 49. Mapa de relieve relativo del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________ 145
10

Figura 50. Mapa de la inclinación de la ladera del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) __ 147
Figura 51. Mapa de elevación relativa al cauce del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _ 149
Figura 52. Mapa de curvatura del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _______________ 151
Figura 53. Mapa de rugosidad del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _______________ 153
Figura 54.Mapa del índice de posición topográfica del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 154
Figura 55. Mapa del índice de humedad topográfica. Fuente (Unal, 2018) ________________ 156
Figura 56.Distribución de frecuencia de la variable aspecto, zona este. Fuente (Unal, 2018) __ 158
Figura 57. Distribución de frecuencia de la variable relieve relativo, zona este. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 158
Figura 58. Distribución de frecuencia de la variable inclinación de la ladera, zona este. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 158
Figura 59. Distribución de frecuencia de la variable elevación relativa al cauce, zona este. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 159
Figura 60. Distribución de frecuencia de la variable pendiente, zona este. Fuente (Unal, 2018) 159
Figura 61. Distribución de frecuencia de la variable curvatura, zona este. Fuente (Unal, 2018) 160
Figura 62. Distribución de frecuencia de la variable rugosidad, zona este. Fuente (Unal, 2018) 160
Figura 63. Distribución de frecuencia de la variable TPI, zona este. Fuente (Unal, 2018) _____ 161
Figura 64. Distribución de frecuencia de la variable TWI, zona este. Fuente (Unal, 2018) _____ 161
Figura 65. Distribución de frecuencia de la variable cobertura, zona este. Fuente (Unal, 2018) 162
Figura 66. Distribución de frecuencia de la variable geología, zona este. Fuente (Unal, 2018) _ 162
Figura 67. Distribución de frecuencia de la variable aspecto, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) 163
Figura 68. Distribución de frecuencia de la variable relieve relativo, zona oeste. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 163
Figura 69. Distribución de frecuencia de la variable inclinación de la ladera, zona oeste. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 164
Figura 70. Distribución de frecuencia de la variable elevación relativa al cauce, zona. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 164
Figura 71. Distribución de frecuencia de la variable pendiente, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) 165
Figura 72. Distribución de frecuencia de la variable curvatura, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) 165
Figura 73. Distribución de frecuencia de la variable rugosidad, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) 166
Figura 74. Distribución de frecuencia de la variable TPI, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) ____ 166
Figura 75. Distribución de frecuencia de la variable TWI, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) ___ 167
Figura 76. Distribución de frecuencia de la variable cobertura, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) 167
Figura 77. Distribución de frecuencia de la variable geología, zona oeste. Fuente (Unal, 2018) 168
Figura 78. Susceptibilidad por movimientos en masa para el municipio de Andes, obtenida
mediante el modelo de regresión logística. Fuente (Unal, 2018) ________________________ 171
Figura 79. Curva y ABC de éxito del modelo de Regresión Logística. Fuente (Unal, 2018) _____ 172
Figura 80. Curva y ABC de predicción del modelo de Regresión Logística. Fuente (Unal, 2018) 172
Figura 81.Mapa de susceptibilidad por el método WOE, zona oeste de Andes. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 175
Figura 82. Mapa de susceptibilidad por el método WOE, zona este de Andes. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 176
Figura 83. Curva y ABC de éxito del modelo WoE para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018) 177
Figura 84. Curva y ABC de predicción del modelo WoE para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 177
Figura 85. Curva y ABC de éxito del método WoE para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018) __ 178
11

Figura 86. Curva y ABC de predicción del método WoE para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 178
Figura 87. Mapa de susceptibilidad por el método híbrido, zona oeste de Andes. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 181
Figura 88. Mapa de susceptibilidad por el método híbrido, zona este de Andes. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 182
Figura 89. Curva y ABC de éxito del método híbrido para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 183
Figura 90. Curva y ABC de predicción del método híbrido para la zona oeste (W). Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 183
Figura 91. Curva y ABC de éxito del método híbrido para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018) 184
Figura 92. Curva y ABC de predicción del método híbrido para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 184
Figura 93. Mapa de susceptibilidad por movimientos en masa para el municipio de Andes. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 186
Figura 94. Representación gráfica de la matriz de confusión, zonas este (E) y oeste (W). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 189
Figura 95.Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 1 día contra Lluvia Acumulada
Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días. Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y
mínimos. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________ 190
Figura 96. Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 3 días contra Lluvia Acumulada
Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días. Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y
mínimos, cuando los hay. Fuente (Unal, 2018)_______________________________________ 191
Figura 97. Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 5 días contra Lluvia Acumulada
Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días. Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y
mínimos, cuando los hay. Fuente (Unal, 2018)_______________________________________ 192
Figura 98. Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 7 días contra Lluvia Acumulada
Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días. Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y
mínimos, cuando los hay. Fuente (Unal, 2018)_______________________________________ 193
Figura 99. Curva de probabilidad de excedencia de umbrales de lluvia detonantes de movimientos
en masa para el municipio de Andes para una combinación de LAA de 15 días y LA de 3 días.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 194
Figura 100. Mapa de Amenaza para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________ 196
Figura 101. Zonas con modificación heurística. Fuente (Unal, 2018) _____________________ 197
Figura 102. Mapa final de amenaza por movimientos en masa para suelo rural del municipio de
Andes. Fuente (Unal, 2018) ______________________________________________________ 198
Figura 103. Clasificación de suelos (USCS) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ________ 200
Figura 104. Cohesión (KPa) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ____________________ 201
Figura 105. Angulo de fricción interno (°) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _________ 202
Figura 106. Peso unitario seco (Kg/m3) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) __________ 203
Figura 107. Coeficiente de permeabilidad (m/h) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___ 204
Figura 108. Sismo Murindó en condiciones saturadas. Fuente (Unal, 2018) _______________ 206
Figura 109. Sismo Eje cafetero en condiciones saturadas. Fuente (Unal, 2018) _____________ 207
Figura 110. Sismo Murindó en condiciones secas. Fuente (Unal, 2018) ___________________ 208
Figura 111. Sismo eje cafetero en condiciones secas. Fuente (Unal, 2018) _________________ 209
Figura 112. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 211
12

Figura 113. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 212
Figura 114. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 213
Figura 115. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 214
Figura 116. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el municipio
de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________________ 215
Figura 117. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 216
Figura 118. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el municipio de
Andes. Fuente (Unal, 2018) ______________________________________________________ 217
Figura 119. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el municipio
de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________________ 218
Figura 120. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 219
Figura 121. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 220
Figura 122. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 221
Figura 123. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 222
Figura 124. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de San José. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________ 223
Figura 125. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de San José. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________ 224
Figura 126. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de San José. Fuente(Unal, 2018) ___________________________________________ 225
Figura 127. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de San José. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________ 226
Figura 128. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 227
Figura 129. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 228
Figura 130. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 229
Figura 131. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de Buenos Aires. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________ 230
Figura 132. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de Buenos Aires. Fuente (Unal, 2018) _________________________________ 231
Figura 133. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Buenos Aires. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________ 232
Figura 134. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Buenos Aires. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________ 233
Figura 135. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 234
Figura 136. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 235
13

Figura 137.Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 236
Figura 138. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018). _____________________________________________ 237
Figura 139. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 238
Figura 140. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 239
Figura 141. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 240
Figura 142. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 241
Figura 143. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 242
Figura 144. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________ 243
Figura 145. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 244
Figura 146. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 245
Figura 147. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 246
Figura 148. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantoquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 247
Figura 149. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 248
Figura 150. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 249
Figura 151. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018). _________________________________________________________________ 250
Figura 152. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 251
Figura 153. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 252
Figura 154. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 253
Figura 155. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 254
Figura 156. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________ 255
Figura 157. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 256
Figura 158. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 257
Figura 159. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 258
Figura 160. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 259
14

Figura 161. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 260
Figura 162. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 261
Figura 163. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 262
Figura 164. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 263
Figura 165. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 264
Figura 166. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 265
Figura 167. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 266
Figura 168. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________ 267
Figura 169. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 268
Figura 170. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 269
Figura 171. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 270
Figura 172. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantoquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 271
Figura 173. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 272
Figura 174. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 273
Figura 175. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 274
Figura 176. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 275
Figura 177. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 276
Figura 178. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 277
Figura 179. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de San Bartolo. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________ 278
Figura 180. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de San Bartolo. Fuente (Unal, 2018) __________________________________ 279
Figura 181. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de San Bartolo. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________ 280
Figura 182. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de San Bartolo. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________ 281
Figura 183. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 282
Figura 184. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantoquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 283
15

Figura 185. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 284
Figura 186. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 285
Figura 187. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 286
Figura 188. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 287
Figura 189. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One).
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 288
Figura 190. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado
(Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________ 289
Figura 191. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________ 290
Figura 192. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el
centro poblado de Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) __________________________________ 291
Figura 193. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________ 292
Figura 194. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro
poblado de Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________ 293
Figura 195. Ciclo anual de precipitación en las estaciones cernas a la región de estudio. Fuente
(IDEAM, 2017b) _______________________________________________________________ 294
Figura 196. Ciclo anual de caudales medios río San Juan. Fuente (Unal, 2018) _____________ 295
Figura 197.Curvas IDF estación ITA Andes. Fuente (Unal, 2018) _________________________ 295
Figura 198.Curvas IDF estación Campamento. Fuente (Unal, 2018) ______________________ 296
Figura 199. Curvas IDF estación Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018) _____________________ 296
Figura 200. Curvas IDF estación Betania Las Guacas. Fuente (Unal, 2018) ________________ 297
Figura 201. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para la cabecera municipal del
municipio de Andes (río San Juan y quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) ____________ 298
Figura 202. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para el centro poblado de Tapartó
(río Tapartó). Fuente (Unal, 2018) ________________________________________________ 298
Figura 203. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para el centro poblado de Santa
Inés (Quebrada Santa Bárbara). Fuente (Unal, 2018) _________________________________ 299
Figura 204. Zona de estudio por inundación en escala 1.2.000 para el centro poblado La
Chaparrala (Quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) ______________________________ 300
Figura 205. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para el centro poblado de Santa
Rita (Quebrada Santa Rita). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________ 300
Figura 206. Drenajes con cuencas mayores a 2 km² en el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 301
Figura 207. Caudales máximos anuales del río San Juan registrados en la estación Campamento.
Fuente (IDEAM, 2017b) _________________________________________________________ 302
Figura 208.Prueba de independencia de Anderson para la serie de caudales máximos anuales del
río San Juan. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________________ 302
Figura 209. Cuencas Río Tapartó, quebrada Santa Bárbara y Quebrada Chaparrala. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 305
Figura 210.Polígonos de Thiessen para las cuencas del río Taparto y quebradas Chaparrala, Santa
Rita y Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________ 306
16

Figura 211. Distribución espacial del número de curva para una humedad antecedente normal
(AMCII). Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________________ 306
Figura 212. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para la quebrada
Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________________ 307
Figura 213. Hietogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía
directa para cuenca de la quebrada la Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) __________________ 308
Figura 214. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para el Río
Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________ 309
Figura 215.Hietogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía
directa para cuenca del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ______________________________ 310
Figura 216. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para la Quebrada
Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________________ 311
Figura 217. Histogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía
directa para cuenca de la quebrada la Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018) _______________ 312
Figura 218. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para la Quebrada
Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________________ 313
Figura 219. Histogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía
directa para cuenca de la quebrada la Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) ___________________ 314
Figura 220. Cuenca del río San juan en la estación Campamento y en el punto de estudio. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 315
Figura 221. Cuenca de la quebrada Chaparrala en zona urbana de Andes (Chaparrala) y en el
centro poblado La Chaparrala (Chaparrala CP). Fuente (Unal, 2018) _____________________ 316
Figura 222.Cuencas delimitadas para la regionalización de caudales en la zona rural para
regionalización de caudales. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________ 317
Figura 223. Regresiones área vs caudal máximo para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 318
Figura 224.Relaciones área-caudal para cuencas con CN<80. Fuente (Unal, 2018) __________ 319
Figura 225. Relaciones área-caudal para cuencas con CN≥80. Fuente (Unal, 2018) _________ 319
Figura 226. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación hidráulica en la zona
urbana de Andes (río San Juan y quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) ______________ 320
Figura 227.Obras hidráulicas en la quebrada Chaparrala para el tramo de estudio. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 321
Figura 228. Obras hidráulicas en el río San Juan para el tramo de estudio. Fuente (Unal, 2018) 322
Figura 229. Profundidades de flujo para Tr 25 años en la zona urbana de Andes (río San uan y
quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 324
Figura 230. Velocidades de flujo para Tr 25 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y
quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 324
Figura 231. Profundidades de flujo para Tr 50 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y
quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 325
Figura 232.Velocidades de flujo para Tr 50 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y
quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 325
Figura 233. Profundidades de flujo para Tr 100 años en la zona urbana de Andes (río San uan y
quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 326
Figura 234. Velocidades de flujo para Tr 100 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y
quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 326
Figura 235. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación del río Tapartó. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 327
17

Figura 236. Puente incluidos en la modelación del río Tapartó para el tramo de estudio. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 327
Figura 237.Profundidades de flujo para un Tr 25 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) _ 329
Figura 238.Velocidades de flujo para un Tr 25 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ___ 329
Figura 239.Profundidades de flujo para un Tr 50 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) _ 330
Figura 240. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ___ 330
Figura 241. Profundidades de flujo para un Tr 100 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) 331
Figura 242. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018) __ 331
Figura 243.Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación de la quebrada Santa
Bárbara. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________ 332
Figura 244.Puentes y diques en el tramo de estudio de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 333
Figura 245. Profundidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 334
Figura 246.Velocidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 335
Figura 247. Profundidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 335
Figura 248. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 336
Figura 249. Profundidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 336
Figura 250. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 337
Figura 251. Puente incluido en la modelación en el tramo de estudio de la quebrada Chaparrala.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 337
Figura 252. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación de la quebrada
Chaparrala (centro poblado Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) __________________________ 338
Figura 253. Profundidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________________ 339
Figura 254. Velocidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). __________________________________________________________________ 339
Figura 255. Profundidades de flujo para un Tr 50años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) _________________________________________________ 340
Figura 256. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). __________________________________________________________________ 340
Figura 257 .Profundidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Chaparrala (centro
poblado Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) __________________________________________ 341
Figura 258. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). __________________________________________________________________ 341
Figura 259. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación de la quebrada Santa
Rita. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________________________ 342
Figura 260.Puente en el tramo de estudio de la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) ___ 342
Figura 261. Profundidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 343
Figura 262. Velocidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 344
18

Figura 263. Profundidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 344
Figura 264. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 345
Figura 265. Profundidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 345
Figura 266. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 346
Figura 267. HAND para la región de estudio. Fuente (Unal, 2018) _______________________ 347
Figura 268. Manchas de inundaciones en el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _______ 347
Figura 269. Amenaza por inundación en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018) _____ 348
Figura 270. Amenaza por inundación en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018) _____ 349
Figura 271. Amenaza por inundación en el centro poblado de Tapartó. Fuente (Unal,2018) __ 349
Figura 272. Amenaza por inundación en el centro poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018) __ 350
Figura 273. Amenaza por inundación en el centro poblado de Santa Inés. Fuente (Unal,2018) 350
Figura 274. Amenaza por inundación en el centro poblado de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) 351
Figura 275. Amenaza por inundación en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal,2018) 351
Figura 276 .Amenaza por inundación en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) 352
Figura 277. Amenaza por inundación en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) __ 352
Figura 278. Amenaza por inundación en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) __ 353
Figura 279. Amenaza por inundación en el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ________ 354
Figura 280. Localización de daños reportados por eventos de inundación en el municipio de
Andes. El color de cada cuenca corresponde al número de eventos de avenidas torrenciales que
tiene registrada la cuenca en la base de datos. Fuente (Unal, 2018). _____________________ 357
Figura 281. Mapa de respuesta hidrológica de cuencas del municipio de Andes. El número de las
cuencas corresponde al de la Tabla 66. Fuente (Unal, 2018) ____________________________ 358
Figura 282. Clasificación de las unidades litológicas según la granulometría de los suelos
residuales y saprolitos. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________ 368
Figura 283. Mapa de susceptibilidad por movimiento en masa usando el modelo SHALSTAB.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 369
Figura 284. Mapa de susceptibilidad clasificada por movimiento en masa usando el modelo
SHALSTAB en cada subcuenca a estudiar. Fuente (Unal, 2018) __________________________ 371
Figura 285. Cuencas a estudiar y susceptibilidad por movimientos en masa de rocas con regolitos
de granulometría gruesa. Fuente (Unal, 2018) ______________________________________ 372
Figura 286. Mapa de susceptibilidad por avenida torrencial del municipio de Andes. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 374
Figura 287. Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en la zona urbana de
Andes. Fuente (Unal, 2018) ______________________________________________________ 376
Figura 288. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en la zona urbana de
Andes. Fuente (Unal, 2018) ______________________________________________________ 376
Figura 289. Amenaza por avenidas torrenciales en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 377
Figura 290.Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en centro poblado
Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________ 378
Figura 291. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado
Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________ 378
Figura 292. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 379
19

Figura 293. Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado
Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________________ 380
Figura 294. Mapa de velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro
poblado Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 380
Figura 295. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado Santa Inés. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 381
Figura 296. Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado
La Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________________ 382
Figura 297. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado La
Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________________ 383
Figura 298. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 383
Figura 299. Mapa de profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro
poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 384
Figura 300. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado
Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________________ 385
Figura 301. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 385
Figura 302. Vista a los Chorros de Tapartó y al valle estrecho de la parte alta del río Tapartó.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 387
Figura 303. Zona de terrazas aluviotorrenciales aproximadamente 1 Km aguas debajo de los
chorros de Tapartó. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 388
Figura 304. Zona de terrazas aluviotorrenciales de muy alta energía en la zona de La Rochela.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 389
Figura 305. Zona media del río Tapartó, donde tiene un comportamiento anastomosado, en un
valle amplio relleno de depósitos aluviotorrenciales y con cauces abandonados. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 389
Figura 306. Algunos cortes donde afloran los depósitos del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018). _ 390
Figura 307. Viviendas en zona de susceptibilidad en el municipio de Betania, a la altura del puente
peatonal que conecta los dos municipios. Fuente (Unal, 2018) __________________________ 391
Figura 308. Grandes bloques de roca granítica en la quebrada La Chaparrala a la altura del
corregimiento La Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________ 392
Figura 309. Niveles de terrazas y de susceptibilidad en vereda San Peruchito. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 393
Figura 310. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala.
Comparación entre resultados obtenidos por metodología heurística con criterios
geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018) _______________________ 394
Figura 311. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 394
Figura 312. Vista de la quebrada La Chaparrala en el casco urbano del municipio. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 396
Figura 313. Vista a la quebrada Chaparrala desde el puente de la calle 52, donde se observan
grandes bloques en el cauce de la quebrada y viviendas ocupando zonas de susceptibilidad alta.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 397
Figura 314. Columna de depósitos aluviotorrenciales aflorando en hogar múltiple Cafeteritos,
casco urbano del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ____________________________ 398
Figura 315. Vista a los niveles de terrazas y de susceptibilidad del río San Juan desde vía del
acceso al casco urbano del municipio. Fuente (Unal, 2018) ____________________________ 399
20

Figura 316. Mapa geomorfológico y de amenaza por avenida torrencial de la zona recorrida
durante las labores de campo basado en observaciones geomorfológicas de la quebrada La
Chaparrala y el rio San Juan. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________ 400
Figura 317. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el casco urbano del municipio de Andes.
Comparación entre resultados obtenidos por metodología heurística con criterios
geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018) _______________________ 400
Figura 318. Mapa de amenaza por avenida torrencial del casco urbano del municipio de Andes.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 401
Figura 319. Niveles de terrazas aluviotorrenciales visibles en la parte alta de la quebrada San
Agustín. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________________ 402
Figura 320. Vista de depósitos aluviotorrenciales de la quebrada San Agustín, propios de eventos
de tipo flujo de escombros. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________ 403
Figura 321. Grandes bloques aflorando en terraza aluviotorrencial n2 de la quebrada San Agustín.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 403
Figura 322. Terrazas aluviotorrenciales y niveles de susceptibilidad del río San Agustín a la altura
de la vereda San Agustín. Fuente (Unal, 2018) _______________________________________ 404
Figura 323. Valle de la quebrada Cañada Honda, amplio y relleno de depósitos aluviales. Material
dejado por último evento torrencial, con bloques de hasta 1.5 metros de diámetro en matriz
arenolimosa. Fuente (Unal, 2018) _________________________________________________ 405
Figura 324. Vista a zonas afectadas por el ultimo evento aluviotorrencial en la quebrada Cañada
Honda. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________________ 405
Figura 325. Viviendas ubicadas en zona de alta susceptibilidad en la quebrada Santa Rita. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 406
Figura 326. Grandes bloques de roca, de hasta 4 metros de diámetro en el cauce de la quebrada
Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) __________________________________________________ 407
Figura 327. Quebrada La Soledad, que atraviesa el centro poblado de Santa Rita. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 407
Figura 328. Mapa geomorfológico y de amenaza por avenida torrencial de la zona recorrida
durante las labores de campo basado en observaciones geomorfológicas. Fuente (Unal, 2018) 408
Figura 329.Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado Santa Rita.
Comparación entre resultados obtenidos por metodología heurística con criterios
geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018) _______________________ 409
Figura 330. Amenaza por avenida torrencial del centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 409
Figura 331. Vista de la parte alta de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018) _______ 410
Figura 332. Depósito aluvial de la quebrada Santa Bárbara ubicado en el centro poblado del
corregimiento de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) ____________________________________ 411
Figura 333. Viviendas ocupando el nivel de susceptibilidad alta de la quebrada, gran bloque de
roca cerca al cauce. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________________ 412
Figura 334. Niveles de terrazas aluviales y de susceptibilidad del centro poblado del corregimiento
de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) ________________________________________________ 413
Figura 335. Mapa geomorfológico y de amenaza por avenida torrencial de la zona recorrida
durante las labores de campo basado en observaciones geomorfológicas. Fuente (Unal, 2018) 414
Figura 336. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado de Santa nés.
Comparación entre resultados obtenidos por metodología heurística con criterios
geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018) _______________________ 414
Figura 337. Amenaza por avenida torrencial en el centro poblado Santa Inés. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 415
21

Figura 338. Áreas con condición de amenaza Andes. Fuente (Unal, 2018) _________________ 416
Figura 339. Áreas con condición de amenaza San José. Fuente (Unal, 2018) _______________ 417
Figura 340. Área con condición de amenaza Buenos Aires. Fuente (Unal, 2018) ____________ 418
Figura 341. Áreas con condición de amenaza Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) ____________ 419
Figura 342. Áreas con condición de amenaza Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) _____________ 420
Figura 343. Áreas con condición de amenaza Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) _____________ 421
Figura 344. Áreas con condición de amenaza Tapartó. Fuente (Unal, 2018) _______________ 422
Figura 345. Áreas con condición de riesgo Andes. Fuente (Unal, 2018) ___________________ 423
Figura 346. Áreas con condición de riesgo San José. Fuente (Unal, 2018) _________________ 424
Figura 347. Áreas con condición de riesgo Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) _______________ 425
Figura 348. Áreas con condición de riesgo Santa Inés. Fuente (Unal, 2018) ________________ 426
Figura 349. Áreas con condición de riesgo Santa Rita. Fuente (Unal, 2018) ________________ 427
Figura 350. Áreas con condición de riesgo Tapartó. Fuente (Unal, 2018) __________________ 428
22

LISTA DE TABLAS

Pág.
Tabla 1. Unidades geológicas del área de estudio. Fuente (Unal, 2018). ___________________ 34
Tabla 2. Otros reportes de eventos en el municipio de Andes desde el año 1948 hasta 2017.
Fuente (Corporación OSSO, n.d.) ___________________________________________________ 44
Tabla 3. Registro eventos sísmicos municipio de Andes. Fuente (Red sismológica, 2015) ______ 47
Tabla 4. Información bibliografía recolectada en el desarrollo del estado del arte. Fuente (Unal,
2018) ________________________________________________________________________ 61
Tabla 5.Escala de importancia relativa. Modificada de (Saaty, 1980) _____________________ 70
Tabla 6. Estaciones del IDEAM en el municipio de Andes y municipios cercanos de las cuales se
analizan sus series de lluvias para el análisis de esta como detonante de movimientos en masa.
Coordenadas en sistema Magna Colombia Occidental. Modificado de (IDEAM, 2017b) _______ 74
Tabla 7. Información estadística de las estaciones del IDEAM usadas para la construcción de serie
de lluvia histórica. Modificado de (IDEAM, 2017b) ____________________________________ 76
Tabla 8. Valores coeficiente sísmico k. Modificado de (Chowdhury et al., 2010). _____________ 83
Tabla 9. Estaciones hidrológicas utilizadas para el cálculo de caudales máximos. Modificado de
(IDEAM, 2017b) ________________________________________________________________ 84
Tabla 10. Ecuaciones empleadas para el cálculo del tiempo de concentración. Fuente (Unal, 2018)
_____________________________________________________________________________ 90
Tabla 11. Ecuaciones para el cálculo del hidrograma unitario de Snyder. Fuente (Unal, 2018) __ 94
Tabla 12. Ecuaciones para el cálculo del hidrograma unitario de SCS. Fuente (Unal, 2018) ____ 94
Tabla 13. Ecuaciones para el hidrograma unitario de Williams y Hann. Fuente (Unal, 2018) ___ 95
Tabla 14. Parámetros morfométricos para utilizar para evaluar susceptibilidad por torrencialidad.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 103
Tabla 15.Criterios para determinar tipo de evento torrencial propenso a suceder en cuencas de
estudio. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________________ 108
Tabla 16.Cartografía básica municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ____________________ 111
Tabla 17.Datos de los DEM. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________ 116
Tabla 18. Fotografías Aéreas que cubren el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _______ 120
Tabla 19. Información básica de los satélites de las imágenes implementadas. Tomado de (ITC,
2017). _______________________________________________________________________ 124
Tabla 20. Información obtenida de la imagen satelital. Tomado de: original de las imágenes
satelitales proyectadas a WGS84. _________________________________________________ 125
Tabla 21.Ubicación espacial de las esquinas de cada imagen satelital. Tomado de original de las
imágenes satelitales proyectadas a WGS84. ________________________________________ 125
Tabla 22. Ubicación espacial de las esquinas de cada imagen satelital. Tomado de original de las
imágenes satelitales proyectadas a WGS84. ________________________________________ 125
Tabla 23.Eventos de movimientos en masa reportados en el SIMMA y DesInventar entre los años
1938 y 2013 en el municipio de Andes. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c) ________ 132
Tabla 24. Condiciones morfodinámicas según análisis fotogramétrico para el municipio de Andes.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 136
Tabla 25. Clasificación de las coberturas vegetales para el municipio de Andes. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 139
Tabla 26.Clasificación de la pendiente para el municipio de Andes (SGC, 2013) ____________ 142
Tabla 27.Clasificación de la variable aspecto para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) 142
Tabla 28.Clasificación del índice relativo para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) ___ 145
23

Tabla 29. Clasificación de la inclinación de la ladera. Fuente (Unal, 2018) _________________ 146
Tabla 30. Clasificación de la elevación relativa al cauce para el municipio de Andes. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 148
Tabla 31.Clasificación de la curvatura para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _____ 150
Tabla 32.Clasificación de la rugosidad para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _____ 152
Tabla 33.Clasificación del índice de posición topográfica. Fuente (Unal, 2018) _____________ 154
Tabla 34. Clasificación del índice de humedad topográfico. Fuente (Unal, 2018)____________ 155
Tabla 35. Correlación de Spearman para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018) _______ 157
Tabla 36. Coeficientes obtenidos por la RL para las variables condicionantes utilizadas. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 169
Tabla 37. Factor calculado por WoE para las categorías de los mapas temáticos del municipio de
Andes. Fuente (Unal, 2018) _____________________________________________________ 173
Tabla 38. Factor calculado para los mapas temáticos por AHP del municipio de Andes. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 179
Tabla 39. Probabilidad espacial para cada categoría de susceptibilidad por movimientos en masa.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 185
Tabla 40. Matriz de confusión. Fuente (Unal, 2018) __________________________________ 188
Tabla 41. Resultados de los diferentes métodos de validación utilizados, incluyendo ABC de las
curvas de éxito y predicción, y valores estadísticos de la matriz de confusión. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 189
Tabla 42. Parametrización de Newmark. Fuente (Unal, 2018) __________________________ 199
Tabla 43. Valores típicos de parámetros geotécnicos para el casco urbano de Andes. Fuente (“Cap.
12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013) ___________________________________________ 211
Tabla 44. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de San José. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013) _____________________________________ 218
Tabla 45. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenas Aires. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013) _____________________________________ 226
Tabla 46. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013) _____________________________________ 234
Tabla 47. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013). _____________________________________ 245
Tabla 48. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013). _____________________________________ 257
Tabla 49. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013). _____________________________________ 269
Tabla 50. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente
(“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.; Geotechdata, 2013). _____________________________________ 281
Tabla 51.Pruebas de independencia para los caudales máximos anuales del río San Juan. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 303
Tabla 52. Pruebas de Homogeneidad para los caudales máximos del río San Juan. Fuente (Unal,
2018) _______________________________________________________________________ 303
Tabla 53.Caudales máximos asociados a diferentes periodos de retorno para las diferentes
funciones de distribución de probabilidad ajustadas al río San Juan. Fuente (Unal, 2018) ____ 303
Tabla 54. Bondad de ajuste de las diferentes funciones de distribución de probabilidad ajustadas a
los caudales del río San Juan. Fuente (Unal, 2018) ___________________________________ 304
Tabla 55. Caudales máximos [m³/s] para las cuencas estudiadas. Fuente (Unal, 2018) ______ 315
Tabla 56. Caudales máximos del río San Juan en la estación campamento y punto de estudio.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 315
24

Tabla 57. Caudales máximos de la quebrada Chaparrala en la zona urbana de Andes y en el
centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal, 2018) __________________________________ 316
Tabla 58. Regresiones Área-Caudal para diferentes condiciones de número de curva. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 317
Tabla 59. Condiciones de Frontera para modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala y Río
San Juan. Fuente (Unal, 2018)____________________________________________________ 323
Tabla 60. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala y el río
San Juan. Fuente (Unal, 2018)____________________________________________________ 323
Tabla 61. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 328
Tabla 62. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Santa Bárbara.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 333
Tabla 63. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala (centro
poblado Chaparrala). Fuente (Unal, 2018) __________________________________________ 338
Tabla 64. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Santa Bárbara.
Fuente (Unal, 2018) ____________________________________________________________ 343
Tabla 65. Avenidas torrenciales e inundaciones reportadas en la base de datos DesInventar en el
municipio de Andes desde el año 1931 hasta el 2015. Fuente (Corporación OSSO, n.d.) ______ 354
Tabla 66. Resultados de análisis a subcuencas del municipio de Andes de morfometría, análisis de
aporte de sedimentos y de propensión a tipo de evento torrencial. Fuente (Unal, 2018) _____ 366
Tabla 67. Pautas para la clasificación de los resultados del modelo SHALSTAB. Fuente (Unal, 2018)
____________________________________________________________________________ 370
Tabla 68. Caudales utilizados para el transito hidráulico de las avenidas torrenciales. Fuente
(Unal, 2018) __________________________________________________________________ 374
25

INTRODUCCIÓN

Como ha sido establecido en la Ley 1523 de 2010 y los Decreto 1807 de 2014 y
1077 de 2015, los estudios técnicos para la incorporación de la gestión del riesgo
en la planificación territorial corresponden a los Estudios Básicos de Amenaza y
los Estudios Detallados.
A diferencia de los Estudios Detallados, los cuales son elaborados en la fase de
ejecución de los POT, los Estudios Básicos de Amenaza deben ser incorporados
en la revisión de los contenidos de mediano y largo plazo o la expedición de un
nuevo plan, de tal forma que permitan el diseño de políticas públicas, acordes
con las restricciones impuestas por el territorio y el modelo de desarrollo que se
pretenda adoptar.
Acorde a lo exigido por la normatividad el municipio de Andes actualmente se
encuentra en la elaboración de los estudios necesarios para la revisión de largo
plazo del Plan Básico de Ordenamiento Territorial del Municipio (PBOT), entre los
cuales se destacan los estudios Básicos de Amenaza.
Es por esta razón que se suscribió, entre la Universidad Nacional de Colombia
Sede Medellín y la Administración Municipal de Andes, el Convenio SD 00412017,
con aportes de la Corporación Autónoma Regional del Centro de Antioquia
(CORANTIOQUIA), con el objeto de realizar los estudios básicos de zonificación de
amenaza por movimientos en masa, inundaciones y avenidas torrenciales
necesarios para la revisión del PBOT.
El presente documento corresponde al informe final de los Estudios Básicos de
Amenaza requeridos por el municipio de Andes para adelantar su proceso de
ordenamiento territorial, en este se presentan los estudios previos utilizados
dentro del área de interés, la metodología en detalle implementada, y la
evaluación y zonificación de la amenaza por movimientos en masa, inundaciones
y avenidas torrenciales, que dan como lugar la delimitación de las áreas con
condición de amenaza y áreas con condición de riesgo para el municipio de Andes.
De acuerdo con la implementación de la metodología y los resultados obtenidos,
se propone al final las medidas no estructurales necesarias a considerar como
parte del proceso de ordenación del territorio.
26

1 GENERALIDADES

A continuación, se presenta el marco legal que reglamenta la ejecución del
presente estudio, partiendo desde el objeto del contrato firmado entre la
Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín, y la administración municipal
de Andes, al igual que los objetivos específicos y alcances definidos dentro de la
minuta de contrato. Posteriormente se presentan el marco legal nacional y local
sobre la incorporación de la gestión del riesgo en el ordenamiento territorial, los
cuales guían la ejecución y resultados presentados en el presente informe. Y
finamente se describe el marco geológico del municipio de Andes, el cual
determina los tipos de fenómenos que afectan el territorio.

1.1 OBJETIVO GENERAL

El objeto del estudio contratado por parte de la Administración Municipal de
Andes con la Universidad Nacional es realizar los estudios básicos de
susceptibilidad y amenaza por movimientos en masa, inundaciones y avenidas
torrenciales, que sirvan como base para la adecuada incorporación de la gestión
del riesgo en la planificación y el ordenamiento territorial del municipio de Andes,
buscando así que, al considerar el riesgo como un factor condicionante para el
uso y la ocupación del territorio, se fortalezcan las funciones de planeación y
asesoría en los aspectos biofísicos, económicos y socioambientales.

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Los objetivos específicos del estudio son:

✓ Actualizar la línea base de información geoespacial del municipio que servirá de
insumo para la realización del estudio de la susceptibilidad y amenaza por
movimientos en masa, inundaciones y avenidas torrenciales.

✓ Evaluar y zonificar la susceptibilidad y amenaza por movimientos en masa,
inundaciones, y avenidas torrenciales, a escala 1:25.000 para el área rural.
✓ Evaluar y zonificar la susceptibilidad y amenaza por movimientos en masa,
inundaciones, y avenidas torrenciales a escala 1:5.000 en el área urbana y en las
áreas de expansión.
27

✓ Delimitar y zonificar las áreas con condición de amenaza y condición de riesgo, y
priorizar las áreas donde se deberán adelantar estudios de detalle para establecer
las medidas de mitigación correspondientes.

1.3 ALCANCE

El desarrollo del trabajo apunta a la elaboración de los mapas de susceptibilidad
y amenaza por la ocurrencia de movimientos en masa, inundaciones y avenidas
torrenciales que puedan afectar el área urbana y/o rural del municipio de Andes.
Los Estudios Básicos de Amenaza, necesarios para la adecuada revisión y
actualización de los contenidos a mediano y largo plazo de los POT municipales,
se realizan de acuerdo con los lineamientos establecidos por el Decreto 1807 de
2014 del Ministerio de Vivienda, Ciudad y Territorio y el Decreto 1077 de 2015
que compila la normatividad de dicho Ministerio, y considerando las guías
metodológicas elaboradas por el Servicio Geológico Colombiano (SGC) para la
zonificación de la amenaza por movimientos en masa en suelos urbanos y de
expansión (SGC, 2015) y suelos rurales (SGC, 2017).
La escala de análisis que se utilizó para suelos rurales es la cartografía base del
Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) a escala 1:10.000 del proyecto
CARTOANTIOQUIA. La zona occidental del municipio, en límites con el
departamento del Chocó, no cuenta con información cartográfica de
CARTOANTIOQUIA, por lo cual en estas zonas se utilizaron modelos de elevación
a partir de imágenes de radar con resolución espacial 12,5 x 12,5 m del programa
ALOS PALSAR de libre acceso.
Para el casco urbano del municipio de Andes y el centro poblado San José se
utilizó la cartografía base del IGAC a escala 1:2.000 también del proyecto
CARTOANTIOQUIA. Sin embargo, el cubrimiento de esta cartografía base en
detalle del IGAC no cubre la totalidad del área urbana y suelo de expansión del
casco urbano definida por el municipio para su estudio a mayor detalle, al igual
que los demás centros poblados rurales. Considerando esta situación, y que por
solicitud de la Administración Municipal los demás centros poblados se deberían
estudiar en escala y metodologías similares a los suelos urbanos y de expansión,
es decir escalas 1: 2.000 y métodos con base física, las áreas fueron completadas
con información cartográfica con resolución espacial de 1 x 1 m proporcionada
directamente por parte de la Administración Municipal de Andes; esta
información fue levantada por medio de restitución de fotografías aéreas
tomadas con DRON por la empresa NAviOne GISCO.
Para los demás centros poblados, diferentes al casco urbano de Andes y San José
se utilizó la cartografía de CARTOANTIOQUIA con celdas remuestreadas a 5m x
28

5m, y los Modelos Digitales de Elevación (MDE) suministrados por el municipio y
levantados por la empresa NAviOne GISCO.
Por lo tanto, aunque los mapas de amenaza para suelo rural, urbano y expansión
urbana se presentan cubriendo la totalidad de los suelos, es importante tener en
cuenta que la cartografía base, a partir de la cual se realizaron los análisis, no es
similar en escala, resolución y confiabilidad. La cartografía base del IGAC
corresponde a un proceso arduo de levantamiento con sensores remotos,
restitución y trabajo de campo que asegura un producto de buena calidad. Entre
tanto los MDE proporcionados por el programa ALOS PALSAR no consideran un
trabajo de campo y verificación que permita tener niveles de confiabilidad altos
sobre dicha información. Sin embargo, considerando que no existe otra fuente de
mayor resolución, y que la guía del SGC recomienda el uso de dichos MDE, en el
presente proyecto se procedió su uso.

1.4 MARCO NORMATIVO

La incorporación de la prevención y la reducción de riesgos en la Planificación del
Desarrollo Territorial se viene abordando desde la entrada en vigencia de la Ley
9 de 1989, donde se dispuso, por primera vez, la obligatoriedad de incluir en los
planes de desarrollo, acciones concretas para la intervención del territorio; según
esta Ley, los municipios deben levantar y actualizar los inventarios de zonas que
presenten alto riesgo para la localización de asentamientos humanos, para lo cual
se dispone que los alcaldes contarán con la colaboración de las entidades
pertenecientes al Sistema Nacional de Prevención de Desastres. La Ley 46 de 1989
organiza el Sistema Nacional para la Prevención y Atención de Desastres y el
Decreto Ley 919 de 1989 ordena a las entidades territoriales incorporar el
componente de prevención de desastres en los procesos de planificación
territorial, sectorial y de desarrollo. Posteriormente, en materia de ordenación
del territorio la Ley 388 de 1997 exige a los municipios formular Planes de
Ordenamiento Territorial (POT), en donde como parte de los elementos
estructurantes define los estudios de amenazas y riesgos, y señala, como una de
las acciones urbanísticas que deben incorporarse en los POT, la determinación de
las zonas no urbanizables que presenten riesgos para la localización de
asentamientos humanos por amenazas naturales. Finalmente, mediante el
Decreto 93 de 1998 se adopta el Plan Nacional para la Prevención y Atención de
Desastres.
La Ley 1523 de 2012, sustituye el Decreto Ley 919 de 1989 y reestructura el
Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres, estableciendo que los POT
deben integrar el análisis de riesgo en el diagnóstico biofísico, económico y
29

socioambiental, considerando el riesgo de desastres como un condicionante para
el uso y la ocupación del territorio, procurando evitar la configuración de nuevas
condiciones de riesgo.
Como herramientas adicionales la Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de
Desastres (UNGRD) soportada en el Artículo 32 de la Ley 1523 de 2012, establece
el Plan Municipal de Gestión del Riesgo de Desastres (PMGRD), la Estrategia
Municipal para la Respuesta a Emergencias (EMRE) y el Sistema de Comando de
Incidentes (SCI), como instrumentos que deben estar articulados a los POT, los
cuales han de ser validados y actualizados periódicamente para cubrir
armoniosamente las transformaciones que sucedan en el territorio.
El Decreto 019 de 2012 determina que el Gobierno Nacional deberá reglamentar
las condiciones y escalas de detalle para la delimitación y zonificación de las áreas
de amenaza y con condición de riesgo. Reglamentación que se realiza a través del
Decreto 1807 de 2014 en lo relativo a la incorporación de la gestión del riesgo en
los planes de ordenamiento territorial, y se compila en el Decreto 1077 de 2015.
En dichos decretos se establece que los Estudios Básicos de Amenaza se deben
realizar para la revisión de los contenidos de mediano y largo plazo de los planes
de ordenamiento territorial o la expedición de un nuevo plan. La norma establece
que el alcalde municipal no puede someter a consideración de las Corporaciones
Autónomas Regionales (CAR) los proyectos de revisión de los POT sin el
cumplimiento de este requisito. Como contenido los Estudios Básicos de
Amenaza deben presentar:

✓ La delimitación y zonificación de las áreas de amenaza.

✓ La delimitación y zonificación de las áreas con condición de amenaza.

✓ La delimitación y zonificación de las áreas con condición de riesgo.

✓ La determinación de las medidas de intervención orientadas a establecer restricciones y
condicionamientos mediante la determinación de normas urbanísticas.

Como parte de la inclusión de los Estudios Básicos de Amenaza en la formulación del POT se
destaca la priorización de las Áreas con Condición de
Amenaza y Condición de Riesgo que requieren Estudios Detallados. Esta priorización de Estudios
Detallados en las Áreas con Condición de Amenaza y Condición de Riesgo deben ser incluida en
el programa de ejecución del POT con la programación de actividades, las entidades
responsables y los recursos respectivos de los estudios que se ejecutarán en el periodo del
alcalde que adelanta la revisión del plan o la expedición de uno nuevo.
30

Finalmente, en el marco normativo local para el municipio de Andes se encuentra
el Plan Municipal de Gestión del Riesgo de Desastres, adoptado mediante Decreto
166 de 2012, y que define como Línea Estratégica 1 Conocimiento del Riesgo. El
cual tiene como propósito identificar la amenaza, vulnerabilidad, y realizar el
análisis y evaluación del riesgo y los escenarios de afectación, al igual que el
monitoreo y seguimiento del riesgo y sus componentes, y finalmente la
comunicación para promover una mayor consciencia del riesgo que determina los
procesos de reducción y de manejo. Como parte de dicha Línea se encuentra el
programa Identificación, Análisis y Evaluación del Riesgo de Desastres, cuya
finalidad es identificar las amenazas y determinar la vulnerabilidad de los
elementos expuestos, con el propósito de determinar los posibles efectos
sociales, económicos y ambientales, y las probabilidades de ocurrencia
calculando el valor estimado de los daños. Esto con el propósito de tomar
medidas de reducción y mitigación. El presente estudio se enmarca dentro de esta
Línea y Programa del Plan Municipal de Gestión del Riesgo de Desastres.

1.5 LOCALIZACIÓN

El municipio de Andes está ubicado en el suroeste del departamento de Antioquia
a los 05°39’29’’ de latitud norte y 75°52’51’’ de longitud oeste según el sistema
WGS84 (Figura 1). El municipio presenta un perímetro urbano – rural de 148 ha y
una altitud sobre el nivel del mar de 1.300 m. El territorio comprende una
extensión de 444 km², de la cual 2,5 km2 corresponden al área urbana, mientras
que el resto, 441,5 km2, corresponde al área rural. Limita al norte con los
municipios de Betania, Hispania y Pueblo Rico, al este con los municipios de Jericó
y Jardín, al sur con el departamento de Risaralda y el municipio de Mistrató, y por
el oeste con el departamento del Chocó y el municipio de Bagadó (Andes, 2016).
Según el Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE), a partir
de los resultados ajustados de población del Censo 2005 y la conciliación censal
1985 – 2005, la población proyectada del municipio de Andes para el año 2017 es
de 46.621 habitantes (DANE, 2005).
Al municipio de Andes se accede por el norte a través de la Troncal del Café de la
Red Vial Nacional, la cual comunica a este municipio con el Valle de Aburrá; por el
este se accede por la vía regional Andes – Buenos Aires – Jericó y por el sur a través
de la vía Jardín – Andes. La red vial rural del municipio cuenta con 270 km lineales y
520 km de caminos; en tanto la red vial urbana la conforman 17.3 km (Alcaldía de
Andes, 2016).
Entre las actividades económicas de mayor importancia del municipio se
encuentran: la agricultura con 8.669 ha de café, 2.305 ha de plátano y banano,
31

202 ha de caña, entre otros; la actividad pecuaria con un volumen anual de 4.933
bovinos, 1.702 equinos, 1.359 porcinos, 14.751 aves, entre otros; la minería
aurífera, la explotación de reservas de carbón y el comercio (Andes, 2016).

Figura 1.Esquema de localización del área de estudio. Fuente (Unal, 2018)

El relieve del municipio de Andes presenta una geomorfología heterogénea: la
parte sur es de laderas empinadas, disectado por profundos cañones,
especialmente al oeste; la zona central, desde la quebrada Santa Bárbara, hasta
la quebrada La Chaparrala presenta series de paredes empinadas de poca altura,
con cimas angulares a subangulares y hacia la parte norte es más suave con
algunas colinas redondeadas, incluyendo una serie de altiplanos especialmente
alrededor de la cuenca del río San Juan (Universidad de Antioquia & Gobernación
de Antioquia, 2012).
De su paisaje montañoso se destacan la presencia de los Farallones del Citará y la
cuenca del río San Juan, el cual cruza gran parte del territorio del municipio y
32

recoge las aguas del río Tapartó y las quebradas La Chaparrala, La Cañaverala,
entre otras.
En cuanto a la hidro climatología del municipio, según el Diagnóstico Técnico –
Municipio Andes (Universidad de Antioquia & Gobernación de Antioquia, 2012),
se identifican cuatro Zonas de Vida: (i) Bosque muy Húmedo Premontano
(BmhPM) en la parte central del municipio donde se encuentra la producción
cafetera, entre franja altitudinal entre 1.000 y 2.000 msnm, con temperatura
media entre 18 y 24°C, y promedio anual de lluvias entre 1.000 y 2.000 mm; (ii)
Bosque Pluvial Montano Bajo (Bp-MB) en las zonas más escarpadas del municipio,
con temperatura media entre 12 y 18°C y promedio anual de lluvias superior a
4.000 mm; (iii) Bosque muy Húmedo Montano Bajo (Bhm-MB) hacia el oriente
del municipio en los límites con Jericó y Pueblorrico, en una franja altitudinal
entre 1.900 y 2.900 msnm, con temperatura media entre 12 y 18°C y promedio
anual de lluvias entre 2.000 y 4.000 mm, y finalmente (iv) Zona de Páramo (bp-
M) en los Farallones del Citará, con alturas entre 3.600 m y 4.000 m.

1.6 GEOLOGÍA

Los terrenos del municipio de Andes geológicamente corresponden según el
Servicio Geológico Colombiano (SGC), por información base tomada de las
Planchas Geológicas: 155 Puerto Rendón, 165 Carmen de Atrato, 166 Jericó, 185
Bagadó y 186 Riosucio a escala 1:100.000, a unidades litológicas que incluyen
rocas ígneas, vulcano-sedimentarias y sedimentarias, con edades que van desde
el Cretácico medio hasta el Terciario Superior y finalizando en el Cuaternario
reciente. Estas unidades hacen parte de la cordillera Occidental, y de los
Cinturones Sedimentarios Terciarios del noroccidente colombiano. En la Figura
2, se muestra a modo de columna estratigráfica la leyenda de los materiales
aflorantes para el municipio de Andes.
Cada región con una evolución geológica diferente, para el municipio de Andes,
está controlada tanto por los diferentes ciclos sedimentológicos como por los
estilos estructurales y límites tectónicos (Ingeominas, 2001). En la cordillera
Occidental se tiene el registro de varios procesos de sedimentación y volcanismo,
los cuales dieron como resultados los materiales que constituyen a la Formación
Barroso, perteneciente al Grupo Cañasgordas; suprayacida por sedimentos del
miembro Urrao, pertenecientes a la Formación Penderisco (Calle, González, &
INGEOMINAS, 1980). Hacia la zona centro oriental se manifiesta como pequeñas
franjas de dirección N–S, de los sedimentos continentales del Terciario Medio de
la Formación Amagá en su miembro medio, con presencia de mantos de carbón
explotables e inexplotables (Calle, González, & INGEOMINAS, 1980). El
33

plegamiento Andino del Terciario Superior genera nuevas zonas de debilidad o
reactivación de las ya existentes, permitiendo la manifestación del volcanismo
piroclástico de la Formación Combia, localizado al este de la zona de estudio en
límites con el río San Juan (Calle, González, & INGEOMINAS, 1980).

Figura 2. Leyenda geológica para la zona de estudio, basada en el Servicio Geológico (SGS,2009)

Finalmente, en el extremo occidental del área hacia los Farallones del Citará,
aflora una superficie pequeña correspondiente al Batolito de Farallones de
composición esencialmente tonalítica, el cual intruye los sedimentos de la
Formación Penderisco desarrollando una aureola de contacto (Calle, González, &
INGEOMINAS, 1980). Los depósitos recientes, ajustados de acuerdo al mapa
fotointerpretado y refinados con las observaciones de campo, definen depósitos
34

aluviales, incluyendo barras temporales en los ríos y corrientes principales, y
terrazas a diferentes alturas, abanicos aluviales, y además de los depósitos
aluviotorrenciales, los depósitos de origen glaciar como morrenas y finalmente
los depósitos de vertiente (Tabla 1 y Figura 3)

Tabla 1. Unidades geológicas del área de estudio. Fuente (Unal, 2018).

TIPO DE ROCA NOMBRE NOMENCLATURA
Rocas Ígneas Batolito de Farallones Tcf
Formación Barroso Kvb
Rocas Formación Penderisco, miembro Urrao Kaa
Volcanosedimentarias Formación Amagá, miembro Medio Tom
Formación Combia Tmc
Depósitos Aluviales Qal
Depósitos Aluviotorrenciales Qalt
Depósitos de origen glaciar (incluye Qfg / Qgm
Depósitos recientes -
morrenas y fluviograciares)
Cuaternarios
Depósitos de vertiente Qv
Depósitos de terraza aluvial Qta
Barras Qb
35

Figura 3. Mapa geológico del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

A seguir se presentan las principales características de estas unidades y sus
relaciones espaciales, así como las edades definidas para cada una de ellas,
basadas en el SGC, antes Ingeominas en sus diferentes publicaciones, ya citadas
anteriormente.

✓ Formación Barroso (Kvb)

Es el nombre dado por Álvarez & González (1978) a las rocas volcánicas que
afloran al oeste del río Cauca. Su mejor exposición es a través de la carretera El
Barroso, Remolino. Litológicamente la unidad está conformada por espilitas,
basaltos, tobas y pequeñas intercalaciones de chert, incluye lavas almohadilladas.
Esta unidad aparece en contacto discordante con la Formación Combia; contacto
36

que coincide en parte con la traza de una de las grandes fallas regionales, pero no
se pudo definir con claridad la relación de la estructura con el contacto. Hacia el
oeste el contacto es tectónico con la Formación Penderisco. La edad ha sido
definida en base a su relación a dos cuerpos que la intruyen, el Gabro de Hispania
que por correlación con el Gabro de Altamira de edad 77,4 ±
7.7 m.a. (Restrepo & Toussaint, 1975) se postula como Turoniano y el Plutón de
Sabanalarga con 97 ± 10 m.a. (Álvarez & González, 1978)

✓ Formación Penderisco – Miembro Urrao (Kaa)

Secuencia sedimentaria caracterizada por la estratificación rítmica y fina de
limotitas, lutitas, litarenitas y chert. La mejor exposición se presenta sobre la
carretera El Barroso, Bolívar, fue denominada así por Álvarez & González (1978)
en base a la buena exposición que hay de esta unidad sobre la carretera
Concordia-Urrao. Son rocas están intensamente meteorizadas, los
replegamientos son comunes, tanto de tipo anticlinal, sinclinal, generalmente
asimétricos, volcados. No hay registro fosilífero en el área que permita definir
paleontológicamente la edad de la formación. Existen fósiles en chert asociados
con lutitas intercalados con rocas volcánicas de la Formación Barroso, al norte,
los cuales han sido considerados como del Albiano medio (Etayo, González, &
Álvarez, 1980). Sin embargo, la posición estratigráfica entre las formaciones
Penderisco y Barroso no ha sido claramente definida, aunque se menciona
fallado. Hermann Duque identificó fósiles coniacianos en calizas que conforman
la secuencia (Restrepo & Toussaint, 1975)

✓ Batolito de Farallones (Tcf)

La mejor exposición se presenta a través del río Tapartó. Constituido por rocas de
grano medio a grueso con plagioclasa, cuarzo, biotita, hornblenda, feldespato
potásico, clasificadas como monzonitas y tonalitas hasta gabros. Esta unidad
intruye rocas sedimentarias de la Formación Penderisco con desarrollo de una
aureola de contacto de 500 m de amplitud aproximadamente y la formación de
silicatos de aluminio sericitizados. Una muestra de tonalita datada por el método
K/Ar en hornblenda dio una edad de 11 m.a (Calle, González, &
INGEOMINAS, 1980)

✓ Formación Amagá – Miembro Medio (Tom)

Durante el Oligoceno medio-Mioceno inferior depósitos fluviales y lacustres de
importancia económica por la ocurrencia de mantos de carbón se depositaron en
la cuenca interandina del Cauca. Esta secuencia continental fue descrita por
Grosse (1926), como Terciario Carbonífero de Antioquia. (Calle, González, &
37

INGEOMINAS, 1980), designó la unidad como Formación Amagá y la subdividió
en tres miembros equivalentes a los pisos establecidos por Grosse (1926). El
miembro Medio, se distingue de los demás por la existencia de varios mantos de
carbón con espesores mayores a 0.7 m, por contener un número mayor de
mantos inexplorables y la carencia de conglomerados. Las areniscas son similares
a las del miembro inferior y el tamaño de grano varía de grueso hasta fino con
cemento silíceo-arcilloso, estas van pasando a areniscas arcillosas y arcillolitas a
medida que el material silíceo es remplazado por material arcilloso.
La edad de la Formación Amagá fue establecida palinológicamente como
Oligoceno superior- Mioceno inferior (Van der Hammen, 1957, 1960)

✓ Formación Combia (Tmc)

Sus mayores manifestaciones están circunscritas a la cuenca del río Cauca. Las
mejores exposiciones se localizan sobre las carreteras Bolombolo, Pueblo Rico;
Jericó, en el río Mulato y en el Ato de Combia, de donde deriva su nombre
(Grosse, 1926). Es una unidad vulcano-sedimentaria caracterizada por la
intercalación de material lávico, piroclástico, volcanoclástico; ocasionalmente la
presencia de sedimentos piroclásticos secundarios, gruesos, mal seccionados y
consolidados. El material piroclástico intercalado con el material lávico está
constituido por aglomerados y brechas donde las bombas y bloques que los
conforman son de basalto y andesíticas cementadas por una pasta tobácea. Tobas
de color gris amarillento masivas o abigarradas (tobas de lapilli), en las que se
suele apreciar algunos planos de estratificación, horizontales o con buzamientos
intermedios abundan. Lutitas tobáceas con restos de plantas, buzando con
ángulos fuertes evidencian movimientos epirogénicos terciarios y el ambiente de
sedimentación lacustre. Los sedimentos piroclásticos secundarios conformados
por estratos de conglomerados mal cementados y de espesor 1 a 2 m.,
conformados por cantos redondeados desde gránulos hasta guijarros de basalto
y andesita cementados por material arenoso grueso y de color crema. Por
correlación con otras unidades cuyas edades han sido determinadas por métodos
palinológicos y/o paleozoológicos, ha sido indicada como Mioceno superior-
Plioceno (Van der Hammen, 1960)

✓ Depósitos recientes (Qal, Qalt, Qf, Qgm, Qv, Qta, Qb)

Corresponden a depósitos generados por actividad fluvial de las corrientes o por
condiciones de inestabilidad en las vertientes. Los primeros corresponden a
aluviones y depósitos aluviotorrenciales que se localizan hacia las márgenes de
los ríos San Juan y el río Tapartó principalmente, además de otras corrientes de
menor jerarquía. Se pueden identificar varios niveles de aluviales, que pueden
38

corresponder a hasta cinco eventos, denominadas como terrazas aluviales. Estos
depósitos están constituidos por sedimentos detríticos con fracciones de arenas,
limos y arcillas y localmente bloques rocosos de tamaño considerable, llegando a
ser métricos. Los depósitos glaciares se localizan hacia la parte alta de la
cordillera, sector de los Farallones de Citará, identificados más por sus geoformas
características. Y finalmente los depósitos de vertiente, donde el típico paisaje
de montaña que caracteriza la región es favorable para generación de fenómenos
de vertiente asociados a la influencia de la gravedad y el agua. Por ello es común
la ocurrencia de depósitos de vertiente, constituidos por una mezcla heterogénea
de bloques de roca de diverso tamaño y composición envueltos en una matriz
más fina.

1.7 GEOLOGÍA ESTRUCTURAL

Las condiciones estructurales para el área de estudio muestran un sistema
tectónico, caracterizado por la presencia de fallas y lineamientos de gran
expresión dinámica y geomórfica, con orientaciones diferentes bien marcadas
según: N-NE, S-N y N-NW. Las fallas más notorias son: Mistrató conocida más al
norte como Guasabra, Remolino, La Mansa, San Juan y gran lineamiento de
dirección N-NW que coincide con el cambio de rumbo del río Cauca al sur de
Bolombolo La orientación principal de las estructuras de tipo falla para el área de
estudio es SE-NW, SW-NE y N-S, definidas por la presencia de zonas de brechas,
milonitación de las rocas, cambios litológicos y rasgos geomorfológicos, son
comunes las evidencias en el control estructural de los drenajes y además las
rocas muestran diaclasamiento y fracturas.

✓ Falla Mistrató
De dirección SE-NW o N-S, con desplazamiento es incierto, pero se presume un
movimiento vertical, de ángulo desconocido en base a la litología que afecta, su
presencia se infiere de los siguientes datos: - Fuerte cataclasis y milonitización en
las áreas cercanas a su traza. - forma rectilínea de los cauces de los ríos - contacto
litológico entre unidades de edad y génesis diferente - coincidencia de su traza
con el epicentro de movimientos telúricos recientes. (Calle, González, De La Peña,
Escorce, & Durango, 1980)
El GSM (2002) la describe como una falla que se extiende desde el nororiente de
la ciudad de Armenia (Quindío), pasando por Ríosucio (Caldas), hasta cercanías
del municipio de Concordia en Antioquia. El rumbo es de N60°-80°W buzando
60°W. Los rasgos geomorfológicos asociados son silletas y drenajes alineados. El
movimiento es inverso sinestral y la tasa de actividad moderada. Esta falla pudo
ser la falla que generó el sismo de magnitud Ml 5,1 del 24 de abril de 2007 con
39

epicentro localizado en la latitud 5,79N, longitud 75,91W y profundidad de 32 km.
Este sismo se localizó a 6,1 km al suroeste de Hispania, Antioquia.

✓ Falla La Mansa
Estructura N-NW con buzamiento preferencial al este, con características dominantes de falla
normal. De esta estructura se mencionan rasgos neotectónicos como quiebres o silletas
cubiertas por depósitos cuaternarios y abundantes rocas cataclásticas.

✓ Plegamientos
Estructuras que se ven reflejadas en las unidades litológicas de la zona, afectan
tanto a las rocas sedimentarias cretáceas como a las terciarias. En la secuencia
flysh cretácea son comunes los pliegues inclinados, volcados, recumbentes
isométricos de magnitud diferente, los cuales presentan fallamientos axiales
frecuentes y el desarrollo claro en los flancos del clivaje de pizarra y el clivaje de
fractura que corresponden a foliaciones de tipo S1 y S2, indicando al menos dos
periodos orogénicos. Para las unidades terciarias hay grandes pliegues
anticlinales y sinclinales, pero dada las características estratigráficas
(estratificación gruesa) y la amplitud de los pliegues, no hay desarrollo del clivaje
de pizarra mientras el de la fractura tiene una expresión muy pobre. Estos
pliegues fueron fuertemente fallados durante la ortogenia y sobre ellos fue sobre
escurrido el basamento Cretáceo y Paleozoico.

1.8 GEOMORFOLOGÍA

El municipio de Andes se localiza en la Cordillera Occidental y se caracteriza por
presentar una topografía con pendientes largas y un paisaje derivado de una
intensa meteorización, fuerte afectación tectónica y una erosión diferencial muy
significativa. Esta última actúa sobre rocas ígneas efusivas e intrusivas y sobre
rocas sedimentarias de edad Cretácica, lo cual incide en fenómenos denudativos
de gran magnitud como caída de detritos, caída de rocas, flujos de detritos,
deslizamientos traslacionales y deslizamientos rotacionales (Universidad EAFIT &
SGC, 2014a, 2014b).
La geomorfología es la expresión de los procesos erosivos y tectónicos. El
municipio de Andes geomorfológicamente se divide en dos grandes zonas: la zona
esta, dominio de las rocas de la Formación Combia y la zona W que corresponde
a la Formación Penderisco (Miembro Urrao) (Figura 4). La zona E, es el área de
influencia de la falla Mistrató generando escarpes estructurales, lomos
estructurales y espolones; las laderas de pendientes y contrapendientes se dan
en las rocas estratificadas de la Formación Combia cuyo miembro sedimentario
40

litológicamente está constituido por interestratificaciones de conglomerados,
brechas sedimentarias, areniscas de grano fino a medio y arcillolitas.
La zona W se caracteriza por ser un paisaje predominantemente denudativo cuya
unidad geomorfológica distintiva es filos y cañadas, la cual se observa con
diferentes grados de incisión y en general pendientes abruptas; hacia los
Farallones de Citará se tienen superficies en depósitos remanentes de un
ambiente glacial.
Finalmente, el Cuaternario está representado geomorfológicamente por
abanicos, terrazas, escarpes de terrazas, barras, y cauces de afluentes
importantes como el río Tapartó y las quebradas La Chaparrala y Santa Rita.

Figura 4. Mapa geomorfológico del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
41

1.9 ANTECEDENTES DE EMERGENCIAS Y DESASTRES

Dada la importancia de los registros históricos para entender la evolución y los
patrones de ocurrencia de fenómenos amenazantes en el territorio, se realizó
para el municipio de Andes una recopilación histórica de eventos de avenidas
torrenciales, inundaciones y movimientos en masa.
En total y según la información suministrada por las bases de datos SIMMA y
DesInventar, se han presentado en el municipio de Andes desde el año 1931 hasta
el 2015 un total de 64 eventos, de los cuales 48 corresponden a movimientos en
masa, 8 a inundaciones y 8 a avenidas torrenciales (Figura 5). En cuanto a la
distribución temporal de la ocurrencia de estos, hay un aumento considerable en
la cantidad de registros en los últimos 30 años, probablemente debido a un alto
nivel de subregistro en tiempos anteriores. Se destacan los años 1986 por la
ocurrencia de 6 movimientos en masa, 1993 por la ocurrencia de 4, 2008 por la
ocurrencia de 5 y 2010 por la ocurrencia de 3 avenidas torrenciales (Figura 6).
Movimientos en masa
Av torrenciales 75%

Inundaciones

12.5%
0
10
20 12.5%
30
40
50 60
Número de Reportes

Figura 5.Porcentaje de reportes disponibles de cada fenómeno en las bases de datos consultadas. Los movimientos en masa
son el fenómeno más recurrente en el municipio, seguido por avenidas torrenciales e inundaciones, ambas con igual número
de registros. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c).

En cuanto a afectaciones totales registradas en el SIMMA y DesInventar por
movimientos en masa, avenidas torrenciales e inundaciones, se tiene en el
municipio de Andes un registro total de 101 muertes, de las cuales 72 han sido a
causa de avenidas torrenciales y 29 de movimientos en masa. También se tienen
55 personas desaparecidas, todas ellas por la ocurrencia de avenidas torrenciales,
además 12,316 personas afectadas, 107 por inundaciones, 4,869 por avenidas
torrenciales y 7,340 por movimientos en masa. En cuanto a afectaciones a
infraestructura, se reportan en total 21 casos de destrucción total de viviendas, 8
por inundaciones y 13 por avenidas torrenciales, y 95 viviendas afectadas, 25 por
eventos de inundación y 70 por avenida torrencial (Figura 7). Otras afectaciones
42

incluyen daños en las vías de transporte, acueductos, puentes, escuelas, cultivos
y comercio.

Figura 6.Distribución temporal de eventos en el municipio de Andes. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c)

Figura 7. Relación entre porcentaje de afectaciones por fenómeno amenazante para los registros disponibles en el municipio
de Andes de avenidas torrenciales, inundaciones y movimientos en masa. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.c)
43

En general, aunque los movimientos en masa son los eventos más recurrentes de
este tipo en el municipio de Andes entre 1931 y 2015, son las avenidas
torrenciales, un fenómeno menos repetitivo, las que han causado un mayor grado
de afectación tanto a las personas como a la infraestructura municipal.
Analizando la totalidad de los eventos consultados en las bases de datos, tanto
de origen hidrometeorológico como geológico, se encuentra que el fenómeno
más recurrente en el municipio de Andes son los movimientos en masa, seguido
por los vendavales (Figura 8).
Dentro de las afectaciones por estos fenómenos se encuentran dos personas
muertas y 2,192 viviendas afectadas por vendavales y 191 por sismos, de las
cuales 35 viviendas fueron destruidas (22 por vendavales y 13 por sismos) y 448
viviendas afectadas (421 por vendavales y 27 por sismos), además de daños en
escuelas, vías, cultivos, acueductos y puentes.

Figura 8. Porcentaje de reportes registrados en las bases de datos DesInventar y SIMMA de cada fenómeno. Los movimientos
en masa son el fenómeno más recurrente en el municipio de Andes, seguido por vendavales. Fuente (Corporación OSSO, n.d.;
SGC, n.d.-c)

De forma general, de todos los eventos reportados en las bases de datos de
DesInventar y SIMMA, las avenidas torrenciales son los eventos con más
afectaciones a personas, mientras que los vendavales son los que más
representan afectaciones a viviendas (Figura 9).
44

Figura 9. Porcentaje de afectaciones por fenómeno amenazante para la totalidad de los registros disponibles en el municipio de
Andes. Sismología histórica. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c)

Adicional a los fenómenos anteriores, se han registrado otros eventos de origen
hidrometeorológico y geológico sucedidos en el municipio de Andes que se salen
del alcance de este estudio, pero que por la importancia de los registros históricos
y para la futura toma de decisiones se deben tener en cuenta. Entre ellos sequías,
vendavales y sismos ocurridos desde el año 1948 hasta el 2014. De los 19 eventos
reportados, 12 corresponden a vendavales, 6 a sismos y 1 a sequía (Tabla 2).

Tabla 2. Otros reportes de eventos en el municipio de Andes desde el año 1948 hasta 2017. Fuente (Corporación OSSO, n.d.)
FENÓMENO FECHA ÁREA DE REPORTE DAÑOS
Sequía 1/03/1948 Todo el municipio Cultivos afectados
Sismo 16/10/1954 Reserva forestal Sin datos de afectaciones
Sismo 10/04/1959 Reserva Forestal Sin datos de afectaciones
Sismo 28/01/1966 Reserva forestal Sin datos de afectaciones
Sismo 19/08/1995 Corregimiento San 188 personas damnificadas, 11 viviendas
José destruidas, 20 viviendas afectadas, una escuela,
dos centros comunitarios, una iglesia y una casa
cural afectados
Sismo 18/10/1999 Todo el municipio Viviendas afectadas
Vendaval 10/05/2006 Corregimiento de 20 personas afectadas, 4 viviendas afectadas,
Tapartó damnificados, destrucción de cultivos de plátano y
café
Sismo 24/04/2007 Todo el municipio Colapso de 2 viviendas, 4 viviendas afectadas
FENÓMENO FECHA ÁREA DE REPORTE DAÑOS
45

Vendaval 7/10/2007 Altos Cañaveral y 12 viviendas afectadas, afectación del sector
Zenón, corregimiento agropecuario y educación
de Buenos Aires
Vendaval 14/05/2009 Vereda La Aguada 255 personas afectadas 22 viviendas destruidas y
26 afectadas, daños en 13 vías de trasporte, un
puente vehicular y 5 peatonales, 2 centros
educativos y en servicio de acueducto
Vendaval 26/08/2009 Corregimientos 790 personas y 158 viviendas afectadas
Buenos Aires, San
José, Quebrada
Arriba
Vendaval 19/09/2009 Corregimientos 170 personas y 34 viviendas afectadas
Buenos Aires, San
José, Quebrada
Arriba
Vendaval 1/12/2009 Vereda San Bartolo Afectación a centro educativo y 6 viviendas, 30
personas afectadas
Vendaval 9/03/2010 Veredas Esperanza, 135 personas afectadas, 27 viviendas afectadas
Hoyo Grande, La
Lejía, Tapartó
Vendaval 31/03/2010 Veredas Alto 165 personas afectadas, 33 viviendas afectadas,
Cañaveral,
Esperanza, Quebrada
Arriba
Vendaval 17/09/2013 La Chaparrala 200 personas y 38 viviendas afectadas
Vendaval 6/01/2014 Corregimiento de 15 personas y 3 viviendas afectadas
Tapartó
Vendaval 3/04/2014 Corregimiento de 190 personas y 38 viviendas afectadas
Tapartó
Vendaval 30/04/2014 Zona urbana y rural 2 personas muertas, 225 personas y 45 viviendas
afectadas, un centro educativo afectado

1.10 SISMICIDAD

Para considerar la sismicidad del municipio de Andes, se debe ubicar en la parte
septentrional del Bloque Andino que se localiza en la esquina noroccidental de
Suramérica en un ambiente tectónico complejo, producto de la convergencia de
cuatro placas tectónicas: Suramérica, Nazca, Caribe y la llamada microplaca
Panamá. Al extremo noroccidental de la placa Suramérica en Colombia se le ha
denominado Bloque Andino, que corresponde al bloque formado por la acreción
del Escudo de Guyana, Cratón Amazónico, con el terreno Andaquí, Macizo de
46

Garzón y la serranía de La Macarena, el cual posteriormente fue acrecentado por
los terrenos Chibcha, Tahamí, Calima y Cuna (Consorcio Microzonificación, 2006)
Considerando la ubicación del territorio colombiano, se conoce que la placa Nazca
se desplaza de oeste a este con una velocidad de 60 mm/año, mientras que
Suramérica lo hace de este a suroeste a una velocidad relativa de 10 mm/año a
20 mm/año. Por su parte, la placa Caribe se desplaza en general de oeste a
noreste con una componente norte importante, siendo estas direcciones
variables en sus bordes, mientras que la microplaca Panamá se mueve de forma
paralela a la Caribe, pero un poco más rápido que ésta. Tales movimientos
relativos convergen sobre el Bloque Andino, el cual actúa como amortiguador y
liberador de estos esfuerzos, ya sean de distensión, compresión o cortantes.
Estos esfuerzos también se liberan en los bordes de las placas en las zonas de
convergencia, de forma que entre las placas Nazca y Suramérica se generan
esfuerzos de compresión dando origen a la configuración de los Andes
colombianos. En la Figura 10, se muestra de manera gráfica los vectores de
movimiento de las placas tectónicas. Aunque la configuración actual de los Andes
colombianos se definió prácticamente durante el Mioceno, los bordes de las
placas todavía acumulan y liberan dichos esfuerzos a lo largo de grandes fallas
como los sistemas de dirección norte-sur y noreste-sureste, que han sido
verificados por estudios de microsismicidad para el Cauca Medio y Antioquia por
Woodward & Clyde Consultants (WWC, 1979, 1980a, 1980b, 1986) y diferentes
investigaciones geológicas del Cuaternario.

Figura 10. Marco Tectónico Regional – Vectores de movimiento de las placas (Fuente: Consorcio Microzonificación, 2006)

Las diferentes velocidades y direcciones relativas con que se mueven las placas y
los trozos de litosfera producen varios efectos, entre los cuales se destacan la
47

generación de sismos intraplaca y sismos interplaca; la respuesta a estos
esfuerzos generalmente son fracturas, que en la corteza se conocen como fallas
geológicas. En el Bloque Andino se han generado grandes fracturas, algunas de
ellas de varios centenares de kilómetros de longitud que liberan sismos
superficiales; las más sobresalientes hacen parte de los sistemas Espíritu Santo,
Romeral, Cauca, Palestina y el grupo que incluye las fallas Murrí, Murindó y
Mutatá, estas últimas en la cordillera Occidental.
En Colombia las fuentes sismogénicas asociadas directamente con la subducción
son otra fuente importante de sismicidad superficial hacia el Océano Pacífico y de
sismos profundos hacia el centro del país. Entre estas fuentes se destacan las del
Viejo Caldas, Bucaramanga y la subducción local bajo el Valle de Aburrá, las cuales
corresponden a la llamada zona de Benioff-Wadati, y las fuentes Darién y Tumaco
que corresponden al contracto entre las placas, conocido en la literatura como el
megathrust.
Las diferentes sismofuentes del país han producido terremotos de importancia,
tanto por el número de víctimas como por las pérdidas materiales asociadas con
los daños. Para citar casos recientes: el sismo de 1979 en Tumaco que causó
daños en la ciudad de Medellín, el sismo de Murindó (17 y 18 octubre 1992)
originado en el grupo de fallas Murindó, el evento del 9 de febrero de 1995 que
ocasionó daños severos de varias edificaciones en la ciudad de Pereira y tuvo su
origen en la sismofuente del Viejo Caldas, los sismos superficiales ocurridos el 6 y
8 de marzo de 1998 asociados a la falla Salinas; por último, el sismo del 25 de
enero de 1999 que afectó al Eje Cafetero y causó extensivos daños a las ciudades
de Armenia, La Tebaida, Montenegro, Pijao y Calarcá, y causó graves daños en las
ciudades de Quimbaya, Pereira, Dosquebradas y otras poblaciones.
Según la Norma Sismo Resistente Colombiana (NSR, 2010), el municipio de Andes
se encuentra en zona de amenaza sísmica alta, con un registro de 65 eventos
sísmicos. El evento de mayor magnitud se registró el 24 de abril del 2007, el cual
presentó una magnitud de 5,3 en la escala de Richter (Tabla 3).

Tabla 3. Registro eventos sísmicos municipio de Andes. Fuente (Red sismológica, 2015)

FECHA MAGNITUD LONGITUD LATITUD PROFUNDIDAD FECHA MAGNITUD LONGITUD LATITUD PROFUNDIDAD
ML ° ° KM ML ° ° KM

16/07/ 1.7 -76.025 5.603 1.6 25/08/ 1.2 -75.884 5.691 48.5
95 13
19/03/ 2.7 -75.898 5.672 32.1 18/09/ 2 -75.937 5.582 24.9
96 13
5/06/9 2.9 -75.942 5.69 105.4 28/09/ 1.6 -75.856 5.677 0.7
9 13
9/05/0 2.5 -76.061 5.543 22 12/10/ 2.9 -76.053 5.547 32
2 13
48

24/01/ 2 -75.966 5.61 161.5 2/11/1 1.6 -75.929 5.602 14
04 3
24/04/ 5.3 -75.916 5.716 15 29/11/ 1.1 -76.076 5.525 66.1
07 13
14/05/ 3.5 -76.028 5.489 0 18/05/ 3.1 -75.894 5.693 38.4
FECHA MAGNITUD LONGITUD LATITUD PROFUNDIDAD FECHA MAGNITUD LONGITUD LATITUD PROFUNDIDAD
ML ° ° KM ML ° ° KM

07 14

11/11/ 2.7 -75.912 5.68 51.7 19/05/ 2 -75.89 5.723 48.6
08 14
25/11/ 2.1 -75.911 5.708 4 13/10/ 1.5 -75.913 5.586 1.1
08 14
26/11/ 2.5 -75.969 5.59 10.6 5/12/1 1.7 -75.843 5.642 44.4
08 4
19/01/ 1.7 -75.946 5.584 86 11/02/ 1.5 -75.943 5.594 24.8
09 15
2/11/0 1 -76 5.626 5 19/03/ 1.3 -75.89 5.635 43.6
9 15
23/12/ 2.5 -76.037 5.51 92 8/06/1 1.2 -75.936 5.682 57.6
09 5
9/10/1 1.8 -75.877 5.689 58 31/07/ 1.9 -75.903 5.712 42
0 15
29/10/ 1.5 -75.951 5.64 22.8 8/08/1 1.3 -76.089 5.499 56.4
10 5
11/12/ 2.4 -75.873 5.688 16 9/08/1 1.9 -75.848 5.707 24.5
10 5
27/06/ 1.5 -75.919 5.711 47.7 27/08/ 1.5 -76.002 5.608 0
11 15
7/12/1 1.1 -75.895 5.708 26.8 4/09/1 .9 -75.899 5.642 4.4
1 5
9/12/1 1.9 -75.899 5.639 22.9 16/03/ .9 -75.962 5.657 40.9
1 16
16/12/ 1.8 -75.876 5.722 28.7 6/05/1 1.4 -75.967 5.633 20.6
11 6
22/02/ 1.9 -75.97 5.666 32.1 30/05/ 2 -76.039 5.479 30.7
12 16
24/02/ 1.2 -76.048 5.515 20.5 10/07/ 1.2 -75.869 5.693 2.7
12 16
3/03/1 1.3 -75.89 5.73 48 25/08/ .9 -75.943 5.622 39.6
2 16
17/03/ 1.6 -75.978 5.604 4 1/09/1 1.9 -75.883 5.669 42.7
12 6
25/05/ 1.4 -75.982 5.594 21.2 23/11/ 1.7 -75.903 5.654 50
12 16
27/06/ 1.5 -75.908 5.633 13.8 4/12/1 1.7 -75.937 5.601 18.6
12 6
20/11/ 1.9 -75.948 5.681 11.4 10/01/ 1.7 -75.956 5.667 27.6
12 17
13/02/ 1.8 -75.89 5.623 4 6/02/1 1.9 -75.904 5.633 20.8
13 7
5/03/1 2.7 -76.009 5.623 12.7 22/06/ 1.6 -75.929 5.647 2
3 17
17/06/ 2.6 -75.935 5.619 20.7 7/07/1 1.5 -75.919 5.685 52.4
13 7
49

9/07/1 1.6 -75.989 5.642 23 19/07/ 2.1 -75.972 5.576 19.9
3 17
24/08/ 2.9 -75.881 5.667 42.2 10/08/ 1.3 -75.881 5.654 25.1
13 17
24/08/ 1.4 -75.9 5.668 48.7
13

A continuación, se describen los sismos más destacados para el municipio de Andes y
que fueron analizados para este estudio.
✓ Sismo del 23 de noviembre de 1979

Durante este sismo el municipio de Andes fue uno de los más afectados,
considerando que fue sentido en los departamentos de Caldas, Chocó, Quindío,
Risaralda y Valle del Cauca. Según los datos obtenidos por la Defensa Civil, a nivel
nacional se presentaron un saldo de 50 muertos fueron 50 y más de 500 heridos
(Figura 11). El sismo, con una magnitud de 7.2 (MW), se presentó a las 6:40 p.m.
con epicentro en eje cafetero y profundidad de 108 km. La máxima intensidad
registrada se presentó en el municipio de Andes con un valor de 8 (EMS-98), con
clasificación de daño severo (SGC, n.d.-a).
Los daños registrados en Andes fueron 20 heridos, 100 casas del área rural y 20
de la urbana con daños, 2 escuelas destruidas y 2 averiadas, destrucción parcial
del templo, más el colapsó el techo del Banco Cafetero y del Colegio de las
Hermanas (SGC, n.d.-a)

Figura 11. Intensidades sismo 1979/11/23. Tomado de (SGC, n.d.-a)
50

✓ Sismo del 30 de julio de 1962

Este sismo se presentó a las 3:18 pm en el Eje Cafetero a una profundidad de 64
km y una magnitud 6.5 (MW). Afectó principalmente los departamentos de
Antioquia, Caldas, Quindío, Risaralda y Valle del Cauca. Posteriormente, el 2 de
agosto a las 11:10 pm, se presenta una fuerte réplica que se registró en las
ciudades de Medellín, Manizales, Pereira y Cali. En el municipio de Andes se
registró con una intensidad 8 (EMS-98), varias viviendas colapsaron, la iglesia y la
escuela quedaron semidestruidas (Figura 12) (SGC, n.d.-b).

Figura 12. Intensidades sismo 1962/07/30. Tomado de (SGC, n.d.-a)

✓ Sismo del 18 de octubre de 1992

El sábado 17 a las 3:32 am y el domingo 18 a las 11:11 am, se registraron dos
sismos superficiales con magnitud de 6.6 (Mw) y 7.1 (Mw) respectivamente a una
profundidad de 5 km (Figura 13) (ISC, 2001). Los daños causados por el sismo
fueron graves, afectando principalmente el municipio de Murindó. El sismo actuó
como detonante de deslizamientos, agrietamientos y licuación de suelos, que
cubrieron una extensión de cientos de kilómetros del Atrato Medio y el Urabá
Antioqueño (SGC, n.d.-b) registraron aproximadamente 1.000 réplicas en el país
hasta el 14 de noviembre de ese año (Maskrey, 1996). En Andes se registró dicho
51

sismo con una intensidad de 6 (EMS-98), provocando daños insignificantes en
algunas viviendas (SGC, n.d.-b).

Figura 13.Intensidades sismo 1992/10/18. Tomado de (SGC, n.d.-a)
52

2 ESTUDIOS PREVIOS

La información base para el presente estudio es el Plan Básico de Ordenamiento
Territorial del Municipio de Andes, adoptado mediante el Acuerdo Municipal 022
del año 2000, sobre el cual se han realizado dos revisiones. La primera de ellas en
los años 2008-2011, y la segunda entre los años 2012-2015. Ninguna de las cuales
surtió el proceso de concertación con la autoridad ambiental competente,
CORANTIOQUIA, por lo cual el POT corresponde al documento elaborado para el
año 2000. Sin embargo, los estudios elaborados para las revisiones anteriormente
descritas son considerados en el presente estudio como se describe a
continuación.

2.1 PLAN BÁSICO DE ORDENAMIENTO TERRITORIAL DEL MUNICIPIO DE

ANDES (ACUERDO MUNICIPAL 022 DEL AÑO 2000)

En el Acuerdo 022 del año 2000 se adopta el Plan Básico de Ordenamiento
Territorial (PBOT) para el municipio de Andes, donde se establecieron las
reglamentaciones urbanísticas correspondientes y se plantearon los planes
complementarios para el futuro desarrollo territorial del municipio. Para la
localización y delimitación de las áreas expuestas a amenazas se utiliza un método
heurístico considerando fenómenos tales como inundaciones, avenidas
torrenciales, movimientos en masa, erosión y sismos, permitiendo una
categorización de la siguiente forma (Figura 14):

✓ Zona de amenaza alta por inundación y avenidas torrenciales (I): en la
clasificación geológico - geotécnica estas zonas se catalogan como estables no
utilizables y su delimitación está determinada por la cota máxima de inundación, la
cual varía de acuerdo con las pendientes a su alrededor.

✓ Zona de amenaza alta por movimientos en masa (II): zonas localizadas en áreas
que presentan principalmente fuertes pendientes.

✓ Zona de amenaza alta por grandes procesos erosivos (III): zonas inestables no
recuperables, definidas en la zonificación geotécnica.

✓ Zona de amenaza alta por sismos (IV): dentro de esta zona se encuentra el área
urbana del centro poblado de San José y sus áreas aledañas hasta un radio de acción
de un kilómetro.
53

✓ Zona de amenaza media por procesos erosivos controlables (V): localizadas
especialmente a lo largo de las vías.

✓ Zona de amenaza baja (VI): corresponde al resto territorial municipal con
pendientes menores al 75%.

Figura 14. Plan Básico de Ordenamiento Territorial (PBOT) para el área rural del municipio de Andes. Modificado de (Alcaldía
municipal de Andes, 2000)

Para el casco urbano de Andes y los centros urbanos de San José, Santa Inés y Santa Rita
se estimó el riesgo de la siguiente manera (Figura 15-Figura 18):

✓ Viviendas en alto riesgo: definidas de acuerdo al tipo de evento en los que se
incluyen inundaciones, socavación de orillas, avenidas torrenciales y deslizamientos.
La proximidad de las viviendas a los drenajes y zonas propensas a este tipo de
eventos es utilizada para esta clasificación, pero no es especificada.

✓ Viviendas en riesgo medio: definido para movimientos en masa, inundaciones,
avenidas torrenciales o socavación de orillas, en construcciones localizadas en zonas
con amenaza media por alguno de estos eventos, y que a su vez presentaran
procesos activos que las estuvieran afectando o que las pudieran afectar por
cercanía; y las localizadas en zonas con amenaza alta pero que no estuvieran muy
cercanas a la causa de la amenaza.

✓ Viviendas en riesgo bajo: construcciones que no están localizadas en ninguna de
las clasificaciones anteriores.
54

Figura 15.Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el casco urbano del municipio de Andes. Modificado de
(Alcaldía municipal de Andes, 2000)

Figura 16. Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el centro poblado San José. Modificado de (Alcaldía municipal
de Andes, 2000)
55

Figura 17. Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el centro poblado Santa Inés. Modificado de (Alcaldía
municipal de Andes, 2000)

Figura 18. Plan básico de ordenamiento territorial (PBOT) para el centro poblado Santa Rita. Modificado de (Alcaldía
municipal de Andes, 2000)

2.2 PLAN PARCIAL DE LA ZONA DE EXPANSIÓN URBANA EU: EL TEJAR

Corresponde al documento técnico de soporte para la evaluación y concertación
entre el municipio de Andes y CORANTIOQUIA en el año 2006. La formulación de
56

este estudio surgió como complemento de las disposiciones del PBOT, en el cual
se clasificó el sector El Tejar como suelo de expansión para el desarrollo urbano
a corto y mediano plazo, identificado con el código EU1. Por lo tanto, se propuso
desarrollar el suelo de expansión mencionado para vivienda de interés social,
ubicado en el extremo occidental del casco urbano.
Para el análisis de amenazas en la EU1 se realizó un estudio donde se analizaron
varios parámetros, a los cuales se le asignó un valor que determina el grado de
amenaza (Figura 19). Los parámetros estudiados fueron: usos actuales del suelo,
procesos erosivos, pendiente del terreno y unidades geomorfológicas. El análisis
de la amenaza, diferenciada en grados, permitió definir la aptitud geológica para
el uso y ocupación del suelo.

2.3 REVISIÓN DEL PLAN BÁSICO DE ORDENAMIENTO TERRITORIAL DEL

MUNICIPIO DE ANDES 2008-2011

El objetivo de la revisión fue consolidar y fortalecer la cabecera municipal de
Andes como centro regional de comercio y prestación de servicios. Entre los
distintos resultados alcanzados con esta revisión se obtuvo un mapa de amenazas
y riesgos para la cabecera municipal de Andes, donde se definieron las siguientes
zonas de amenaza:

✓ Zona de amenaza alta por inundación, socavación de orillas y avenidas
torrenciales (I): esta zona corresponde a las franjas que bordean el río
San Juan y sus principales afluentes que pasan por la cabecera, con
problemas de estabilidad y que no cuentan con sistema de protección,
lo que las hace más vulnerables a inundaciones y socavación de orillas.

✓ Zona de amenaza alta por movimientos en masa (II): corresponde a
franjas alrededor de la Zona I, en donde se presentan gran cantidad de
movimientos en masa, siendo muchos de ellos activos, lo que puede
ocasionar, además, avenidas torrenciales.

✓ Zonas de amenaza media por pequeños procesos erosivos activos o
inactivos (III): zona con pendientes fuertes que abundan hacia el sur de
la cabecera, la mayor parte de esta zona sin urbanizar.

✓ Zona de amenaza baja (IV): que corresponde a dos de las subzonas
resultantes de la zonificación geológico – geotécnica.
57

Figura 19. Plano de amenazas en el EU1. Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2006)

Para la determinación del riesgo en la cabecera municipal se procesa de la misma
manera planteada en el PBOT del año 2000, en el cual se hace una clasificación
de viviendas en alto riesgo, viviendas en riesgo medio y viviendas en riesgo bajo
(Figura 20).
58

Figura 20. Mapa de amenazas y riesgos en la cabecera municipal de Andes. Modificado de (Alcaldía municipal de Andes, 2000)

2.4 ACTUALIZACIÓN DEL MAPA DE AMENAZAS POR MOVIMIENTOS EN MASA A
ESCALA 1:100.000 DE 29 MUNICIPIOS DE LA JURISDICCIÓN DE

CORANTIOQUIA (2015)

En el marco del Convenio 1505-69 entre la Universidad EAFIT y CORANTIOQUIA
se realizó la actualización del mapa de amenazas por movimientos en masa de
la Corporación a escala 1:100.000 para 29 municipios ubicados en las oficinas
territoriales Cártama, Citará, Aburrá Sur (Parcial) y Hevéxicos (Parcial).
Para la época, la Corporación contaba con un mapa del año 2002 elaborado a partir de
métodos geomorfológicos directos, el cual se actualizó incluyendo variables como
geología, geomorfología, densidad de fracturamiento y coberturas, además de incluir
los detonantes lluvia y sismos.
59

En dicho estudio se construyó una base de datos con los movimientos en masa
ocurridos en toda la zona de estudio, para lo cual se realizaron búsquedas de la
información secundaria en las bases de datos del SIMMA, DesInventar, SICAT del
SGC, Centro de información Ambiental de CORANTIOQUIA, DAPARD, y bibliotecas
de las universidades EAFIT y Nacional de Colombia – Sede Medellín.
Posteriormente se realizó la identificación y delimitación de procesos
morfodinámicos con la ayuda de sensores remotos, donde se identificaron que
los deslizamientos y flujos son los procesos que más afectan la zona de estudio a
la escala de trabajo. Se separaron los movimientos en masa que tienen un área
mayor o igual a 1.600 m2 (delimitados con polígonos) y los que tienen un área
inferior a 1.600 m2 (representado por puntos).
Para el análisis estadístico de amenaza por movimientos en masa se utilizó un
método estadístico bivariado, obteniendo como resultado un mapa de
susceptibilidad que, combinado con las variables detonantes lluvia y sismo,
permitió obtener un mapa de amenaza (Figura 21).

2.5 OTROS ESTUDIOS

La búsqueda bibliográfica realizada arrojó, además de la información mencionada
anteriormente relacionada con la amenaza, la existencia de otra serie de estudios
que pueden ser útiles para el desarrollo de las actividades y proporcionar un
mejor acercamiento a la amenaza en el municipio de Andes. La información
adicional se presenta en la Tabla 4.
60

Figura 21. Mapa y distribución de la amenaza por movimientos en masa para el municipio de Andes. Tomado de
(CORANTIOQUIA & Universidad EAFIT, 2015a)
61

Tabla 4. Información bibliografía recolectada en el desarrollo del estado del arte. Fuente (Unal, 2018)

INSUMOS FUENTE
Diagnóstico técnico de los sistemas actuales de
Universidad de Antioquia y
prestación de los servicios públicos en el municipio de
Gobernación de Antioquia
Andes, 2012

Plan de ordenación y manejo de la cuenca hidrográfica CORANTIOQUIA y Corporación
del río Santa Rita en el municipio de Andes, 2005 Montañas

Conectividad estructural del paisaje cafetero en la
cuenca alta del río San Juan, suroeste Antioqueño con Universidad Nacional de Colombia
mapa de coberturas vegetales a escala 1:100.000, 2008

Deslizamientos en el municipio de Andes (Antioquia),
incluye geología escala 1:5.000 de la cabecera municipal, Bernardo Calle Z.
1986

Plan de desarrollo del municipio de Andes 2016-2019 Alcaldía municipio de Andes

Estudio de zonificación y uso potencial de los suelos del
Suroeste Antioqueño. Cartografía de usos del suelo Biblioteca Efe Gómez
1:50.000
62

3 METODOLOGÍA

A continuación, se describe la metodología implementada para evaluar y zonificar
la amenaza por movimientos en masa, inundaciones y avenidas torrenciales, al
igual que el procedimiento implementado para zonificar las Áreas con Condición
de Amenaza (ACA) y Áreas con Condición de Riesgo (ACR).

3.1 EVALUACIÓN Y ZONIFICACIÓN DE LA AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN MASA

La evaluación y zonificación de la amenaza por movimientos en masa requiere
partir de un inventario de movimientos en masa e identificar adecuadamente las
variables que están directa o indirectamente correlacionadas con la ocurrencia
de los mismos (Guzzetti, Reichenbach, Ardizzone, Cardinali, & Galli, 2006). Luego
de este paso, se debe implementar un método de evaluación de la
susceptibilidad, que en algunos casos evalúa la amenaza directamente, y clasificar
el terreno en dominios con diferentes niveles de susceptibilidad o de amenaza.
Como condición fundamental para obtener la amenaza es necesario incluir el
factor detonante, por lo que en aquellos casos donde se obtiene mapas de
susceptibilidad como resultado de la implementación de métodos heurísticos o
estadísticos, es necesario realizar un posterior análisis temporal que permita
evaluar la ocurrencia de los movimientos en masa ante la presencia de un factor
detonante (Guzzetti et al., 2006).
Finalmente, los mapas de amenaza obtenidos se evalúan en términos de
desempeño y capacidad de predicción basados en herramientas como análisis y
curva ROC (Carvalho, Fernandes, De Assis, Rodrigues, & Proença, 2014), y Matriz
de Confusión (Chevalier, Medina, Hürlimann, & Bateman, 2013). La ventaja de
realizar este proceso es que permite comparar el desempeño de varios mapas
obtenidos a través de diferentes metodologías para seleccionar el método que
más se ajuste al área de estudio.
Considerando estos elementos, a continuación, se describen en detalle las
diferentes metodologías implementadas para el territorio del municipio de
Andes, considerando la escala de análisis e información disponible. En los suelos
urbanos y de expansión se utilizaron modelos con base física, que incorporan
directamente dentro de su análisis el factor detonante. Para el suelo rural se
usaron métodos estadísticos complementados con el análisis del factor
detonante, lluvia y sismo; para la lluvia se estimaron umbrales críticos, y para el
sismo se utilizó el Método de Newmark.
63

3.1.1 Métodos para la evaluación de la susceptibilidad y amenaza

Existen diferentes metodologías para la evaluación y la zonificación de la
susceptibilidad y amenaza por movimientos en masa (Figura 22); las
metodologías pueden ser divididas en cualitativas y cuantitativas (Aleotti &
Chowdhury, 1999; SafeLand, 2011). Los métodos cualitativos se basan en el
criterio del experto que permiten asignar directamente en campo niveles de
amenaza o de forma indirecta asignándole pesos a las variables condicionantes.
A su vez, los métodos cuantitativos se subdividen en métodos estadísticos y
métodos físicos (SafeLand, 2011). Los métodos físicos se basan en la modelación
de los movimientos en masa para calcular el factor de seguridad de las laderas
mediante la cuantificación de las principales características físicas del terreno, por
lo que son los más usados en estudios de ingeniería de suelos con fines
geotécnicos, y permiten evaluar directamente la amenaza en escalas detalladas
(Aleotti & Chowdhury, 1999). Entre tanto, los métodos basados en datos
permiten correlacionar estadísticamente la distribución espacial de los
movimientos en masas con los diferentes parámetros relacionados con
inestabilidad, mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG), por
lo que son más utilizados para evaluar la susceptibilidad en escalas regionales o
municipales.
Los métodos estadísticos pueden realizarse a través de análisis multivariados o
bivariados. En los bivariados cada variable condicionante es comparada con el
mapa de inventario para obtener el peso de la variable a través del valor de
densidad (Aleotti & Chowdhury, 1999), y en los multivariados es posible
relacionar una variable dependiente con un grupo de variables condicionantes
simultáneamente (Lee & Pradhan, 2007).
Para la implementación de los métodos cuantitativos se parte de un mapa de
inventario de eventos, el cual representa la ocurrencia de movimientos en masa
del pasado; dicho inventario no sólo sirve como insumo, sino que también es
usado para validar y verificar el desempeño, grado de éxito y capacidad de
predicción de los mapas obtenidos.
64

Figura 22. Clasificación de las metodologías para la zonificación de la susceptibilidad y la amenaza por movimientos en masa.
Tomado de SafeLand (2011).

3.1.2 Unidad de análisis

Previo al método utilizado para la evaluación y zonificación de la susceptibilidad
y amenaza es necesario definir la unidad de análisis (Meijerink, 1988; Guzzetti,
Carrara, Cardinali, & Reichenbach, 1999; Erener & Düzgün, 2012). La unidad de
análisis se define como una porción de terreno que contiene un conjunto de
condiciones que difieren de la unidad adyacente a lo largo de límites
diferenciables (Hansen, 1984) las mallas más utilizadas por su facilidad bajo el SIG
son las de celdas regulares tipo raster (Carrara, 1983). Sin embargo, existe la
Unidad de Terreno (Hansen, Franks, Kirk, Brimicombe, & Tung, 1995), Unidad de
Laderas (Carrara et al., 1991), Unidad de Condiciones Únicas (UCU)
(BonhamCarter, 2014) y Unidad Morfodinámica Geotécnica Independiente (UGI)
(Chica, 1989).
Para el presente estudio se define como unidad de análisis las mallas de celdas
regulares tipo raster, ya que permiten su uso bajo SIG en extensas áreas de
territorio, incluyendo la variabilidad espacial de las variables temáticas a utilizar.
Como se detalla en el capítulo de cartografía, para los análisis a escala rural se
utilizan celdas con resolución espacial 10 x 10 m; para el caso la zona urbana y
expansión urbana del casco urbano de Andes, así como el centro Poblado de San
José se utilizan celdas con resolución espacial de 2 x 2 m.
65

3.1.3 Análisis de la amenaza por lluvia en suelo rural

La amenaza por movimientos en masa se define como la probabilidad de
ocurrencia en un área determinada y un periodo de tiempo específico (Varnes,
1984). De acuerdo con Erener & Düzgün (2013), la Amenaza (𝐻) puede ser
calculada como el producto entre dos probabilidades: la probabilidad que se
supere un cierto umbral (𝑃𝑡) y la probabilidad de ocurrencia de un movimiento
en masa en dicha región (𝑃𝑓).

𝐻 = 𝑃𝑓 × 𝑃𝑡

Donde la probabilidad 𝑃𝑓 puede ser formulada como:

𝑃𝑓 = 𝑃𝑠 × (𝑃𝑙|𝑃𝑡)

Donde 𝑃𝑠 es la probabilidad espacial de un movimiento en masa y 𝑃𝑙|𝑃𝑡 es la
probabilidad condicionada de tener un movimiento en masa dado que un evento
de lluvia detonante supere un valor de un umbral para un periodo de tiempo
determinado. Por lo tanto, la amenaza se puede estimar para un tiempo t como
la siguiente probabilidad:

𝐻 = 𝑃𝑠 × (𝑃𝑙|𝑃𝑡) × 𝑃𝑡
A continuación, se describe el método usado para estimar la probabilidad espacial
(𝑃𝑠) a través del análisis de susceptibilidad, y dado el factor detonante lluvia, el
método implementado para estimar la probabilidad que se supere el umbral (𝑃𝑡)
y la probabilidad condicionada de tener un movimiento en masa
(𝑃𝑙|𝑃𝑡).

3.1.3.1 Evaluación de la susceptibilidad (Ps)

Para el área rural del municipio de Andes se usaron dos metodologías
independientes. La primera, el método estadístico multivariado denominado
Regresión Logística (Atkinson, Jiskoot, Massari, & Murray, 1998; Gorsevski,
Gessler, Foltz, & Elliot, 2006), el cual corresponde al método más ampliamente
utilizado en el mundo. La segunda metodología corresponde al recomendado en
la guía del Servicio Geológico Colombiano SGC (2017), que corresponde a un
método híbrido que combina los métodos Peso de la Evidencia, para asignar
pesos a las clases, y el heurístico denominado Análisis Jerárquico de Procesos
(AHP), para asignar valores a las variables (Süzen & Doyuran, 2004; Van Westen,
1993; Ayalew, Yamagishi, & Ugawa, 2004).
66

Como se explicó anteriormente previo a la implementación de los métodos de
susceptibilidad, se requiere realizar un mapa de procesos morfodinámicos y
selección de variables. A continuación, se presenta la metodología desarrollada
para estos pasos previos, y posteriormente se describe los métodos usados
• Mapa de procesos morfodinámicos

Para la elaboración del mapa de proceso morfodinámicos se cuenta con tres
fuentes básicas de información independiente y levantada con técnicas
diferentes: (I) inventario histórico de eventos, (II) fotointerpretación
multitemporal y (III) levantamiento de campo.
Inventario histórico de eventos
La realización del inventario histórico de movimientos en masa, avenidas
torrenciales e inundaciones ocurridos en el municipio de Andes se basa
principalmente en dos fuentes de información que operan a nivel nacional, los
cuales son: el Sistema de Inventarios de Desastres (DesInventar)
(http://www.desinventar.org) y el Sistema de Información de Movimientos en
Masa (SIMMA) (http://simma.sgc.gov.co).
El DesInventar es un software que permite la sistematización, organización,
recolección y visualización de los desastres históricos y el análisis de estos desde
un punto de vista espacial y temporal; fue desarrollado en el año 1994 por La Red
de Estudios Sociales en Prevención de Desastres LA RED, La Corporación
Observatorio Sismológico del Suroccidente Colombiano (OSSO) y La Oficina de la
Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres (UNISDR).
Actualmente, presenta una cobertura en más de 20 países convirtiéndose una
fuente importante de consulta para el análisis de la gestión del riesgo de
desastres (RED, 2003).
El manejo y desarrollo del DesInventar en Colombia ha estado a cargo del
Observatorio Sismológico del Sur Occidente (OSSO), sin embargo, en la última
década se ha ido consolidando con información de registros y trabajos realizados
por diferentes autores, universidades y entidades locales, regionales y nacionales
involucradas en la gestión del riesgo de desastres. Actualmente, existen 12 bases
de datos para diferentes regiones y ciudades del país y una a nivel nacional con
registros de desastres ocurridos desde el año 1900. La Universidad Nacional de
Colombia Sede Medellín se encuentra en este momento a cargo de la depuración
y actualización de la base de datos a partir de registros publicados en medios de
comunicación escritos y audiovisuales, de carácter regional y nacional, y reportes
de los Consejos Municipales de Gestión del Riesgo de Desastres (CMGRD).
67

A su vez el SIMMA ha sido desarrollado e implementado por el SGC, y dispone de
registros de movimientos en masa desde el año 1917; el SIMMA se divide en dos
grandes bases de datos: el catálogo histórico y el inventario de movimientos en
masa.
El catálogo histórico se conforma de la información obtenida de las entidades
locales, regionales y nacionales que atienden emergencias, las oficinas de gestión
del riesgo y los medios de comunicación; a pesar de que el catálogo no es
detallado en cuanto a la descripción técnica del evento, proporciona datos como
la fecha, la ubicación y las pérdidas asociados a este. El inventario de movimientos
en masa se conforma de la información técnica levantada en campo por expertos,
el cual contiene la fecha del evento, la localización geográfica y los parámetros
morfométricos involucrados (tipo de material, tipo de movimientos, medidas,
etc.) (SGC, 2015).
Fotointerpretación multitemporal
La fotointerpretación o análisis estereoscópico es una técnica de gran utilidad en
la visualización del terreno de una forma tridimensional según las propiedades de
estereoscopía, que ayudan en la definición de las condiciones geológicas y
geomorfológicas, tales como estructuras tectónicas, geoformas, pendientes del
terreno y procesos morfodinámicos; además, sirve también, para delimitar las
áreas pobladas, y los usos del suelo.
Para el presente estudio se realizó la fotointerpretación de fotografías aéreas
tomadas de diferentes fuentes, a diferentes escalas y de años distintos (análisis
multitemporal) obteniendo como resultado un mapa con localización y
caracterización de los procesos morfodinámicos antiguos y recientes, depósitos
recientes y estructuras tectónicas de tipo lineamientos. Posteriormente dicho
mapa se verificó en campo, determinando así su avance, retroceso o cese del
movimiento y su incidencia en la determinación de las condiciones actuales de
inestabilidad.
La preparación para el análisis de las fotografías aéreas consistió en un montaje
de las mismas sobre el área del municipio para verificar traslapes longitudinales
y laterales, y así elaborar el mapa índice de líneas de vuelo que permitan
determinar las áreas útiles o trabajables de cada vuelo disponible, al igual que
identificar las áreas carentes de información fotográfica.
Levantamiento de campo
El objetivo de la campaña de campo es la verificación del mapa fotogeológico,
geomorfológico y proceso morfodinámicos. Todas las cicatrices identificadas son
caracterizadas en términos del estado de la actividad, la cual es definida por
68

Cruden & Varnes (1996) como el conocimiento acerca del tiempo de movimiento
del evento. Los movimientos en masa activos son aquellos que están actualmente
desplazándose o deformándose, entre estos se incluyen el primer movimiento o
la reactivación de un pasado movimientos en masa. Los movimientos inactivos
son aquellos que no han presentado desplazamiento o deformación en el último
año. Estos se diferencian en latentes, cuando las condiciones que dieron lugar a
dicho movimiento permanecen, o estabilizado cuando las causas de dicha
estabilización corresponden a medidas de mitigación que funcionan
adecuadamente. Y finalmente se identificaron aquellos movimientos en masa
relictos, los cuales corresponde a eventos donde las causas que dieron lugar al
movimiento ya no permanecen, y solamente existen vestigios de la geoforma
original.
Aunque se levantaron la totalidad de eventos, para el modelo estadístico solo se
utilizaron las cicatrices activadas e inactivas (latentes o estabilizadas), ya que,
aunque no se encuentran activas señalan que las condiciones actuales dan lugar
a dichos eventos.

• Variables condicionantes

Luego de realizar el mapa de proceso morfodinámicos con el inventario de los
eventos ocurridos en el área de estudio, es necesario definir las variables que
directa o indirectamente tienen influencia en la ocurrencia de movimientos en
masa. Estas variables son denominadas condicionantes, intrínsecas o de
predisposición, y se definen como las características internas e inherentes del
terreno que favorecen la ocurrencia de movimientos en masa (Corominas et al.,
2014; van Westen, Castellanos, & Kuriakose, 2008).
Estas variables se pueden dividir en variables continuas, que pueden expresarse
numéricamente y son susceptibles de medirse, por lo cual son generalmente
extraídas de MDT, y variables discretas o categóricas que expresan una cualidad
o atributo y que solo permite clasificarse en rangos.
Para la aplicación de ambos métodos se utilizaron como variables condicionantes
las siguientes variables categóricas: geología y coberturas vegetales, y como
variables continuas: pendientes, aspecto, relieve relativo, inclinación de la ladera,
elevación relativa al cauce, curvatura, rugosidad, índice de posición e índice
topográficos de humedad.
69

• Análisis exploratorio de variables

En la literatura existe una gran cantidad de posibles variables condicionantes, lo
que convierte en un proceso mucho más complejo la evaluación de la
susceptibilidad, ya que el conjunto de variables que influyen directa o
indirectamente en la ocurrencia de movimientos en masa difiere dependiendo de
la escala de análisis, características de la región de estudio y el tipo de
movimiento en masa (Crozier & Glade, 2005). Cada región presenta un conjunto
de variables propias que responden a la ocurrencia de los movimientos en masa
en dicha región.
Para la selección de variables condicionantes en el municipio de Andes se utilizó
la correlación lineal entre variables y el método de análisis de frecuencia de
variables (Lee, Huang, Lee, Pan, Lin & Dong, 2008). Este método de distribución
espacial evidencia el comportamiento de cada variable en comparación con la
presencia o ausencia de movimientos en masa. Esta comparación del
comportamiento de cada variable condicionante para celdas con movimientos en
masa y sin movimientos en masa permite seleccionar aquellas variables que
mejor clasifican la ocurrencia y no ocurrencia de movimientos en masa,
mejorando la eficiencia, desempeño y capacidad de predicción del modelo.

• Método Hibrido

El método hibrido implementado corresponde al uso del análisis multivariado
para la asignación de pesos a las variables mediante el Análisis Jerárquico de
Procesos (AHP) combinado con el método estadístico bivariado Peso de la
Evidencia (WoE) para asignar peso a las clases. A continuación, se describe cada
uno de los métodos.
Método Análisis Jerárquico de Procesos (AHP)
Corresponde a un método heurístico de toma de decisiones multicriterio, el cual
permite convertir las evaluaciones subjetivas de expertos sobre la relativa
importancia de los factores condicionantes en la ocurrencia de los movimientos
en masa (Saaty, 2001). Para evaluar el peso de las variables se utiliza una matriz
de comparación entre las variables condicionantes, utilizando la escala de
evaluación e importancia propuesta por Saaty (2001) con valores de 1 a 9 (Tabla
5). A partir de dicha escala los expertos construyen la matriz de valoración
cuestionando la influencia de esas variables en el terreno a aplicar. La asignación
de valores, tales como 1 representa que las dos variables tienen igual importancia
en la ocurrencia de los movimientos en masa, y un valor de 9 representa que una
variable es extremadamente más importante que la otra variable con la cual se
70

compara respecto a la ocurrencia de movimientos en masa; es decir, es la máxima
calificación (Saaty, 2001). La escala de importancia permite generar valores
inversos de a , los cuales representan baja o extremadamente baja
importancia de la variable en el terreno de estudio.

Tabla 5.Escala de importancia relativa. Modificada de (Saaty, 1980)

ESCALA DESCRIPCIÓN
1/3 Moderadamente poco importante
1/5 Muy poco importante
1/7 Fuertemente poco importante
1/9 Extremadamente poco importante
1 Igualmente, importante
3 Moderadamente importante
5 Fuertemente importante
7 Muy fuertemente importante
9 Extremadamente importante

Método Peso de la evidencia (WoE)
Está basado en la teoría de la probabilidad bayesiana; donde se analiza la relación
entre dos sucesos y en la que se realiza la manipulación probabilística de
condiciones (Olshausen, 2004). Para el caso de los movimientos en masa, se
evalúa la relación de las áreas afectadas por los movimientos en masa y la
distribución espacial de los factores condicionantes del terreno (Sujatha,
Kumaravel, & Rajamanickam, 2014; Regmi et al., 2010). Este método está
fundamentalmente basado en calcular los pesos de las clases que conforman las
variables condicionantes (van Westen, Rengers, & Soeters, 2003). Dicho peso
indica la presencia e influencia de la categoría como parámetro en la ocurrencia
del movimiento en masa (Regmi et al., 2010; Oh & Lee, 2011).
Los pesos asignados pueden ser pesos positivos (W+) y negativos (W-). Los pesos
positivos (W+) indican la presencia de la clase como parámetro que favorece los
movimientos en masa y su magnitud indica su correlación. El peso negativo (W-)
indica la ausencia de la clase. En caso de ser cero, indica que no es de interés para
el fenómeno por movimiento en masa (Regmi et al., 2010; Dahal & Hasegawa,
2008). Los pesos son definidos por:
𝐴2

𝐴3+𝐴4
71

Donde A1 es el número de pixeles con deslizamientos en la clase, A2 número de
pixeles con deslizamientos que no están presentes en la misma clase, A3 número
de pixeles en la clase que no hay deslizamiento y A4 es el número de pixeles en
la clase donde no hay deslizamientos y que no está presenta en la misma clase
(Ozdemir & Altural, 2013).
El peso final o peso de contraste (Wf) es la diferencia entre los dos pesos, el cual
indica la medida de correlación entre el movimiento en masa y la clase de la
variable condicionante analizada. El peso de contraste (Wf) será cero cuando la
distribución espacial de los movimientos en masa es independiente de la clase
considerada, es positivo cuando existe una asociación positiva y negativa cuando
existe una asociación negativa (SGC, 2017).
Wf = 𝑊+ − 𝑊−
Wf es el valor recomendado por el SGC, por lo cual se utilizará en la metodología para
el municipio de Andes.

• Modelo de Regresión Logística (RL)

Este método estadístico multivariado estima la relación entre una variable
dependiente (la ocurrencia de movimientos en masa) de valores dicotómicos de
0 (no ocurrencia) y 1 (sí ocurrencia), con un grupo de variables independientes,
en este caso las variables predictoras o condicionantes del terreno. La ventaja de
la RL es que dichas variables predictoras no requieren tener distribución normal
y pueden ser discretas o continuas (categóricas o no categóricas), o una
combinación de ambas (Atkinson et al., 1998).
La relación de dependencia entre la ocurrencia de movimientos en masa y las variables es
expresada cuantitativamente como:

Donde 𝑃(𝑦) es la probabilidad espacial estimada de la ocurrencia de movimientos
en masa y se encuentra en el rango de 0 a 1. Y 𝑧 es la siguiente combinación lineal
de las variables independientes:

𝑧 = 𝑏0 + 𝑏1𝑥1 + 𝑏2𝑥2 + 𝑏3𝑥3 + 𝑏𝑛𝑥𝑛
Donde 𝑏0 es el intercepto del modelo según el método de RL, los valores 𝑏𝑖 (i=1,
2, 3,, n) son los coeficientes de la regresión logística, es decir, los pesos de las
variables, y los valores 𝑥𝑖 (i=1, 2, 3,…, n) son las variables independientes. El
modelo final es una regresión logística de la ocurrencia de movimientos en masa
(presencia o ausencia) basado en las variables independientes.
72

La RL es uno de los métodos estadísticos multivariados más usados para calcular
la susceptibilidad por movimientos en masa a escalas medias a regionales
(Ayalew & Yamagishi, 2005; Lee & Pradhan, 2007).

• Evaluación de los modelos de susceptibilidad

Existen múltiples fuentes de incertidumbre en la evaluación de la susceptibilidad
y amenaza por movimientos en masa, relacionadas con la evaluación de la
probabilidad espacial y el análisis temporal de la probabilidad (van Westen, van
Asch, & Soeters, 2006). Es por esta razón que es fundamental para la aceptación
o rechazo de un modelo evaluar el desempeño y predicción. La Australian
Geomechanics Society -AGC- (2007) define el desempeño como la capacidad
conceptual y matemática del modelo en describir el comportamiento del sistema
y la sensibilidad del modelo a pequeños cambios en los parámetros de entrada, y
la predicción como la exactitud en predecir los datos observados. En general, se
obtiene un mayor ajuste del modelo a la evaluación por desempeño que a la
capacidad de predicción, sin embargo, es más importante la capacidad de
predicción (Davis et al., 1990).
En la literatura existen diferentes métodos para evaluar el desempeño y
capacidad de predicción de los mapas de susceptibilidad o amenaza obtenida
mediante los modelos implementados. Para el presente estudio se
implementaron: Curva de éxito y Curva de predicción (Chung & Fabbri, 2003;
Davis et al., 1990), Área Bajo la Curva (AUC) (Fawcett, 2006; Carvalho et al., 2014),
y Matriz de confusión (Chevalier, Medina, Hürlimann, & Bateman, 2013).
En términos de zonificación específicamente los métodos denominados Curvas
de Éxito y/o Predicción brindan un criterio cuantitativo en términos de
probabilidad espacial, que permite proponer valores de susceptibilidad y
amenaza, necesarios para convertir un mapa de celdas con valores continuos, en
un mapa tipo semáforo con las categorías de susceptibilidad y/o amenaza alta,
media y baja.
En cuanto al Área Bajo la Curva (AUC) no solo permiten evaluar el ajuste y
predicción del modelo, sino que además se convierten en un criterio para
seleccionar el modelo más adecuado, muy útil para el presente estudio donde se
implementan diferentes métodos.

3.1.3.2 Análisis del factor detonante lluvia (Pl/Pt y Pt)

La precipitación, especialmente en zonas montañosas tropicales como el
departamento de Antioquia, es el principal factor detonante de movimientos en
73

masa dada la incidencia negativa que tiene en la estabilidad de taludes,
normalmente al disminuir la cohesión aparente o incrementar las presiones de
poros positivas (Aristizábal et al., 2011).
Para estimar la probabilidad que el evento de lluvia exceda un umbral crítico definido (P t)
y la probabilidad condicionada de que ocurra un movimiento en masa dado que se supere
el umbral de lluvia (Pl/Pt) se utilizan metodologías empíricas y estadísticas propuestas por
autores como Glade & Crozier (2000) y Guo, Cui, & Li, (2013). Estas metodologías se basan
en recopilar inventarios históricos de movimientos en masa y registros históricos de
precipitación para relacionar la ocurrencia de estos eventos con información de lluvia
diaria y antecedente.
A continuación, se describen la base de datos de movimientos en masa y series
de lluvias utilizadas para estimar dichas probabilidades en el municipio de Andes.

✓ Base de datos de movimientos en masa

Se utiliza como insumo el inventario histórico de movimientos en masa realizado
a partir de las bases de datos DesInventar y SIMMA. Se pretende con este
inventario conocer información de fecha, ubicación y pérdidas asociadas a
movimientos en masa ocurridos en el municipio de Andes.
Tras recopilar la información concerniente a los eventos históricos de movimiento
en masa en el municipio, se lleva a cabo una depuración de la información,
teniendo en cuenta únicamente eventos ocurridos después del año 1968, fecha
desde la cual se tienen registros de precipitación para el municipio.
Después de realizar la depuración de los eventos históricos, se cuenta en total
con 40 registros de eventos de movimiento en masa ocurridos en el municipio
entre los años 1968 y 2016. Cada uno de estos eventos es georreferenciado para
posteriormente asignar cada evento a los datos de precipitación de la estación
pluviométrica más cercana (Figura 23).

✓ Base de datos de precipitación

Las series de precipitación se construyen a partir de la información disponible en
las estaciones meteorológicas del IDEAM presentes en el municipio y sus
alrededores. Hay en el municipio de Andes y en su área cercana un total de 9
estaciones que podrían ser utilizadas para obtener información de precipitación
histórica (Tabla 6).
El primero de los pasos para seleccionar las estaciones es definir un límite de
continuidad, esto es, que las estaciones cuenten con un registro continuo de
precipitación de al menos un año. Posteriormente, al igual que los movimientos
74

en masa, se georreferencian las estaciones meteorológicas y se determinan su
área de influencia con la ayuda de polígonos de Thiessen. Dentro de las zonas de
influencia se asume que la precipitación es homogénea y que su valor
corresponde al marcado por la estación correspondiente. Los polígonos de
Thiessen son modificados, ajustando sus límites por características topográficas
del terreno, normalmente por líneas divisorias de aguas.

Tabla 6. Estaciones del IDEAM en el municipio de Andes y municipios cercanos de las cuales se analizan sus series de lluvias
para el análisis de esta como detonante de movimientos en masa. Coordenadas en sistema Magna Colombia Occidental.
Modificado de (IDEAM, 2017b)

NOMBRE DE
FECHA DE FECHA DE
ESTACIÓN UBICACIÓN X Y CATEGORÍA ESTADO
INSTALACIÓN SUSPENSIÓN
[CÓDIGO]
Campamento Rio San Juan, Hidrológica
1133304 1120165 Activa 15/09/1971
[26197010] Andes limnigráfica
Campamento Rio San Juan,
1133304 1120165 Pluviométrica Inactiva 15/05/1979 15/12/1996
[26190120] Andes
Instituto
ITA Andes técnico Climatológica
1132775 1121289 Activa 15/07/1970
[26195020] agropecuario, ordinaria
Andes
Corregimiento
Sta Bárbara
de Santa Inés, 1130394 1107002 Pluviométrica Activa 15/10/1970
[26190100]
Andes
Betania -
Volga Betania 121221 1122194 Pluviométrica Inactiva 15/06/1968 15/03/1971
[26190080]
El Jardín Climatológica
Jardín 1141490 1109776 Activa 15/06/1990
[26165030] ordinaria
Betania - Las
Guacas Betania 1122071 1128251 Pluviométrica Activa 15/10/1970
[26190090]
Pueblorrico
Pueblorrico 1137203 1132286 Pluviométrica Activa 15/09/1970
[26170150]
La Mansa El Carmen,
1108202 1127825 Pluviométrica Inactiva 15/10/1970 15/04/1973
[26190130] Chocó

Finalmente, después de depurar las estaciones de la zona y determinar su área
de influencia, se tienen en cuenta 5 estaciones para la construcción de la base de
datos de precipitación. Aunque algunas estaciones no se encuentran localizadas
dentro del municipio, su área de influencia cubre parcialmente área de éste, así
que son consideradas en el análisis. A su vez, la información de la estación La
75

Mansa no se utiliza en el análisis por tener un área de influencia dentro del
municipio de tamaño despreciable (Tabla 7).

Tabla 7. Información estadística de las estaciones del IDEAM usadas para la construcción de serie de lluvia histórica.
Modificado de (IDEAM, 2017b)

NOMBRE DE FRECUENCIA
MEDIA MAX MIN ST DEV % DATOS
ESTACIÓN DE
(MM) (MM) (MM) (MM) FALTANTES
[CÓDIGO] MUESTREO
Campamento
Diaria 6.22 99.0 0 6.71 63.14
[26197010]
ITA Andes
Diaria 5.51 97.5 0 8.90 5.09
[26195020]
NOMBRE DE FRECUENCIA
MEDIA MAX MIN ST DEV % DATOS
ESTACIÓN DE
(MM) (MM) (MM) (MM) FALTANTES
[CÓDIGO] MUESTREO
Sta Bárbara
Diaria 6.60 200.5 0 9.54 4.39
[26190100]
Betania - Volga
Diaria 10.31 152.9 0 4.28 26.50
[26190080]
Pueblorrico
Diaria 8.105 137.0 0 12.87 2.39
[26170150]

✓ Construcción de base de datos

Después de tener el inventario de movimientos en masa y las series de
precipitación de cada una de las 5 estaciones meteorológicas a tener en cuenta,
se lleva a cabo la asignación de cada día con sus valores correspondientes de lluvia
antecedente y lluvia antecedente acumulada, así como de número de
movimientos en masa ocurridos en dicha fecha.
Se propuso inicialmente considerar las 5 estaciones pluviométricas de forma
separada, asignando a cada estación los movimientos ocurridos dentro de su área
de influencia definida por los polígonos de Thiessen (Figura 23), metodología
aplicada en otros estudios de este tipo (Aristizábal et al., 2011). Sin embargo,
debido a la gran diferencia entre los periodos de actividad de las estaciones y de
los altos porcentajes de datos faltantes de algunas de ellas, hay gran número de
movimientos en masa sin información de precipitación de su estación más
cercana para la fecha de su suceso. Ante este escenario, se opta por crear para
cada día de registro un solo dato de precipitación, resultado de promediar los
valores de lluvia de todas las estaciones que tienen información disponible de
dicho día, asumiendo así para todos los días un valor de precipitación constante
en todo el municipio. Esta hipótesis es una fuente de error en la capacidad de
77

predicción de los umbrales, sin embargo, ante el déficit de información continua
de precipitación de la zona, se hace necesario adoptar medidas de este tipo.

✓ Determinación de los umbrales de lluvia críticos

El término umbral se define como el nivel mínimo o máximo de alguna cantidad
a partir de la cual ocurre un proceso (Reichenbach, Cardinali, De Vita, & Guzzetti,
1998). Para el caso de los movimientos en masa, el umbral mínimo representa la
cantidad de lluvia por encima de la cual la probabilidad de ocurrencia de un
movimiento en masa se incrementa drásticamente, y el umbral máximo
corresponde a la cantidad de lluvia en la cual ha ocurrido el mayor porcentaje de
estos eventos (Glade, 2000). Estos umbrales deben ser establecidos para regiones
específicas, ya que varían dependiendo de la influencia de factores de estabilidad
inherentes a cada región como geología, cobertura de suelos, nivel de
intervención antrópica, etc. (Bai, Wang, Thiebes, Cheng, & Yang, 2014).
Dado que el conocer las probabilidades 𝑃𝑙/𝑃𝑡 y Pt implica definir a priori un
umbral de lluvia crítico, se realiza un análisis de umbrales de lluvia acumulada y
lluvia acumulada antecedente. El término Lluvia Acumulada (LA), o lluvia a corto
plazo, se refiere a la cantidad de lluvia caída en los días inmediatamente previos
a la ocurrencia del evento, mientras que la Lluvia Acumulada Antecedente (LAA),
o lluvia de largo plazo, representa la cantidad de lluvia acumulada en los días
precedentes a los definidos como Lluvia Acumulada (LA) (Figura 24),
(Aristizábal et al., 2011).
La Figura 24 muestra gráficamente los conceptos de LA y LAA. Suponiendo un
evento que sucede el día 20 del mes, la LA de 5 días corresponde a la suma de la
precipitación del día del evento y sus 4 días anteriores, es decir desde el día 16
hasta el día 20, mientras que la LAA de 15 días corresponde a la suma de la
precipitación desde el día 1 hasta el día 15 del mes. Cada valor de LA determina
diferentes rangos de días para los que se obtiene la LAA.
Para el presente estudio se realiza la correlación de LA de 1, 3, 5 y 7 días y la LAA
de 15, 30, 60 y 90 días para cada uno de los días entre los años 1968 y 2016. A
cada uno de estos días se le asigna el número de movimientos en masa ocurridos.
Finalmente, se establece visualmente una separación entre las precipitaciones
que no ocasionaron movimientos en masa de aquellos que ocasionaron uno o
más, estableciendo la combinación de LA y LAA que más condiciona la ocurrencia
de movimientos en masa y el umbral de lluvia determinado para cada uno de
estos rangos de tiempo para el municipio de Andes.
78

Figura 24. Representación gráfica de los términos Lluvia Antecedente (LA) y Lluvia Antecedente Acumulada (LAA). Fuente
(Unal, 2018)

Figura 25. Ejemplo de correlación LA-LAA para el análisis de umbrales por movimientos en masa en el Valle de Aburrá.
Tomado de Aristizábal et al. (2011).
79

✓ Análisis de curvas de excedencia

Una vez definido la combinación de LA y LAA que mejor permite diferenciar la
ocurrencia de movimientos en masa detonados por lluvias, se calcula la
probabilidad de ocurrencia del movimiento dado que se exceda un umbral de
lluvia critico de LA y LAA. Los umbrales para cada estación de lluvia se utilizan
para construir las curvas de excedencia que permitan calcular la probabilidad de
que cierta cantidad de lluvia acumulada en los días definidos por los umbrales sea
alcanzada o superada (𝑃𝑡) y la probabilidad que suceda un evento dado que dicha
cantidad de lluvia acumulada sea alcanzada (𝑃𝑙|𝑃𝑡).
De esta forma se obtienen las gráficas de curvas de excedencia (Figura 26), la cual
relaciona, para múltiples valores de lluvia LA y LAA, el producto de la probabilidad
que se supere el umbral (Pt) y la probabilidad de ocurrencia de al menos un
movimiento en masa dado que se supere un umbral (Pl|Pt). Las aplicaciones de
este tipo de gráficas, más allá de la determinación de la amenaza, incluyen el
pronóstico de este tipo de eventos e incluso su incorporación en sistemas de
alerta temprana.

Figura 26. Ejemplo de curvas de excedencia de umbrales de lluvia en el Valle de Aburrá. Tomado de (Aristizábal & Restrepo,
2017)
80

3.1.4 Análisis de la amenaza por sismo en suelo rural

El análisis del sismo como factor detonante de movimientos en masa es realizado
a través del Método de Newmark, que es un índice que permite entender como
una pendiente podría comportarse durante un evento sísmico (Jibson, Harp, &
Michael, 2000)
El método requiere evaluar los siguientes parámetros:

3.1.4.1 Factor de seguridad: Jibson et al. (2000) proponen un modelo de equilibrio
límite de talud infinito en material friccionante y cohesivo para obtener
el factor de seguridad mediante la siguiente relación:

FS =
Donde c’ es la cohesión efectiva, Φ’ es el ángulo de fricción efectiva, γ es el peso
unitario de los materiales, θ es el ángulo de la pendiente, t es el espesor del suelo
normal a la pendiente, γw es el peso unitario del agua y m es la proporción del
suelo que está saturado.

3.1.4.2 Aceleración crítica: Newmark (1965) mostró que la aceleración crítica de
un bloque que potencialmente se puede deslizar es función del factor de
seguridad estático y de la geometría del bloque, expresado como:

𝑎𝑐 = (𝐹𝑆 − 1) 𝑠𝑖𝑛(𝜃)

Donde ac es la aceleración crítica en términos de g, la aceleración de la gravedad
de la tierra, FS el factor de seguridad y θ el ángulo que forma la horizontal con el
centro de masa del bloque, que generalmente se aproxima a la pendiente.

3.1.4.3 Aceleración máxima del terreno (PGA): es la amplitud de la aceleración
más grande registrada en un acelerograma en un sitio durante un
terremoto en particular. PGA es el parámetro de movimiento más simple
y, por lo tanto, se han derivado más de 120 ecuaciones en el pasado para
predecirla (Douglas, 2003).

Finalmente, a partir de estos parámetros se calculan los desplazamientos de
Newmark (Dn) a través de una regresión logarítmica estimada por (Jibson, 2007):
81

3.1.5 Análisis de la amenaza en suelos urbanos y de expansión

En suelos urbanos y de expansión se implementaron métodos con base física
como lo exige el Decreto 1807 de 2014. Para el factor detonante lluvia se utilizó
el modelo r.slope.stability, y para el factor detonante sismo se utilizó el método
seudostático. A continuación, se describe cada uno de los métodos desarrollados.

3.1.5.1 Factor detonante lluvia

Para la evaluación de la amenaza en el área urbana y de expansión urbana, a
escala 1:2.000, se implementó el método con base física determinístico y
probabilístico denominado r.slope.stability, el cual fue recientemente
desarrollado por Mergili, Marchesini, Rossi, Guzzetti, & Fellin (2014) como un
módulo ráster del software de código abierto GRASS GIS (GRASS Team, 2017).
Con este método se modelan dos escenarios de ocurrencia de movimientos en
masa: (i) deslizamientos superficiales mediante un análisis determinístico
utilizando el modelo de estabilidad de talud infinito, en el cual la superficie de
falla se supone planar; y (ii) deslizamientos profundos mediante un análisis
probabilístico, en el cual las superficies de falla son elipsoidales (Mergili,
Marchesini, Rossi, et al., 2014a).
El modelo adopta el modelo geotécnico de Hovland (1977) donde cada celda
raster es representada por una columna la cual posee las caracteristicas
geotecnicas del suelo ingresadas por una serie de mapas raster. El analisis
hidráulico se realiza con el modelo tridimensional desarrollado por King (1989)
donde las fuerzas de infiltración trabajan en la direccion del gradiente hidráulico
(analisis probabilístico) y las fuerzas de infiltracion se consideran paralelas a la
superficie en el caso del análisis determinístico con el modelo de talud infinito.
El modelo probabilístico de r.slope.stability se caracteriza por considerar una
serie de superficies de falla elipsoidales generadas aleatoriamente; estos
elipsoides son restringidos en tamaño (longitud, ancho y profundidad) por el
usuario. Cada superficie de falla elipsoidal atraviesa varias columnas (celdas
ráster). En cuanto al análisis probabilístico utiliza distribuciones de probabilidad
de densidad para cada uno de los parámetros geotécnicos (c', φ y profundidad),
y determina la probabilidad de falla más alta y el factor de seguridad más bajo
para cada columna calculado con la siguiente ecuación.

Donde 𝑐′ es la cohesión efectiva (N m-2), A (m2) el área de la superficie de falla,
𝐺′ is el peso del suelo humedo (N), 𝛽𝑐 la inclinación de la superficie de falla , 𝜑′el
82

ángulo de fricción interno, 𝛽𝑚 inclinación aparente de la superficie de falla en la
dirección de la ladera (α), 𝑁𝑠 y 𝑇𝑠 son la contribución de la fuerza de infiltración
normal y cortante respectivamente (Mergili, Marchesini, Rossi, et al., 2014a).

3.1.5.2 Factor detonante sismo

Para la evaluación de la amenaza por movimientos en masa detonados por sismo
en áreas urbanas y de expansión se propone el método seudoestático. El método
se fundamenta en el modelo de talud infinito, en el cual la unidad de análisis es
un elemento vertical de ancho b y altura z (Figura 27). El factor de seguridad
seudoestático (Fss) se calcula teniendo en cuenta las condiciones naturales del
terreno más una fuerza lateral horizontal que actúa sobre la ladera, la cual
depende del peso W del elemento vertical y del coeficiente sísmico K (Figura 4)
(Chowdhury, Flentje, & Bhattacharya, 2010).
El cálculo del Fss se calcula teniendo en cuenta una presión de poros u preevento
sísmico, por lo que no se asume un exceso en la presión de poros durante el
evento.

Donde:
𝑐′: Cohesión efectiva
𝑧 : Altura del elemento vertical
𝛾 : Peso especifico
𝛽 : Pendiente de la ladera
𝑘 : Coeficiente sísmico
∅′ : Ángulo de fricción efectiva

Figura 27. Modelo de talud infinito. Modificado de (Chowdhury et al. 2010).
83

Los valores para el coeficiente sísmico se fundamentan en la experiencia, son
basados en el análisis del rigor de sismos pasados con diferentes magnitudes
(Tabla 8). Para el caso del municipio de Andes se utiliza el K definido por la NSR10,
de acuerdo con el nivel de amenaza.

Tabla 8. Valores coeficiente sísmico k. Modificado de (Chowdhury et al., 2010).

Severo K = 0.1
Destructivo K = 0.25
Catastrófico K = 0.5

3.2 EVALUACIÓN DE AMENAZA POR INUNDACIONES

Las inundaciones, las cuales se asocian a fenómenos hidrológicos potencialmente
destructivos, se producen por lluvias persistentes que generan un aumento del
nivel
de las aguas, generalmente contenidas en un cauce, superando la altura de las
orillas naturales o artificiales, ocasionando un desbordamiento o dispersión de
las aguas sobre las llanuras o zonas aledañas (IDEAM, 2017a).
En este sentido para zonificar el municipio de Andes, de acuerdo con el nivel de
amenaza, se realiza una caracterización hidrológica de la región, se determina las
zonas inundables y puntos de interés a estudiar, y se calcularon los caudales
máximos para estos puntos con el fin de determinar las manchas de inundación.

3.2.1 Caracterización hidrológica de la región

Para caracterizar el comportamiento hidrológico del municipio de Andes, se
identifica la variabilidad intra-anual de la precipitación en el municipio, así como
la variabilidad de los caudales del río San Juan, principal corriente que atraviesa
el municipio. Para esto se cuenta con las siguientes estaciones hidrológicas: una
estación Limnigráfica (Campamento) sobre el río San Juan, una estación
Pluviográfica (ITA Andes) y tres estaciones pluviométricas, siendo todas estás
operadas por el IDEAM. La localización de estas estaciones se puede ver en la
Figura 28, mientras que sus principales atributos se muestran en la Tabla 9.
84

Figura 28. Estaciones hidrológicas del IDEAM cercanas a la zona de estudio. Fuente (Unal, 2018)

Tabla 9. Estaciones hidrológicas utilizadas para el cálculo de caudales máximos. Modificado de (IDEAM, 2017b)

ESTACIÓN CÓDIGO TIPO INSTALACIÓN SUSPENSIÓN MUNICIPIO
ITA ANDES 26195020 PG 15/07/1970 - Andes
ESTACIÓN CÓDIGO TIPO INSTALACIÓN SUSPENSIÓN MUNICIPIO
CAMPAMENTO 26190120 PM 15/05/1979 15/12/1996 Andes
SANTA BÁRBARA 26190100 PM 15/10/1970 - Andes
BETANIA LAS GUACAS 26190090 PM 15/10/1970 - Betania
CAMPAMENTO 26197010 LG 15/09/1971 - Andes

Los eventos extremos de precipitación en Andes se caracterizan con las curvas
Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF), las cuales muestran las intensidades
máximas esperadas para diversas duraciones y asociadas a diferentes periodos
de retorno. La construcción de estas curvas IDF depende de la información
disponible en cada estación, para las estaciones pluviográficas, como es el caso
85

de ITA ANDES, las curvas IDF fueron facilitadas por el IDEAM; mientras que para
las estaciones pluviométricas las IDF se construyeron a partir de registros de
precipitación diaria, utilizando la teoría de escalamiento propuesta por Pulgarín
(2009), la cual está dada por:

𝐼𝑡𝑇 = ([0.88 𝑚 − 0.004] + [0.12 𝑚⁄0.5772 ∙ 𝑦]) (𝑡⁄1440)𝜃

En donde:

𝐼𝑡𝑇: Intensidad [mm/h] para un periodo de retorno T una duración.
𝑡: Duración de la tormenta [minutos]
𝑇: Periodo de retorno [años]
𝑚: Promedio de la precipitación máxima anual en 24 horas [mm/h] 𝜃:
Exponente de escalamiento -0.829

𝑦: Transformación del periodo de retorno;
Como la expresión presentada por Pulgarín fue desarrollada para duraciones
mayores a 60 minutos, para duraciones menores se calcula la intensidad asociada
a esta duración y se hace un escalamiento de acuerdo con lo propuesto por Bell.

Donde:

𝑃𝑇𝑑: Precipitación máxima en un intervalo de tiempo d [minutos], con un periodo de retorno T
[años]

𝑃𝑇60: Precipitación máxima en un intervalo de tiempo de 60 minutos, con un periodo de
retorno T [años]
3.2.2 Determinación de zonas inundables

El primer paso es la identificación de las zonas que se encuentran sujetas a la
ocurrencia de eventos de inundaciones, en este caso los cauces y sus zonas
aledañas. En estas zonas se hace una diferenciación entre los tramos de las
corrientes principales que atraviesan el casco urbano del municipio o alguno de
sus centros poblados, y las corrientes que se encuentran en zonas rurales. Para
las corrientes principales que atraviesan el casco urbano o los centros poblados,
la zonificación de la amenaza por inundación se hace en una escala 1:2.000;
mientras que para los demás drenajes se trabajara a partir del MDT, el cual tiene
una resolución espacial de 10 m.
86

3.2.3 Estimación de caudales máximos

Los caudales máximos asociados a diferentes periodos de retorno son
fundamentales para estimar la amenaza por inundaciones, ya que éstos son
determinantes para las alturas del flujo y por ende las manchas de inundación. El
cálculo de los caudales máximos para los diferentes drenajes se hace siguiendo
diferentes metodologías de acuerdo con la información disponible.
Para los casos en los que se cuenta con registros limnigráficos, como es el caso del
río San Juan en la estación campamento, los caudales máximos se determinaron
haciendo uso de la metodología de análisis de frecuencia. Para los cauces en los que
no se cuenta con registros de caudales y se necesita conocer los caudales máximos
en zonas puntuales, se delimita su cuenca, para posteriormente calcular los
caudales máximos empleando modelos precipitación escorrentía,
específicamente hidrógrafas unitarias sintéticas. Finalmente, para los drenajes en
los que es necesario conocer los caudales máximos a lo largo de todo su recorrido y
no solo puntualmente, como es el caso de los drenajes urbanos, el cálculo de los
caudales máximos se hace con relaciones potenciales área-caudal, estimadas para
la región de estudio.

3.2.3.1 Caudales máximos por análisis de frecuencia

Esta metodología se aplica en los casos en los que se cuenta con registros de
caudales máximos; para esto se extrae una muestra de los caudales aplicando el
criterio de máximos anuales, el cual consiste en seleccionar el mayor valor
registrado en cada año. A la muestra extraída se le verifica su homogeneidad e
independencia, para así ajustar a la serie diferentes funciones de distribución de
probabilidad (fdp) y calcular los caudales asociados a cada una de estas,
finalmente se seleccionan los caudales máximos de acuerdo a la bondad de los
ajustes de las fdp y la serie de caudales.

• Pruebas de Independencia

La independencia de la serie se evalúa con las pruebas de: Anderson, la cual se
basa en el autocorrelograma, las pruebas de Spearman, prueba de punto de
cambio y la prueba de las corridas (Escalante & Reyes, 2005).
Prueba de Anderson
Esta es una prueba basada en el autocorrelograma, y consiste en verificar que el
autocorrelograma de la serie esté dentro de unas bandas de confianza, las cuales
están definidas por la siguiente ecuación:
87

-K rezago para el cual se evalúa la correlación.
-N número de datos de la serie.
𝑁−𝑘
-Z distribución normal estándar.
Prueba del coeficiente de Spearman
Es una prueba no paramétrica, en la cual la serie se considera independiente si el
coeficiente U es menor que un estadístico crítico. Está definida por las siguientes
ecuaciones:
𝑈 < 𝑡1−𝛼,𝑁−2 Donde:
-t es el cuantil de la distribución T student

-R es el coeficiente de Spearman -N número
de datos de la serie.
√1 − 𝑅² -Dt Diferencia entre la posición de un valor en
la serie original y la serie ordenada de menor a mayor.

Prueba del punto de cambio
Al igual que en la prueba del coeficiente de Spearman la serie se concluye independiente si el
coeficiente U es menor o igual que un estadístico crítico.

𝑈 ≤ 𝑍1−𝛼/2
Donde:
-M número de picos y valles.
2
𝑀 − (𝑁 − 2) -N número de
datos de la serie.
3 -Z distribución normal.

Prueba de las corridas
Al igual que las dos pruebas anteriores es una prueba no paramétrica, en la cual
se acepta que la serie es independiente si el coeficiente U es menor o igual que
un estadístico crítico.
𝑈 ≤ 𝑍1−𝛼/2 𝑍𝑇 = 1, 𝑠𝑖 𝑋𝑇 ≥ 𝑋
88

𝑍𝑇 = 0, 𝑠𝑖 𝑋𝑇, < 𝑋

𝑛1 = ∑𝑁1 𝑍𝑇 ; 𝑛2 = 𝑁 − 𝑛1

𝐾= +1 2𝑛1𝑛2 Donde:
𝑛1 + 𝑛2
-K: número corridas, una corrida esta representa
por valores consecutivos de ceros y unos en la serie
2𝑛 𝑛2 (2𝑛1 𝑛2 − 𝑛1 − 𝑛2 ) de 𝑍𝑇 .
2 − 1)
𝑆𝑘 = √(𝑛11 + 𝑛2) (𝑛1 + 𝑛2 -N: número de datos

de la serie.-𝑍𝑇: Serie auxiliar

-Z: distribución

normal.

• Pruebas de Homogeneidad

Para verificar que la serie de tiempo sea homogénea se utilizan las pruebas de Mann
Kendall, Helmert, t-student y Cramer (Escalante & Reyes, 2005).
Prueba de Helmert
Consiste en evaluar cada evento de caudal de la serie, con respecto al valor medio
de las mismas. Si se tienen dos variaciones del mismo signo se forma una
secuencia S, de lo contrario se forma un cambio C. La serie se considera
homogénea si se cumple que:

Donde:
-n: número de caudales en la serie
-S: cantidad total de secuencias
−𝐶: Cantidad de cambios
Prueba t-student
Muy útil para detectar saltos en la media de la serie de caudales, para esta prueba
se divide la serie en dos conjuntos de tamaño 𝑛1 = 𝑛2 = 𝑛/2. El valor absoluto del
estadístico 𝑡𝑑 se compara con el valor de la distribución t student de dos colas con
𝑣 = 𝑛1 + 𝑛2 − 2 grados de libertad, en caso de que el estadístico sea mayor se
considera que la serie no es homogénea. El estadístico 𝑡𝑑 está definido como:
89

Donde:
-𝑥1 , 𝑠1 : Media y varianza del primer conjunto de
registros de tamaño 𝑛1
-𝑥2 , 𝑠2 : Media y varianza del segundo conjunto de registros de tamaño 𝑛2

Prueba de Cramer
Esta prueba divide la muestra en tres bloques, el primero, del tamaño total de la
muestra n; el segundo de tamaño 𝑛60 (60% de los últimos valores de la muestra
n); y el tercero de tamaño 𝑛30 (30% de los últimos valores de la muestra n). La
prueba compara la media de los tres bloques y para que se considere que la serie
es estacionaria en la media, se deberá cumplir que no existe una diferencia
significativa entre éstas.
Donde:
𝑄̅̅𝑛, 𝑄̅̅60 , 𝑄̅̅30 : Media de los conjuntos de tamaño n, 𝑛60 y 𝑛30,
respectivamente.
𝑆𝑛 : Desviación estándar del conjunto de
𝑛𝑤 (𝑛 − 2)
𝑡𝑤 = √ ]2 tamaño n.
[1 + 𝜏
𝑛 − 𝑛𝑤 𝑤

para w =60 y w=30

• Bondad de ajuste

Verificada la homogeneidad e independencia de la serie de caudales máximos
anuales, ésta se ajusta a diferentes distribuciones de probabilidad (Normal,
Lognormal, Gamma, LogGamma, Gumbel, LogGumbel), para así determinar los
caudales asociados a diferentes periodos de retorno de acuerdo a su probabilidad
de excedencia. Para verificar que las fdp si se ajusten a los datos y por ende que
los caudales estimados a partir de estas tengan validez se utiliza la prueba de
bondad de ajuste Smirnov-Kolmogorov.
La prueba Smirnov-Kolmogorov compara la máxima diferencia entre la función de
distribución de probabilidad empírica y la teórica (𝐷𝑛), en caso de que esta
diferencia sea mayor que un estadístico dado se rechaza la hipótesis de que la
función de probabilidad empírica se ajusta a la teórica.

𝐷𝑛 = 𝑚𝑎𝑥 |𝐹𝑒𝑚𝑝𝑖𝑟𝑖𝑐𝑎(𝑥) − 𝐹𝑡𝑒𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎(𝑥)|
3.2.3.2 Caudales máximos con hidrógrafas unitarias sintéticas
90

Para los drenajes en los que se precisaba conocer los caudales máximos en un
lugar puntual y para los que no se tienen registros limnigráficos, los caudales
máximos se obtienen empleando hidrógrafas unitarias sintéticas, las cuales son
modelos que permiten calcular caudales máximos a partir de algunos parámetros
morfométricos de las cuencas y el hietograma de la tormenta para el periodo de
retorno de interés.

• Caracterización morfométrica de las cuencas y cálculo del tiempo de concentración

El cálculo de los caudales máximos inicia con la delimitación de cada una de las
cuencas, esto se hace empleando SIG y mapas derivados del modelo de elevación
digital (DEM). A cada una de las cuencas delimitadas se les calculan sus
propiedades morfométricas básicas como lo son área, cota máxima y mínima,
entre otras. Igualmente, para el cauce principal de cada una de estas cuencas se
calculan su longitud y pendiente media.
Una vez delimitada la cuenca y obtenidos sus parámetros morfométricos básicos,
se calcula el tiempo de concentración, el cual es el tiempo que demora una gota
de agua en llegar desde la parte más alejada de la cuenca, hasta el punto de
interés (Smith & Vélez, 1997). El tiempo de concentración depende de las
características morfométricas de la cuenca y para su estimación se han
desarrollado diferentes ecuaciones empíricas en función de estas características.
En este estudio se utilizaron las expresiones mostradas en la Tabla 10 para
estimar el tiempo de concentración, la selección de éste se hace teniendo en
cuenta el promedio de los resultados de las diferentes metodologías.

Tabla 10. Ecuaciones empleadas para el cálculo del tiempo de concentración. Fuente (Unal, 2018)

𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
Kirpich 𝐿: Longitud del cauce principal hasta la divisoria
[Km]
𝑆: pendiente promedio cauce principal [m/m]

0.75 𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
𝐿
Témez 𝑇𝑐 = 0.3 ∙ [ 0.25 ] 𝐿: Longitud del cauce principal [Km]
𝑆
𝑆: pendiente promedio cauce principal [%]

𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
𝐿: Longitud de la cuenca [mi]
𝐴: Área de la cuenca [mi²]
Williams
𝑆: pendiente promedio cauce principal [%]
91

D: Diámetro equivalente [mi] de un círculo de
área A.

4∙ 𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
Giandotti √𝐴 𝐴: Área de la cuenca [Km²]
+ 1.5 ∙ 𝐿 𝐿: Longitud del cauce principal [Km]
𝑆: pendiente promedio cauce principal [m/m]

𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
Johnstone y 𝐿: Longitud del cauce principal [mi]
Cross 𝑆: pendiente promedio cauce principal [pie/mi]

𝑇𝑐 = 0.947𝐾0.385 𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
SCS-Ranser 𝐿: Longitud del cauce principal hasta la divisoria
[Km]
𝐻: Diferencia de cotas en puntos extremos de la
corriente [pies]

L: Longitud de la corriente principal [km]
Perez 𝑉𝑅: Velocidad de onda de creciente por el
Monteaguado cauce ppal. [km/h].
AE: Diferencia de cotas entre puntos extremos
del cauce principal [km]

𝑇𝑐: tiempo concentración [horas]
Ven Te Chow 𝐿: Longitud del cauce [Km]
: Diferencia de cotas en puntos extremos de la
corriente [m]

• Cálculo de la tormenta de diseño

Conocidos los tiempos de concentración y con ayuda de las curvas de intensidad,
duración y frecuencia (IDF) se estiman las intensidades de diseño en cada una de
las cuencas, para una duración igual a su tiempo de concentración. Los valores
de intensidad obtenidos son registros puntuales que representan la intensidad en
cada estación; la precipitación media en cada cuenca se obtuvo interpolando
estos valores con la metodología de los polígonos de Thiessen.
Como el núcleo de mayor intensidad en los eventos de precipitación convectiva
difícilmente abarca áreas grandes, en cuencas grandes es muy poco probable que
las precipitaciones sean homogéneas en el espacio, esto hace que para cuencas
grandes el valor de la precipitación se corrija por un factor de reducción areal
92

(FRA). En este caso se hace uso del FRA propuesto por Temez en el método
racional modificado.

Conocidas las intensidades y láminas asociadas a diferentes periodos de retorno
en cada una de las cuencas, se procede a obtener el hietograma de la tormenta
de diseño, para esto se empleó la metodología del bloque alterno. Esta
metodología consiste en estimar las profundidades de precipitación que ocurre
en n intervalos de tiempo sucesivos de duración Δt para una duración de la
tormenta 𝑇𝑑 = 𝑛 ∙ ∆𝑡; posteriormente, se calculan los bloques o intervalos de
precipitación, tomando las diferencias entre valores sucesivos de profundidad de
precipitación. Finalmente, estos bloques se reordenan de modo que la intensidad
máxima ocurra en la mitad de duración de la tormenta (𝑇𝑑) y que los demás
bloques queden en orden descendente alternativamente hacia la derecha y hacia
la izquierda del bloque central, obteniendo así el hietograma de diseño, como se
ilustra en la Figura 29 (Chow, Maidment, & Mays, 1994).

Figura 29. Hietograma de diseño por el método del bloque alterno. Fuente (Unal, 2018)

• Pérdidas hidrológicas

En el proceso de transformación de lluvia en escorrentía lo primero es calcular las
pérdidas de precipitación, es decir, la parte de la lluvia que se “pierde” por
interceptación en la vegetación, almacenamiento en depósitos y por infiltración,
y que por ende no genera escorrentía directa. La precipitación neta se estimó con
la metodología del SCS, comúnmente conocida como número de curva; esta
93

metodología permite estimar la precipitación efectiva de la cuenca de acuerdo
con el número de curva (CN) de la misma, el cual es un valor que refleja el grado
de impermeabilidad de la cuenca y es función del tipo de suelo de la cuenca, de
su humedad antecedente y de sus coberturas.
La metodología del SCS para calcular la precipitación efectiva está dada por las siguientes
ecuaciones:

Donde S es la capacidad de almacenamiento máximo de la cuenca, Ia es la
abstracción inicial, Pe es la precipitación efectiva, P es la precipitación total y CN
es el número de curva, este último se obtiene de tablas que relacionan coberturas
vegetales y tipo de suelo.
Para definir el número de curva de cada cuenca, a partir de los mapas de
coberturas y de suelos del municipio y teniendo en cuenta los valores propuestos
en Chow, Maidment, & Mays (1994), se crea un mapa distribuido del valor de CN
para una humedad antecedente normal (AMC II). Como los CN obtenidos
corresponden a una humedad antecedente normal (AMC II), estos valores se
corrigieron para pasarlos a un estado de humedad antecedente húmedo (AMC
III), propio de una condición de diseño, para esto se utilizó la siguiente expresión

• Transformación lluvia-escorrentía

Para transformar la precipitación neta en caudales de escorrentía directa se
emplearon los hidrogramas unitarios sintéticos de Snyder, SCS y Williams & Hann.
Hidrograma unitario de Snyder
Este modelo fue desarrollado a partir de una serie de estudios de cuencas con
área entre 10 y 10.000 millas cuadradas en los Montes Apalaches de Estados
Unidos. Este modelo deriva un hidrograma unitario a partir de algunas
características físicas de la cuenca, para luego aplicarse en cuencas donde no se
tienen registros de caudal. Está definido por las ecuaciones de la Tabla 11
94

Tabla 11. Ecuaciones para el cálculo del hidrograma unitario de Snyder. Fuente (Unal, 2018)

Hidrograma unitario del SCS
El SCS desarrollo un hidrograma unitario adimensional a partir de la observación
de hidrógrafas, correspondientes a cuencas de muy diversos tamaños ubicados
en diferentes sitios de Estados Unidos. Este hidrograma unitario está definido por
las expresiones de la Tabla 12:

Tabla 12. Ecuaciones para el cálculo del hidrograma unitario de SCS. Fuente (Unal, 2018)
95

Hidrograma unitario de Willims y Hann
El modelo propuesto por Williams y Hann permite calcular el hidrograma unitario
sintético producido por una lluvia instantánea en una cuenca, a partir de sus
principales características geomorfológicas, como el área, la pendiente del canal
principal y la relación largo-ancho. Las ecuaciones se muestran en la Tabla 13.

Tabla 13. Ecuaciones para el hidrograma unitario de Williams y Hann. Fuente (Unal, 2018)

3.2.3.3 Caudales máximos para los drenajes rurales

Para los drenajes localizados en las zonas rurales, la estimación de los caudales
máximos se hizo a partir de regresiones potenciales que relacionan el área de
drenaje de la cuenca y el caudal máximo asociado a cada periodo de retorno.
Para obtener estas relaciones potenciales se delimitan múltiples cuencas con
áreas entre 2 y 120 km² para los principales drenajes del municipio. En cada una
96

de estas cuencas se estiman los caudales máximos empleando la metodología de
las hidrógrafas unitarias sintéticas, descrita anteriormente. Con los caudales
obtenidos y conocida el área de todas estas cuencas, se hacen regresiones para
cada periodo de retorno que permitan estimar el caudal en función del área de la
cuenca. Teniendo en cuenta la importancia del número de curva en la estimación
de los caudales máximos y la alta variabilidad que éste presenta en la zona de
estudio, las relaciones de caudal vs área se hacen diferenciadas para cuencas con
CN≥80 y cuencas con CN<80, bajo una humedad antecedente alta.
Con las regresiones obtenidas y haciendo uso del mapa del mapa de flujo
acumulado, se estiman los caudales máximos para cada periodo de retorno, de
forma distribuida para todas las corrientes de Andes.

3.2.4 Cálculo Manchas de Inundación

Las manchas de inundación son el insumo fundamental para zonificar la amenaza
por dicho proceso, su determinación se hace a partir de resultados de
modelaciones hidráulicas para los drenajes que estudiaron en escala 1:2.000, o
con el uso del descriptor morfométrico HAND, Height Above the Nearest
Drainage, (Rennó et al., 2008) para las demás corrientes.

3.2.4.1 Modelación hidráulica

La modelación hidráulica es una herramienta que permite estimar diferentes
propiedades del flujo (nivel, velocidad, etc) a lo largo del cauce para
determinados caudales, por lo que de sus resultados se pueden obtener manchas
de inundación y diferentes características del flujo que permiten determinar el
nivel de amenaza debido a inundación.
Esta simulación hidráulica se hará con el modelo HEC-RAS el cual es el más
empleado dentro de los modelos unidimensionales y sus resultados son
generalmente óptimos (Horritt & Bates, 2002; Usace, 2016). La solución de las
ecuaciones de Saint Venant unidimensionales, la realiza a partir de la
conservación de energía a través del método del paso estándar entre secciones.
Para la estimación de las pérdidas de energía por fricción utiliza la ecuación de
Manning y permite incluir adicionalmente, pérdidas de energía por cambios de
sección (contracciones y ampliaciones), muy útiles para cauces naturales. El
modelo permite configurar diversas condiciones de frontera agua arriba y abajo
del tramo de estudio (profundidad normal, profundidad crítica o niveles
conocido), y permite la solución del perfil de flujo en régimen subcrítico,
supercrítico o mixto.
97

Para llevar a cabo la modelación hidráulica se toman secciones transversales al
cauce a lo largo del tramo de estudio, se definen las rugosidades del cauce y sus
márgenes de acuerdo con sus materiales constituyentes, coberturas y cambios de
alineamiento. Igualmente, se incluyen las diferentes obras hidráulicas que
puedan representar un control hidráulico para el flujo, como lo son puentes y
box–culvert.

3.2.4.2 Descriptor morfométrico HAND

Para los demás cauces en la estimación de las manchas de inundación se utiliza el
descriptor morfométrico HAND, el cual normaliza el DEM de acuerdo con la
distancia vertical relativa al drenaje más cercano (Nobre, Hodnett, & Tomasella,
2008). Es posible estudiar las inundaciones con descriptores morfométricos ya
que el relieve es el resultado parcial de los diferentes procesos ambientales
(climáticos, geológicos, etc.), por lo tanto, la modelización matemática de la
superficie terrestre a través de descriptores geomorfométricos nos puede develar
las huellas de estos; como lo son las inundaciones (Muñoz & de Morisson, 2014)
De acuerdo con Pérez (2014) el HAND es muy útil para la estimación de manchas
de inundación, ya que, al ser un mapa de elevaciones relativas a la red de drenaje,
con los deltas de niveles de los drenajes se puede estimar que celdas están por
debajo de la lámina de agua, lográndose definir las zonas inundadas.
Las manchas de inundación con ayuda del descriptor morfométrico HAND, se
obtuvieron siguiendo la propuesta metodológica de Pérez (2014), la cual está
dada por:

✓ Creación de un DEM hidrológicamente coherente.

✓ Definición de la red de drenaje

✓ Generación del descriptor geomorfométrico HAND

✓ Estimación del nivel de inundación

✓ Zonificación

Los niveles del agua en las diferentes corrientes rurales se estiman a partir de una
modificación de la ecuación de geometría hidráulica propuesta por Mejía &
Posada (2002) , quienes ajustaron algunas ecuaciones de geometría hidráulica
para la zona Andina. La expresión empleada fue la siguiente:
98

𝐻 = 0.517 ∙ 𝑄̅̅0.37

Donde H es el nivel del agua [m] y Q el Caudal [m³/s], la expresión original
propuesta por Mejía y Posada tiene un exponente de 0.335. Sin embargo,
teniendo en cuenta el alto nivel de incertidumbre que se tiene este se cambió por
0.37, valor que está en el rango propuesto por (Leopold & Maddock, 1953).

3.2.5 Zonificación Amenaza por Inundaciones

Para la zonificación de la amenaza por inundaciones se tiene en cuenta la
información disponible en cada drenaje, para los casos en que se utiliza
modelación hidráulica y por ende se cuenta con mapas de profundidad y
velocidad, la categorización de la amenaza se realiza teniendo en cuenta los
niveles de amenaza propuestos por la Agencia Federal para el Manejo de
Emergencias de Estados Unidos, (FEMA, 2014), la cual categoriza la amenaza por
inundaciones de acuerdo a la profundidad del flujo, la velocidad de éste y el
producto de estas dos variables, como amenaza baja, media, alta, muy alta y
extrema; en este caso los niveles de amenazas muy alta y extrema se incluyeron
en la categoría alta, quedando únicamente tres posibles niveles de amenaza:
baja, media y alta, como se muestra en la Figura 30.
Para los drenajes en los que las manchas de inundación se definen utilizando el
descriptor geomorfométrico HAND y no se tiene modelación hidráulica, se usa
también el criterio mostrado en la Figura 30, asumiéndose una velocidad de flujo
de 1.5 m/s. Además, teniendo en cuenta la incertidumbre asociada a la resolución
que tiene el HAND (10 x 10 m), se zonifican también bajo amenaza media todas
las celdas que se encuentren a menos de 15 m del cauce principal, así de acuerdo
al HAND estás no formen parte de la mancha de inundación.
99

Figura 30. Categorización de la amenaza por inundaciones. Fuente (Unal, 2018)

3.3 EVALUACIÓN DE AMENAZA POR AVENIDAS TORRENCIALES

Las avenidas torrenciales son flujos formados por una mezcla de sedimentos y
agua en diferentes proporciones, que se desplazan a lo largo de un cauce,
generalmente a grandes velocidades. Son fenómenos originados por lluvias
intensas, de corta duración y de naturaleza convectiva, que ocurren en cuencas
normalmente pequeñas donde el proceso prevalente de escorrentía es superficial
y donde priman las altas pendientes (Borga, Stoffel, Marchi, Marra, & Jakob,
2014).
Dependiendo de la respuesta de una cuenca hidrográfica ante estos eventos de
lluvia y el aporte de sedimentos de la cuenca, se puede desencadenar una
avenida torrencial de diferentes características:

✓ Tipo creciente súbita

Flujos torrenciales originados por precipitaciones cortas e intensas que generan
una rápida concentración del flujo en la red de drenajes dando como lugar a
inundaciones en un corto período de tiempo (French & Holt, 1989). Este tipo de
eventos suceden comúnmente en cuencas de tamaños pequeños con pendientes
relativamente pronunciadas y se caracterizan por que la cantidad de sedimentos
en suspensión es insuficiente para afectar el comportamiento del agua, la cual
comúnmente contiene sedimentos finos en suspensión, aunque la mayoría de
100

ellos se transportan cerca al lecho. La carga de fondo puede contener material
hasta tamaño grava (USGS, 2005). Las cuencas susceptibles a este tipo de evento
tienen características fisiográficas torrenciales más no cuentan con una fuente de
aporte de sedimentos considerable. Aunque son fenómenos potencialmente
dañinos, son entre los fenómenos torrenciales el menos destructivo, aunque
cuentan con periodos de recurrencia mayores.

✓ Tipo flujo de escombros canalizados

Flujos torrenciales originados por la combinación de crecientes súbitas y gran
número de movimientos en masa, los cuales aumentan el volumen y
concentración de sedimentos, alterando las propiedades del fluido (O’Brien &
Julien, 1985). Se presentan en general cuando los eventos intensos de lluvias
sobrepasan umbrales críticos, desencadenando enjambres de movimientos en
masa, especialmente sobre laderas conformadas por suelos de textura arenosa y
alta permeabilidad. Aunque la lluvia es el principal detonante de los movimientos
en masa asociados a avenidas torrenciales, su ocurrencia puede estar también
relacionada con un sismo durante o antes de la creciente súbita.
De este tipo de avenidas torrenciales se destacan en la zona del suroeste
antioqueño casos como la cuenca del rio Tapartó en el municipio en el año 1993
y la quebrada La Liboriana en el municipio de Salgar en el año 2015, ambos
caracterizados por un gran número de víctimas fatales, cualidad típica de este
tipo de eventos dada no solo por las altas velocidades que alcanzan dichos flujos,
sino por los volúmenes extraordinarios transportados que superan los niveles
máximos de eventos tipo crecientes súbitas, y el transporte de bloques de roca
de grandes dimensiones (Figura 31).

Figura 31. Imágenes del flujo de escombros del Rio Tapartó del año 1993. Tomado de a) El Colombiano, b) Hermelín (2005).
101

✓ Tipo inundación de escombros

Flujos torrenciales hiperconcentrados donde la cantidad de sedimentos
transportados es insuficiente para afectar significativamente el comportamiento
del agua (Costa, 1988). A diferencia de los eventos tipo flujo de escombros, las
inundaciones de escombros cargan materiales tamaños grava pero no grandes
bloques (Aulitzky, 1980). Al igual que los flujos torrenciales descritos
anteriormente, las inundaciones de escombros inician como una creciente súbita,
la cual aumenta su capacidad erosiva y de arrastre a lo largo del cauce y genera
el aumento del volumen y concentración de sedimentos, pero estos son
insuficientes para cambiar significativamente las propiedades del fluido, el cual
no cuenta con la energía necesaria para cargar grandes bloques cauce abajo
En algunas ocasiones el aporte de sedimentos se puede dar por la ocurrencia de
movimientos en masa, pero estos se transportan a lo largo de cuencas de valles
amplios y de pendientes moderadas, donde el aporte de agua es muy grande,
marcando una diferencia entre este tipo de cuencas y las susceptibles a flujos
torrenciales tipo flujos de escombros canalizados. Son susceptibles a este tipo de
eventos cuencas con características fisiográficas típicas aluviales y una
disponibilidad de sedimentos alta.
De este tipo de eventos se destacan en el municipio de Andes el ocurrido el 11 de
abril de 2015 en la quebrada Cañada Honda, evento que destruyó 11
viviendas y afectó otras 13 (Figura 32).
102

Figura 32. Imágenes de la inundación de escombros ocurrida en la quebrada Cañada Honda el 11 de abril del 2015. a)
Enjambres de deslizamientos en la parte alta de la cuenca. b) y c) Daños ocasionados por el evento a infraestructura. Tomado
de: a) Consejo Municipal de Gestión del Riesgo del municipio de Andes, b) y c) UNGRD (2015)

Tomando en cuenta los diferentes tipos de avenidas torrenciales que se pueden
presentar en una cuenca, se consideran como criterios para la evaluación de la
susceptibilidad por avenida torrencial: (i) la respuesta hidrológica de la cuenca y
(ii) el potencial aporte de sedimentos. De este análisis se determinan las cuencas
susceptibles y el tipo de avenida torrencial que por sus características podría
presentar, siendo las cuencas más críticas aquellas sujetas a presentar avenidas
torrenciales tipo flujo de escombros. Este proceso es posteriormente validado
con la cartografía de depósitos aluviotorrenciales desarrollado en la fase de
fotointerpretación.
Teniendo ya identificadas las cuencas susceptibles y críticas, se seleccionan
aquellas que cuenten además con considerable población e infraestructura
expuesta para realizar un análisis de campo, donde se estiman heurísticamente
los niveles máximos de eventos pasados a partir de criterios geomorfológicos.
Para los centros poblados, en los cuales se cuenta con topografía de detalle, se
determina la amenaza por avenida torrencial a través de los modelos físicos de
103

tránsito de caudales incrementados por aporte de sedimentos asociados a
tiempos de retorno específicos.
A continuación, se realiza una descripción detallada de la metodología empleada para
la evaluación de la amenaza por avenida torrencial en zona rural y urbana.

3.3.1 Análisis de la respuesta hidrológica de cuencas

Se realiza la evaluación de la susceptibilidad ante episodios torrenciales mediante
el análisis de la morfometría de cuencas. El análisis morfométrico intenta
relacionar las geometrías de la cuenca y su red de drenajes con la transmisión de
agua y sedimentos a través de ella. Los parámetros morfométricos influyen en
factores como la cantidad de agua disponible, la velocidad de descarga de la
cuenca y su disponibilidad de sedimentos (Strahler, 1952).
Estudios previos han utilizado variables geomorfológicas de cuencas para estimar
su susceptibilidad a eventos de torrencialidad (Bastawesy, White, & Nasr, 2009;
Biswas, Majumdar, & Banerjee, 2014; Jackson, Kostaschuk, & MacDonald, 1987;
Melton, 1957) resultando en parámetros morfométricos decisivos para definir la
susceptibilidad de cuencas a avenidas torrenciales en zonas con configuraciones
geológicas y ambientales específicos.
Aristizabal & Arango-Carmona (2017) han encontrado para el caso de ambientes
tropicales, a través de análisis estadísticos multivariados, que los parámetros
morfométricos determinantes para evaluar susceptibilidad por torrencialidad en
cuencas son el número de drenajes, la tasa de meandricidad, la constante de
mantenencia de canal, el relieve y el índice de Melton (Tabla 14).

Tabla 14. Parámetros morfométricos para utilizar para evaluar susceptibilidad por torrencialidad. Fuente (Unal, 2018)

PARÁMETRO
NOMBRE FORMULA AUTOR
MORFOMÉTRICO

Número de Número de drenajes de diferentes órdenes de la (Horton,
Nu
drenajes cuenca 1945)

Cl= Longitud de la corriente

principal (km)
Tasa de (Smart &
Rw 𝐿𝑏
Meandricidad Surkan, 1967)
L
b= Longitud de la cuenca

(km)
104

PARÁMETRO
NOMBRE FORMULA AUTOR
MORFOMÉTRICO
Constante de A= Area de la cuenca (km2)
mantenencia de Lu= Longitud de drenajes (Schumm,
C
canal (km) 1956)

Z= Altura máxima de la
cuenca (kmsnm) (Strahler,
Relieve H 𝐻 = 𝑍 − 𝑧, z= Altura mínima de la 1952)
cuenca (kmsnm)
A= Area de la cuenca (km2)
(Melton,
Indice de Melton M
1957)

Para este análisis morfométrico se toma como unidad de análisis las subcuencas
con áreas entre 1 y 30 km2. En caso de tener áreas menores a 1 km2, no son
tenidas en cuenta para el análisis considerando que cuencas de áreas menores
no logran captar en un evento de lluvia la cantidad de agua necesaria para
producir un evento de este tipo, a su vez que cuencas con áreas mayores a 30
km2 son sub divididas para su análisis, ya que a causa de la corta duración de los
eventos de lluvia extrema causantes de avenidas torrenciales, las áreas de las
cuencas impactadas son relativamente pequeñas (Borga et al., 2014).
Otros criterios utilizados para determinar el rango de áreas para las cuencas
objeto de estudio se basa en autores como Marchi, Borga, Preciso, & Gaume,
(2010) quienes evaluaron 25 cuencas asociadas a avenidas torrenciales en Europa
y reportaron que la mayoría de estas cuencas tienen áreas menores de 1000 Km2.
A su vez, Wilford, Sakals, Innes, Sidle, & Bergerud, (2004) examinaron 49 cuencas
con presencia de depósitos aluviotorrenciales en Columbia Británica, Canadá,
encontrando que las cuencas susceptibles a eventos tipo inundación de
escombros tienen áreas que varían entre 0.7 y 31.4 Km con un valor medio de 7
Km, mientras que aquellas con registros de flujos de escombros tienen áreas
entre 0.2 y 4.1 Km2, con un valor medio de 1.3 Km2. A nivel local, se hizo una
recopilación de 60 avenidas torrenciales sucedidas en Antioquia hecha por
Arango-Carmona, Aristizábal, & García (2017) de las cuales su área promedio es
de 24.3 Km2, con valores que varían entre 0.7 y 197 Km2.
A partir del modelo digital de elevación disponible se extraen las cuencas a
estudiar y los parámetros de morfometría de cada una de ellas. A partir de estos
valores, se determina a partir de su aplicación en la función de análisis
discriminante la susceptibilidad a presentar eventos torrenciales.
El análisis discriminante, también conocido como el análisis discriminante de
105

Fisher, es una técnica de análisis multivariable que procura encontrar relaciones lineales entre
las variables continuas que mejor discriminen grupos categóricos previamente definidos (Berti
et al., 2012).
Para el caso de los Andes Colombianos según (Aristizabal & Arango-Carmona, 2017)
las ecuaciones discriminantes corresponden a 𝐶𝐴 (Aluvial) y 𝐶𝐴𝑇 (Aluvio torrencial):
𝐶𝐴=(𝑁𝑢 × 0.078) + (𝑅𝑤 × 447.607) + (𝐶 × 58.488) − (𝐻 × 26.305)
+ (𝑀 × 215.262) − 208.620

𝐶𝐴𝑇=(𝑁𝑢 × 0.140) + (𝑅𝑤 × 510.863) + (𝐶 × 71.341) − (𝐻 × 30.161)
+ (𝑀 × 291.057) − 287.070

Para cada cuenca, serán calculadas sus ecuaciones discriminantes. La cuenca será
catalogada entonces como de carácter aluvial o de carácter torrencial, según cual
función discriminante resulte en un número mayor.
Para el caso de subcuencas susceptibles que desemboquen en drenajes estrechos
y con pendientes considerables, se tomará el drenaje principal también como
susceptible dado que se asumiría que, en caso de ocurrencia de un evento, éste
haría parte de su ruta de propagación. En cambio, cuando las cuencas
susceptibles desembocan en drenajes amplios y de bajas pendientes, como el río
San Juan, se asumirá que el evento termina en su desembocadura y se marcará
allí el límite de la zona de susceptibilidad.

3.3.2 Análisis del potencial aporte de sedimentos

Para el análisis del potencial aporte de sedimentos se implementan dos
aproximaciones conjuntas. La primera de ellas se refiere a la presencia de suelos
gruesos derivados de rocas graníticas; y la segunda aproximación se refiere al
análisis de aporte de sedimentos utilizando el método denominado SHALSTAB, el
cual intenta cuantificar el volumen de material susceptible a deslizarse y ser
transportado por el cauce de la cuenca en caso de un episodio de lluvias intensas.
De esta forma se puede estimar para cada cuenca el potencial volumen de
sedimentos gruesos susceptible a deslizamientos.
A continuación, se describe cada uno de estos análisis.

3.3.2.1 Presencia de regolitos grueso granulares
106

La disponibilidad de volúmenes importantes de material grueso granular es uno de
los factores que condiciona la ocurrencia de fenómenos de avenida torrencial ya que
entre mayor sea la cantidad de material propenso a ser transportado, mayores
pueden llegar a ser los efectos negativos de la ocurrencia de dichos eventos. Por esta
razón es importante realizar una zonificación geológica para identificar el tipo de
material predominante en cada una de las cuencas sometidas a estudio.
Con base en el mapa geológico del municipio se obtiene la información de las
diferentes litologías presentes en la zona de estudio. Se separan aquellas cuencas
constituidas sobre cuerpos de roca que cuenten con condiciones para desarrollar
suelo residual y saprolitos de suelos grueso-granulares o arenosos y
permeabilidades altas, principalmente de origen ígneo plutónico o sedimentario,
de aquellas constituidas sobre litologías que meteoricen en suelos arcillosos, de
porosidades bajas.

3.3.2.2 Modelo SHALSTAB

Se han propuesto varios enfoques predictivos en la literatura científica para
evaluar la susceptibilidad a los movimientos en masa; SHALSTAB (Montgomery &
Dietrich, 1994) es un modelo hidrológico-geotécnico acoplado que evalúa y
mapea el potencial relativo de deslizamientos superficiales a lo largo de una zona,
empleando el modelo hidrológico TOPOG (Moore, O’Loughlin, & Burch, 1988), el
cual utiliza la precipitación en estado estacionario para construir el patrón
espacial de humedad, y un análisis de falla de pendiente infinita a través de la ley
de Mohr-Coulomb. Una descripción más extensa de este modelo y su
funcionamiento se puede encontrar en Dietrich & Montgomery (1998).
Este modelo ha sido usado ampliamente para evaluar susceptibilidad y amenaza
en Brasil (Fernandes et al., 2004; Fonseca, 2016), en Colombia (Aristizábal, García,
& Martínez, 2015), en Italia (Bartelletti, 2014), en España (Galve et al., 2017), etc.
Para la utilización del modelo son necesarios algunos insumos que dan información sobre las
características físicas del terreno. Estos insumos son:

✓ Modelo de elevación digital del municipio de Andes.

✓ Mapa de profundidad de la capa del suelo, creado con la metodología
propuesta por Catani, Segoni, & Falorni (2010), en el cual se trabaja
con profundidades menores a 3 m considerando que los
deslizamientos son superficiales (Aristizábal, Martínez, & Veléz, 2010).
107

✓ El mapa de suelos fue elaborado con la clasificación USCS (Unified Soil
Classification System) según la geología y geomorfología del
municipio.

✓ Los parámetros del suelo (c’, Ks, φ’ y ϒ) fueron asignados según rangos
establecidos para los suelos clasificados con USCS
(http://www.geotechdata.info).

A partir del modelo digital de elevación del terreno se elaboran los mapas de
pendientes y flujo acumulado, y a partir del mapa de unidades superficiales se
elaboran los mapas de parámetros geotécnicos como cohesión, fricción, peso
unitario y permeabilidad, así como de espesor del suelo. Con estos insumos y a
través de las ecuaciones que conforman el modelo SHALSTAB se calcula el grado
de susceptibilidad a movimientos en masa de cada subcuenca a estudiar.
El acoplamiento del modelo hidrológico - geotécnico da como resultado la siguiente
ecuación:

Donde a es el área acumulada de drenaje, b es la longitud a través de la cual el
flujo es calculado, t es la transmisividad del suelo cuando está saturado, q es una
lluvia dada, θ es el ángulo de la pendiente, ρs es el peso unitario del suelo y ρw la
del agua, Φ es el ángulo de fricción, c’ es la cohesión efectiva del suelo, g es la
aceleración de la gravedad y z el espesor del suelo.
Esta ecuación evalúa la estabilidad o inestabilidad de un elemento topográfico
con una lluvia dada; o puede establecerse para encontrar q, que determinaría la
lluvia crítica con la que cada uno de estos elementos fallaría (Aristizábal et al.,
2015). Así se evalúa la susceptibilidad de los elementos para un rango de lluvias
dadas de acuerdo a los periodos de retorno analizados en las curvas IDF.
Los elementos topográficos que son incondicionalmente estables o
incondicionalmente inestables, es decir, que cuya estabilidad o inestabilidad no
depende del factor detonante, en este caso la lluvia, se rigen por las siguientes
ecuaciones, respectivamente:

Los resultados del análisis SHALSTAB se incluyen para evaluar el volumen
potencial de material susceptible a ser removido, alcanzar el drenaje principal y
ser arrastrado en caso de la ocurrencia de una avenida torrencial.
108

Mediante la combinación del factor de estabilidad de taludes SHALSTAB y el
análisis de la presencia de regolitos grueso granulares, se llega a determinar el
factor de aporte de sedimentos para cada una de las cuencas. Aquellas cuencas
con gran volumen susceptible a fallar y que además cuenten con suelos residuales
grueso granulares serán consideradas como más críticas que aquellas sin
potencial de aporte de sedimentos en cantidades considerables.
Finalmente, después de determinar para cada una de las cuencas objeto de
estudio su respuesta hidrológica dada por sus parámetros de morfometría, y su
potencial aporte de sedimentos dado por el tipo de suelos presentes y por sus
resultados de estabilidad de taludes, se realiza, usando la matriz de la Tabla 15 la
clasificación de su régimen, el cual controla, en caso de un evento extremo de
precipitación sobre su área de captación, cuál será el evento torrencial más
propenso a suceder en cada cuenca.

Tabla 15.Criterios para determinar tipo de evento torrencial propenso a suceder en cuencas de estudio. Fuente (Unal, 2018)

POTENCIAL APORTE DE
SEDIMENTOS SIN APORTE
APORTE DE
DESEDIMENTOS
SEDIMENTOS GRUESOS
RESPUESTA GRUESOS
HIDROLÓGICA DE LA CUENCA
Flujo de escombros
Torrencial Creciente súbita
canalizado
Inundación de
Aluvial Aluvial
escombros

3.3.3 Transito Hidráulico

Para los drenajes considerados como susceptibles a la ocurrencia de avenidas
torrenciales que atraviesan la zona urbana de Andes o alguno de sus centros
poblados, se realiza un tránsito hidráulico para determinar las manchas de
inundación y con estas zonificar la amenaza ante estos eventos. El transito
hidráulica se hace con el modelo Hec-Ras, teniendo en cuenta las características
de la modelación hidráulica. Sin embargo, para el tránsito de las avenidas
torrenciales se utilizan los caudales máximos asociados a 100 años periodo de
retorno mayorados por su alto transporte de sedimentos, en este caso se utiliza
una mayoración del 40%, teniendo en cuenta que la mayoría de flujos
hiperconcentrados que se producen en el mundo están en un rango del 20% al
109

55% de concentración por volumen (Cv), aunque el comportamiento medio está entre el 20% y
el 45% por volumen, una concentración superior es categorizada como un flujo de lodos (O’Brien
& Julien, 1985; Takahashi, 1981)
Del tránsito hidráulico de las avenidas torrenciales se determinan las
profundidades y velocidades de flujo, en el cauce como en las zonas inundadas,
lo que posteriormente permite zonificar la amenaza, empleando los criterios
descritos en la zonificación de amenaza por inundación.

3.3.4 Análisis geomorfológico

Los mismos drenajes seleccionados para el tránsito hidráulico, caracterizados por
ser susceptibles a la ocurrencia de avenidas torrenciales y por tener población e
infraestructura considerable expuesta, son objeto de un análisis geomorfológico
a través de visitas a campo y observación de características morfológicas.
Para cada una de estas cuencas se realiza un recorrido para observar sus
características geomorfológicas levantando información donde se consignan
observaciones sobre los rasgos geomorfológicos presentes en la zona, como
niveles de terrazas aluviales o aluviotorrenciales, abanicos aluviales y
aluviotorrenciales, llanuras de inundación, etc. Con estas observaciones, y con la
elaboración de columnas estratigráficas se determina de forma heurística el
régimen propio de cada cuenca y los diferentes niveles de susceptibilidad a escala
de detalle.
La información recolectada en campo es consignada en mapas de susceptibilidad
dada por parámetros geomorfológicos. Estos resultados se comprarán con
aquellos obtenidos por medio de la metodología del tránsito hidráulico en los
centros poblados con el fin de tener una visión de los niveles de susceptibilidad
ante dos escenarios posibles.

3.4 ZONIFICACIÓN DE LAS ÁREAS CON CONDICIÓN DE AMENAZA Y CON

CONDICIÓN DE RIESGO

El objetivo fundamental de los estudios Básicos de Amenaza corresponde a la
definición de las Áreas con Condición de Amenaza (ACA) y Áreas con Condición
de Riesgo (ACR).
De acuerdo con el Decreto 1807 de 2014 las ACA son las zonas o áreas del
territorio municipal zonificadas como de amenaza alta y media en las que se
establezca en la revisión o expedición de un nuevo POT la necesidad de
110

clasificarlas como suelo urbano, de expansión urbana, rural suburbano o centros
poblados rurales para permitir su desarrollo. En cuanto a la ACR son definidas
como aquellas zonas o áreas del territorio municipal clasificadas como de
amenaza alta que estén urbanizadas, ocupadas o edificadas, así como en las que
se encuentren elementos del sistema vial, equipamientos (salud, educación,
otros) e infraestructura de servicios públicos. Como ACR también deben ser
consideradas aquellas zonas de amenaza media donde en la revisión o expedición
del POT se proponga un cambio de densidad o un cambio en los usos del suelo
que pueda generar o incrementar el riesgo en la zona.
Para la delimitación de las ACA se utilizan los mapas de amenaza por movimientos
en masa, inundaciones y avenidas torrenciales con el catastro municipal de los
suelos verificado con la ortofoto del proyecto CARTOANTIOQUIA. Las áreas de
amenaza alta y media sin elementos expuestos en suelos urbanos, de expansión
urbana, rural suburbano y centros poblados rurales son clasificadas como ACA.
Para la delimitación de las ACR se utilizan los mapas de amenaza por movimientos
en masa, inundaciones y avenidas torrenciales con el catastro municipal y la
ortofoto del proyecto CARTOANTIOQUIA. Aquellas zonas de amenaza alta con
áreas urbanizadas, ocupadas o edificadas son clasificadas como ACR.
Es importante señalar que aquellas áreas con amenaza media donde se proponga
un cambio de densidad o un cambio en los usos del suelo que pueda generar o
incrementar el riesgo en la zona, deben ser clasificadas como ACR. Ya que al
momento de realizar el presente estudio no se ha formulado el POT, y por lo tanto
establecido los cambios de uso y densidades, solo se zonifican las ACR donde la
amenaza es alta y existen elementos expuestos. El municipio en la formulación
del POT debe considerar en los cambios de uso y densidades las ACR en áreas con
amenaza media.

4 CARTOGRAFÍA BÁSICA

El municipio de Andes cuenta con la cartografía desarrollada por el proyecto
CARTOANTIOQUIA a escala 1:10.000, correspondiente a las planchas 166IIIC2,
166IIIC3, 166IIIC4, 166IIID1, 166D3, 186IA1, 186IA2, 186IA3, 186IA4, 1861B1,
186IB2, 186IC1, 186IC2, 186IC3, 186IC4 y 186IIIA2, y con un MDE a una resolución
de 10 x 10 m correspondiente a las planchas mencionadas que cubre el 60% del
municipio hacia la zona este (Figura 33). La parte oeste del territorio, donde se
localizan los Farallones del Citará, no presenta información a esta misma escala y
resolución, por lo que se complementó parte de las planchas 166IIIC, 186IA y
186IC con información a escala 1:25.000 del IGAC (Figura 34), y con el MDE
111

obtenido a partir del MDE con resolución de 12,5 x 12,5 m del ALOS 1 PALSAR RTC
tomado del Alaska Satellite Facility, para así completar la totalidad del territorio
de Andes (Figura 35, Tabla 16).
Tabla 16.Cartografía básica municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

NOMBRE FORMATO ESCALA FUENTE

Curvas de nivel suelo rural Vector 1:10.000 IGAC

Red de drenaje suelo rural Vector 1:10.000 Y IGAC
1:25000

Red vial suelo rural Vector 1:10.000 Y IGAC
1:25000

Modelo de Elevación Digital Ráster Tamaño de Satélite ALOS
Suelo Rural(DEM) pixel: 1 PALSAR
IGAC

10 m x 10 m

Modelo de Elevación Digital Ráster Tamaño Urbano,
Suelo Urbano (MDE) de pixel: Polígono
PBOT 2000

2mx2m
112

Figura 33. DEM resolución 10 x 10 m del municipio de Andes. Modificado de CARTOANTIOQUIA
113

Figura 34. Planchas a escala 1:25.000 del IGAC para complementar la información cartográfica del municipio de Andes.
Modificado de CARTOANTIOQUIA

4.1 AJUSTE DEL DTM EN ZONA RURAL

A partir de las curvas de nivel a una equidistancia vertical de 10 m
(CARTOANTIOQUIA, 2014) se creó un ráster DEM para la zona centro - este del
municipio de Andes con un tamaño de pixel de 10 m; para el resto del municipio
se preparó el DEM a partir del DTM de 12,5 m del ALOS 1 PALSAR RTC tomado de
Alaska Satellite Facility del 20 de febrero del año 2011, como se mencionó
anteriormente.
114

Figura 35. Modelo digital de elevación –DEM– obtenido a partir del DTM del ALOS 1 PALSAR RTC del Alaska Satellite Facility,
con resolución de 12,5 x 12,5 m.

El empalme de las dos fuentes se hizo mediante una regresión lineal, usando
como datos un muestreo aleatorio de 26.625 puntos donde se tenían datos de
ambos ráster, así se obtuvo una ecuación de ajuste del DEM de 12,5 m de pixel
con respecto del DEM 10 m de pixel (Figura 32).
Se aplicó la ecuación de ajuste al DEM de 12,5 m, y simultáneamente se cambió
el tamaño de pixel a 10 m, haciendo coincidir de esta forma ambos modelos en
forma y espacio. Finalmente, se llenaron los espacios incompletos del municipio
con el resultado del ajuste (Figura 36).
115

Figura 36. Regresión lineal y ecuación de ajuste para el DEM de 12,5 x 12,5 m. Fuente (Unal, 2018)

Figura 37. DEM ajustado para el municipio de Andes con resolución de 10 x 10 m. Fuente (Unal, 2018)

El anterior proceso de ajuste genera baja continuidad espacial en las zonas donde
se conectan los dos DEM que se unifican, esta reducida continuidad se refleja en
116

todos los mapas temáticos donde el DEM es requerido como insumo, incluso se
refleja en los mapas resultado de susceptibilidad y amenaza del análisis.

4.2 AJUSTE DEL DTM EN ZONAS URBANAS Y CENTROS POBLADOS

El polígono urbano del municipio de Andes y el corregimiento de San José cuentan con un
DEM a resolución de 2 x 2 m del CARTOANTIQUIA
(CARTOANTIOQUIA, 2014). Esta información ráster no cubre la totalidad de los
polígonos propuestos por la Alcaldía Municipal, por lo que se entregó a la
Universidad Nacional, por parte del municipio, la topografía a detalle de las áreas
faltantes para estas dos poblaciones, así como para los corregimientos de Santa
Rita, Santa Inés, Tapartó y Buenos Aires. Esta información proporcionada por
parte del Municipio cuenta con resolución espacial de 0.47329 m levantada por
parte de la empresa NaviOne (NaviOne, 2017 B). Debido a que el MDE contenía
errores producto del método fotogramétrico de integración de datos, se generó
un MDE para las zonas urbanas de Andes y San José mediante el siguiente proceso
y haciendo uso de los datos como muestra la Tabla 17.

Tabla 17.Datos de los DEM. Fuente (Unal, 2018)

ZONA DEM A AJUSTAR DEM DE AJUSTE (X) ECUACIÓN DE AJUSTE R2
URBANA (Y)
Andes B A y = 0.9852x + 22.922 0.9906
San José B A y = 0.9645x + 52.032 0.9766

Inicialmente el MDE de 0.47329 metros se remuestreó a 2 metros con el fin de
que se ajuste al modelo de CARTOANTIOQUIA, tanto en extensión como
coincidencia de pixel; dado que los modelos digitales no comprendían en
exactitud el mismo cubrimiento de las zonas urbanas, (Figura 38), se aplicó la
siguiente ecuación condicional para unificar los modelos:
𝐶𝑜𝑛(𝐼𝑠𝑁𝑢𝑙𝑙(𝑅𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝐴), 𝑅𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝐵, 𝑅𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝐴)
Antes de aplicar la ecuación se ajustaron los MDE mediante una regresión lineal para
ajustar las alturas entre ambos modelos de ajuste (Figura 39).
Las otras áreas urbanas fueron analizadas únicamente con los insumos
proporcionados por NaviOne 2017, debido a la ausencia de datos raster a
resolución espacial de 2 m de CARTOANTIQUIA.
El anterior proceso de ajuste genera baja continuidad espacial en las zonas donde
se conectan los dos MDE que se unifican, esta reducida continuidad se refleja en
117

todos los mapas temáticos donde el MDE es requerido como insumo, incluso se
refleja en los mapas resultado de susceptibilidad y amenaza del análisis.

Figura 38. Comparativo del cubrimiento urbano (DEM A – CARTOANTIOQUIA, y DEM B - NaviOne).

DEM B (msnm)
Figura 39. Ajuste de elevación de los modelos A y B. Fuente (Unal, 2018)
118

Para los demás centros poblados se contaba solamente con los MDE entregados
por parte del municipio y levantados por la empresa NaviOne. Dichos modelos
fueron corregidos repetidamente para eliminar errores asociados a puntos que
se levantaban bruscamente de la topografía, y que representaban errores en la
limpieza y eliminación de la vegetación para obtener el modelo digital del terreno.
Dichos ajustes generaron un MDE que no se ajusta adecuadamente a las formas
del relieve y topografía del terreno. Debido a esta problemática se optó por
trabajar para los centros poblados con los dos MDE que se tenían, los modelos
generados por Navione y un modelo generado a partir del MDE de
CARTOANTIOQUIA, y que debido al detalle de la información original permite un
re muestreo a celdas 5m x 5m.
Como se puede observar en el Capítulo 6 sobre amenaza en suelos urbanos y de
expansión, para todos los centros poblados, diferentes al casco urbano y San José,
se presentan los mapas de amenaza para ambos MDE. Debido que se consideró
que los MDE de CARTOANTIOQUIA representan mucho mejor la topografía del
terreno, estos mapas fueron los que se utilizaron para definir las Áreas con
Condición de Amenaza (ACA) y Áreas con Condición de Riesgo (ACR).

4.3 FOTOGRAFÍAS AÉREAS

En la Tabla 18 se listan la totalidad de fotografías analizadas para este proyecto y
en las Figura 40 y Figura 41 las líneas de vuelo, de las diferentes fuentes
consultadas, que cubren el municipio de Andes.
119

Figura 40. Líneas de vuelos de las fotografías aéreas del proyecto CARTOANTIOQUIA del año 2014. Fuente (Unal, 2018)
120

Figura 41. Líneas de vuelos de las fotografías aéreas obtenidas de CORANTIOQUIA, Catastro Departamental y Universidad
Nacional Sede Medellín. Fuente (Unal,2018)

Tabla 18. Fotografías Aéreas que cubren el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

NO. FOTOGRAFÍAS FUENTE FECHA ESCALA FAJA

412-410 CARTOANTIOQUIA 05/09/2011 10.000 F1

312-317 CARTOANTIOQUIA 05/09/2011 10.000 F2

306-307 / 310-311 CARTOANTIOQUIA 05/09/2011 10.000 F3

211-215 CARTOANTIOQUIA 05/09/2011 10.000 F4
121

NO. FOTOGRAFÍAS FUENTE FECHA ESCALA FAJA

563-567 CARTOANTIOQUIA 08/10/2010 10.000 F5

470-482 CARTOANTIOQUIA 08/10/2010 10.000 F6

382-395 CARTOANTIOQUIA 08/10/2010 10.000 F7

295-308 CARTOANTIOQUIA 08/10/2010 10.000 F8

210-222 CARTOANTIOQUIA 08/10/2010 10.000 F9

712-719 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F10

729-731 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F11

684-703 /708-710 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F5

678-660 / 656-652 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F6

626-648 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F7

603-610 / 615-620 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F8

561-564 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F9

557-550 CARTOANTIOQUIA 05/10/2013 10.000 F10

921-926 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.487 F6N

911-918 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.950 F7N

904-910 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.989 F8N

888-902 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.834 F9N

783-796 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.928 F10N

872-887 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.985 F10S

856-870 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.980 F11

768-781 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.980 F12

842-855 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.898 F13

753-765 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.830 F14

821-836 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.995 F15

910-918 CORANTIOQUIA 02/07/2006 9.700 F16N
122

811-820 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.394 F17

649-669 CORANTIOQUIA 10/04/2006 10.900 F18

798-809 CORANTIOQUIA 02/07/2006 10.950 F19

832-856 CORANTIOQUIA 18/03/2006 10.000 F20

NO. FOTOGRAFÍAS FUENTE FECHA ESCALA FAJA

342-353 CORANTIOQUIA 22/06/2006 10.958 F21

895-896 CORANTIOQUIA 18/03/2006 10.800 F23

897-909 CORANTIOQUIA 18/03/2006 19.500 F24

718-722 CORANTIOQUIA 01/07/2006 10.342 F25

725-730 CORANTIOQUIA 01/07/2006 10.984 F26N

670-680 CORANTIOQUIA 10/04/2006 10.500 F26S

683-698 CORANTIOQUIA 10/04/2006 10.900 F27

735-739 CORANTIOQUIA 01/07/2006 10.867 F27A

740-745 CORANTIOQUIA 01/07/2006 10.830 F28

977-980 CORANTIOQUIA 24/05/2006 15.734 F29u

930-938 CORANTIOQUIA 18/03/2006 15.900 F31u

919-925 CORANTIOQUIA 18/03/2006 15.500 F32u

168-169 Catastro Departamental 1997 9.500 F01R

383-398 Catastro Departamental 1997 10.450 F07

215-235 Catastro Departamental 1997 11.000 F07A

8344-8346 Catastro Departamental 1997 5.000 F07E

420-430 Catastro Departamental 1997 10.500 F08

370-378 Catastro Departamental 1997 11.000 F08A

370 -380 Catastro Departamental 1997 11.000 F08A

850-851 Catastro Departamental 1997 5.400 F08E
123

429-441 Catastro Departamental 1997 10.500 F09

357-367 Catastro Departamental 1997 11.000 F09A

351-360 Catastro Departamental 1997 10.500 F10

353-360 Catastro Departamental 1997 10.600 F10

343-355 Catastro Departamental 1997 11.000 F10A

409-419 Catastro Departamental 1997 10.500 F11

328-340 Catastro Departamental 1997 11.000 F11A

270-296 Catastro Departamental 1997 10.000 F12

183-195 Catastro Departamental 1997 11.000 F14

NO. FOTOGRAFÍAS FUENTE FECHA ESCALA FAJA

565-570 Catastro Departamental 1997 11.000 F15

575-583 Catastro Departamental 1997 11.000 F16

585-593 Catastro Departamental 1997 11.000 F17

308-324 Catastro Departamental 1997 11.000 F18

327-339 Catastro Departamental 1997 105.000 F5A

445-446 Catastro Departamental 1997 5.000 F5E

366-386 Catastro Departamental 1997 10.600 F6

235-237 Catastro Departamental 1997 4.500 F8E

164-165 Catastro Departamental 1997 10.800 F8R

4.4 IMÁGENES SATELITALES

La metodología expuesta en capítulos anteriores involucra el tratamiento de
imágenes satelitales de diferentes características y orígenes, que cubren
totalmente el área del municipio de Andes. Las imágenes utilizadas son LANDSAT
5, RAPIDEYE y SPOT 4 (Figura 42 a Figura 44), el primero obtenido de manera
gratuita a través de EARTH EXPLORER, y los dos últimos a través de las entidades
CNES y Planet- USA, como se indica en la Tabla 19.
124

Tabla 19. Información básica de los satélites de las imágenes implementadas. Tomado de (ITC, 2017).

SATÉLITE ENTIDAD/ RESOLUCIÓN TIPO
ORGANIZACIÓN FORMATO
ESPACIAL ESPECTRAL RADIO- TEMPORAL
ESPACIAL (IMAGEN) MÉTRICA
(PIXEL)
LANDSAT NASA - USA 30 m 170 km 4 -AzulVerde- 8 bits 16 días GeoTIFF
5 bandas RojoInfrarrojo
cercano

RAPIDEYE Planet - USA 7m 77 km 5 -AzulVerdeRojo- 16 bits 5.5 días IMAGINE
bandas Red Image
Edge-
Infrarrojo

SATÉLITE ENTIDAD/ RESOLUCIÓN TIPO
ORGANIZACIÓN FORMATO
ESPACIAL ESPECTRAL RADIO- TEMPORAL
ESPACIAL (IMAGEN) MÉTRICA
(PIXEL)
cercano

SPOT 4 CNES - France 20 m 60 km 4 -Verde- 8 bits 26 días IMAGINE
bandas Rojo- Image
Infrarrojo
cercanoInfrarrojo
de Onda
Corta

A continuación, en la Tabla 20, se registran los códigos de la toma, la imagen
satelital y el sistema de referencia que maneja el metadato, así como las
referencias espaciales en latitud y longitud de los límites que llega a cubrir la
imagen. Individualmente algunas fotografías no llegan a cubrir toda el área de
estudio, por lo que se presentan diferencias en los límites y los tamaños de la
imagen (Tabla 19). En las
Tabla 21 y Tabla 22 se muestran los límites espaciales de cada una de las
fotografías, en donde separadamente están las Rapideye, dado que son tres
imágenes distintas.
125

Tabla 20. Información obtenida de la imagen satelital. Tomado de: original de las imágenes satelitales proyectadas a WGS84.

SATÉLITE CÓDIGO PATH ROW PROYECCIÓN FECHA DE HORA
TOMA TOMA
SPOT LT50090561997201XXX02 9 56 UTM Zona 18 20/07/1997 14:49
Tranverse
Mercator:
Marco
Rapideye t162434_re2_1bnac_4516154_96558 ND ND 12/01/2010 ND
Geocéntrico
Nacional de
Referencia
t161413_re3_1bnac_4516157_96498
ND ND 3/01/2010 ND

t162851_re4_1bnac_15318780_176576
ND ND 28/12/2013 ND

SPOT 4 642-339 ND ND WGS 1984 ND ND

Tabla 21.Ubicación espacial de las esquinas de cada imagen satelital. Tomado de original de las imágenes satelitales
proyectadas a WGS84.

UBICACIÓN LANDSAT V5 SPOT 4
Coordenadas Latitud Longitud Latitud Longitud
Esquina

Superior Izquierda 6,722370 -76,738870 5,82501294 -76,3743116

Superior Derecha 6,725330 -74,635340 5,82501294 -75,6936998

Inferior Izquierda 4,823510 -76,733090 5,20625081 -76,3743116

Inferior Derecha 4,825630 -74,636560 5,20625081 -75,6936998

Tabla 22. Ubicación espacial de las esquinas de cada imagen satelital. Tomado de original de las imágenes satelitales
proyectadas a WGS84.

RAPIDEYE

UBICACIÓN IMAGEN 1 IMAGEN IMAGEN
2 3

Coordenada Latitud Longitud Latitud Longitud Latitud Longitud
s Esquina
126

Superior 6,043755 -76,252659 5,971646 - 7,241078 -
Izquierda 66 76,66077 68 76,29425
5 94

Superior 6,043755 -75,4948495 5,971646 - 7,241078 -
Derecha 66 75,74526 68 75,05140
64 22

Inferior 5,495254 -76,252659 5,208964 - 4,489447 -
Izquierda 97 76,66077 86 76,29425
5 94

Inferior 5,495254 -75,4948495 5,208964 - 4,489447 -
Derecha 97 75,74526 86 75,05140
64 22

Código 2010-
Imagen 0112t162434_re2
_1b-
nac_4516154_9
6558

RAPIDEYE

UBICACIÓN IMAGEN 1 IMAGEN IMAGEN
2 3

2010-
0103t161413_re3
_1b-
nac_4516157_9
6498

2013-
1228t162851_re4
_1b-
nac_15318780_
176576
127

Figura 42.Ubicación de las imágenes Rapideye 1 (Izquierda) y 2 (Derecha). Fuente (Unal, 2018)
128

Figura 43. Ubicación de las imágenes Rapideye 3 (Izquierda) y SPOT (Derecha). Fuente (Unal, 2018)
129

Figura 44. Ubicación de las imágenes Landsat 5. Fuente (Unal, 2018)

4.5 BASE DE DATOS

Finalmente, la información cartográfica del proyecto se estructuró teniendo en
cuenta las normas y lineamientos establecidos por CORANTIOQUIA para la parte
de Sistemas de Información Geográfica – SIG, referente a metadatos,
Geodatabase – GDB y diccionario de datos versión 2014.
Debido a que el municipio de Andes no hizo ningún requerimiento en cuanto al
formato de entrega de la información cartográfica, se optó por utilizar el formato
de entrega de información de CORANTIOQUIA, como entidad aportante.
La carpeta principal fue nombrada teniendo en cuenta dicha propuesta y se
denominó GDB_Suscep_Andes, dentro de esta carpeta se encuentran las
siguientes subcarpetas:
130

4.5.1 Cartografía

Contiene la cartografía temática generada para el proyecto, se subdivide en las siguientes
carpetas:

✓ 1GDB

GDB_Fotointerpretación: base de datos generada del proceso de fotointerpretación, datos de
desInventar y algunas verificaciones de campo.
CartoBasica: contiene los feature data set: agua, áreas de manejo especial, cartografía base
y división política.
GDB_Andes: base de datos generada para el proyecto, con el feature data set Carto_Tematica.

✓ 2GRD

Cubre la información referente a los archivos tipo raster, contiene las ortofotos
escala 1:10.000 del proyecto de CARTOANTIOQUIA, con las que se levantó y
proceso gran parte de la información contenida en este estudio, así mismo
contiene todos los resultados de los raster procesados para amenaza,
susceptibilidad y riesgo.

✓ 3LYR

Capas generadas para los diferentes Feature class de la base de datos.

✓ 4LOGOS

Logos del municipio de Andes y la Universidad Nacional de Colombia.

✓ 5MXD

Plantillas generadas para las figuras contenidas dentro del informe, mapas a escala
1:25.000 para geología, geomorfología, entre otros.

✓ IMÁGENES

Contiene las imágenes en formato JPG generadas para las figuras contenidas dentro del
informe, mapas a escala 1:25.000, trabajo de campo y metadatos.
✓ INFORME FINAL

Tiene la información referente a memoria contenido medio digital (Anexo 1), diccionario de
datos (Anexo 2) y metadatos para raster y feature class (Anexo 3).
131

5 EVALUACIÓN Y ZONIFICACIÓN DE LA AMENAZA POR MOVIMIENTOS
EN MASA EN SUELO RURAL

La evaluación de la amenaza por movimientos en masa se presenta en dos
capítulos. Uno para suelo rural y un capítulo siguiente para suelo urbano, de
expansión urbana y centros poblados. El presente capitulo corresponde a los
resultados de la evaluación y zonificación de la amenaza por movimientos en
masa en suelo rural, elaborado a escala 1:10.000, mediante la implementación de
métodos estadísticos.
A continuación, se presenta inicialmente el mapa de procesos morfodinámicos
que permitió construir el modelo estadístico para la predicción por movimientos
en masa, luego se describen las variables condicionantes y el análisis exploratorio
de variables, el cual permite seleccionar aquellas variables que mejor predicen la
ocurrencia de movimientos en masa. Posteriormente se implementan diferentes
modelos estadísticos bivariados (Peso de la Evidencia) y multivariados (Regresión
Logística). Los resultados de los modelos son evaluados en términos de
desempeño y capacidad de predicción para seleccionar el modelo con mejor
ajuste, para finalmente realizar el análisis del factor detonante y elaborar el mapa
de amenaza por movimientos en masa en suelo rural ante eventos de lluvia.
En cuanto al factor detonante sismo, en el presente capítulo se presentan los resultados del método
de Newmark para suelo rural.

5.1 ANÁLISIS DE LA AMENAZA RURAL POR LLUVIA

5.1.1 Análisis de la susceptibilidad

Como se mencionó en la metodología, la etapa inicial para la evaluación de la
amenaza parte de un mapa de proceso morfodinámicos, donde se busca realizar
un inventario de eventos que localice espacialmente todos los eventos tipo
movimientos en masa, inundaciones, y avenidas torrenciales qye han modelado
el paisaje actual del municipio. Para lo cual se cuenta con tres fuentes básicas de
información independiente y levantada con técnicas diferentes: (I) inventario
histórico de eventos, (II) fotointerpretación multitemporal y (III) levantamiento
de campo.
132

5.1.1.1 Inventario histórico de eventos

En la Tabla 23 y Figura 45 se listan los movimientos en masa reportados tanto por
SIMMA como por el DesInventar en los años 1938 y 2013 para el municipio de
Andes.

Tabla 23.Eventos de movimientos en masa reportados en el SIMMA y DesInventar entre los años 1938 y 2013 en el municipio de Andes.
Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c)

FENÓMENO FECHA LUGAR DAÑOS
Deslizamiento 04/08/1938 Casco Urbano 30 personas heridas
Flujo 11/08/1938 Vereda Alto del Rayo 11 personas muertas y 32 heridas
Deslizamiento 10/11/1942 Casco Urbano Sin daños reportados
Flujo 29/10/1944 Vereda Egipto 2 personas heridas
Flujo 11/06/1950 Casco Urbano 3 personas heridas
Flujo 11/07/1963 Casco Urbano Sin daños reportados
Deslizamiento 1/09/1966 Vereda Monteblanco Sin daños reportados
Flujo 21/09/1966 Vereda El Chispero 8 personas heridas
Flujo 21/12/1969 Casco Urbano Una persona muerta y 10 heridas
Deslizamiento 21/12/1969 Santa Rita 8 personas heridas
Flujo 20/03/1971 Casco Urbano Sin daños reportados
Flujo 07/12/1973 Vereda Chaparralito Sin daños reportados
Deslizamiento 15/06/1984 Vías Andes, Buenos Aires, Sin daños reportados
Andes - San José
Deslizamiento 10/07/1984 Vía Andes - Remolino, Km 14 Sin daños reportados
Deslizamiento 16/11/1984 Casco Urbano 4 personas heridas
Deslizamiento 2/04/1986 Vereda El Líbano 400 personas afectadas
Deslizamiento 22/04/1986 Casco Urbano 200 personas afectadas
Flujo 23/04/1986 Vereda Las Flores 3 personas muertas, 350 afectados
Deslizamiento 01/05/1986 Vereda Chaparralito, Vía Sin daños reportados
Andes - San Miguel
Deslizamiento 06/05/1986 Vereda La Argentina Sin daños reportados
Deslizamiento 15/05/1986 Vereda La Cedrona Sin daños reportados
Deslizamiento 23/06/1989 Veredas Guaimaral y Santa 7 personas muertas y 4 heridas
Clara
Flujo 27/04/1993 Casco Urbano 53 personas heridas, 322 afectados
Flujo 28/07/1993 Vereda La Solita 30 personas afectadas
Flujo 14/09/1993 Vía Andes - San José Km 7 Sin daños reportados
Vereda Orizaba
Flujo 27/10/1993 Vía La Bodega - Buenos Aires Sin daños reportados
Km 7
133

Deslizamiento 10/11/1997 Vereda San Bartolo Sin daños reportados
Deslizamiento 23/05/1999 Vereda Monteblanco Sin daños reportados
Deslizamiento 07/06/2000 Vereda Chaparralito Sin daños reportados
FENÓMENO FECHA LUGAR DAÑOS
Deslizamiento 19/04/2001 Vereda La Soledad Sin daños reportados
Caída 17/03/2002 Casco Urbano 4500 personas afectadas
Deslizamiento 13/05/2005 Vereda Valle Umbría 35 personas afectadas
Deslizamiento 13/05/2005 Casco Urbano 35 personas afectadas
Deslizamiento 27/03/2006 Vereda La Cedrona, Vía Andes - 30 personas afectadas
Santa Rita
Deslizamiento 27/03/2006 Vereda San Perucho 30 personas afectadas
Deslizamiento 07/10/2007 Corregimiento de Tapartó, 3 personas heridas y 10 afectadas
vereda La Lejía
Deslizamiento 09/10/2007 Vereda Chaparralito, Vía 3 personas heridas y 10 afectadas
Andes - San Miguel
Deslizamiento 22/02/2008 Casco Urbano 60 personas afectadas
Deslizamiento 22/02/2008 Casco Urbano 60 personas afectadas
Deslizamiento 05/05/2008 Casco Urbano Sin daños reportados
Deslizamiento 22/05/2008 Vereda Monteblanco 250 personas afectadas
Deslizamiento 07/07/2008 Vía San Miguel - Los Andes Sin daños reportados
Caída 07/07/2010 Vía Hispania - Andes Sin daños reportados
Deslizamiento 07/07/2010 Batallón de Artillería Sin daños reportados
Deslizamiento 21/11/2010 Casco Urbano 201 familias afectadas, 4 personas
heridas y 1005 personas afectadas
Deslizamiento 10/04/2011 Casco Urbano 3 familias afectadas, 2 personas
heridas y 13 afectadas
Deslizamiento 25/04/2012 Puente Jardín Sin daños reportados
Caída 08/07/2013 Vía Andes - San José Sin daños reportados
134

Figura 45.Ubicación de los registros de movimientos en masa reportados en el SIMMA y DesInventar entre los años 1938 y 2013 por
veredas en el municipio de Andes. Fuente (Corporación OSSO, n.d.; SGC, n.d.-c)

5.1.1.2 Fotointerpretación multitemporal

Según los análisis de las fotografías aéreas, desde el punto de vista fisiográfico se
definen condiciones morfométricas de contrastes, con laderas empinadas a
moderadas y planas hacia el cauce principal del río San Juan, además que se
observan cauces maduros, de fuerte incisión con una alta carga en su lecho y otros
inmaduros a modo de vaguadas incipientes en lo que tiene que ver con algunos
de sus tributarios. Se definen zonas de depositación reciente y otras más antiguas
a modo de llanuras aluviales y terrazas aluviales más elevadas respectivamente.
El patrón de drenaje es medianamente espaciado, de corrientes largas, que
pueden obedecer a un control estructural derivado de la presencia de rocas de
135

origen vulcano-sedimentario, y con algunas estructuras geológicas a modo de
lineamientos que también fueron cartografiados.
Las unidades geológicas cartografiadas en el análisis de las fotografías aéreas se
enfocan en los depósitos recientes, separando los depósitos aluviales,
aluviotorrenciales y los de vertiente. Los depósitos asociados a la dinámica fluvial,
aluviales y aluviotorrenciales, se localizan hacia las márgenes de las corrientes,
están en zonas planas, de poca vegetación y de pendientes bajas; estos depósitos
presentan una inclinación hacia la corriente principal y son desde pequeñas áreas
de poco cubrimiento para los más recientes, bajos y cercanos a la corriente, y una
mayor extensión para los más altos, a modo de terrazas con alturas que pueden
llegar a superar los 50 m. Los depósitos de vertiente o coluviones, están ubicados
hacia las partes medias a bajas de las vertientes, obedeciendo a zonas de menor
pendiente en contraste con las áreas que los rodean.
Los rasgos estructurales, definidos por trazos que obedecen a la continuidad de
geoformas del relieve, representados por cambios en las pendientes en vertientes
sucesivas, cursos rectos de las quebradas o corrientes, alineamiento de lomos,
silletas, entre otros, los cuales corresponden a los lineamientos fotogeológicos.
Finalmente, por medio del análisis de las fotografías aéreas se determinaron las
condiciones morfodinámicas de los terrenos, cartografiando así los procesos
erosivos que se pone de manifiesto en la topografía y que son detectable en
fotointerpretación.
En Tabla 24 se hace una breve descripción de los procesos cartografiados según
la fotointerpretación para el municipio de Andes y el área total que cubren. A
continuación, se hace una descripción de los procesos fotointerpretados.

• Movimientos en masa

Corresponden en general a zonas de topografía escarpada, con forma cóncava en
el sentido de la pendiente, que demarcan el área desde donde se han
desprendido materiales por efecto de la gravedad y el agua contenida en ellos.
Gráficamente se diferencian aquellos que actualmente muestran evidencias de
actividad de las cicatrices inactivas.

• Reptación

Fenómeno de deformación cuyas características principales son la baja tasa de movimiento
(del orden de centímetros por año) y la inexistencia de una superficie de ruptura a
profundidad. Corresponde a un comportamiento plástico de los suelos superficiales, que se
136

manifiesta por la irregularidad de la vertiente en forma de pequeñas “terracetas” (pisadas de
vaca) y la forma curva que adquieren los árboles con el lento avance de la deformación.

• Erosión laminar

En general estos fenómenos están asociados a suelos granulares de baja
cohesión, donde la lámina de agua de escorrentía tiene la posibilidad de remover
los granos en zonas de vertiente.

• Erosión concentrada (cárcavas)

Cuando la lámina de agua de escorrentía labra por erosión unos pequeños canales
por donde transcurrir, el fenómeno de remoción de partículas se concentra y
acelera drásticamente hasta conformar oquedades considerables en forma de
surcos, y en su estado más avanzado en forma de cárcavas de extensiones
considerables, identificables por su forma casi cerrada.

• Socavación de orillas

En ocasiones el alto gradiente de las corrientes o la presencia de materiales de
baja competencia mecánica en los cauces permiten que las aguas eroden su lecho
y desconfinen los flancos del cauce, activando una serie de fenómenos de
vertiente como desgarres, reptación e incluso movimientos en masa.

• Zonas de empozamiento

Sobre las vertientes es común la presencia de sectores donde la inclinación o
configuración geométrica impide el flujo del agua de escorrentía. Estos sectores
poseen unas condiciones de humedad y de vegetación particulares,
identificables en las fotografías aéreas

Tabla 24. Condiciones morfodinámicas según análisis fotogramétrico para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

PROCESO DESCRIPCIÓN NÚMERO
DE EVENTOS
Coronas de Son las áreas que definen el inicio de un movimiento en 2,781
deslizamientos masa, y corresponden zonas de topografía escarpada, con
activos forma cóncava en el sentido de la pendiente, que demarcan
el área desde donde se han desprendido materiales por
efecto de la gravedad y el agua contenida en ellos
PROCESO DESCRIPCIÓN NÚMERO
137

DE EVENTOS

Cicatrices de Corresponden a los escarpes donde se generó un 2,705
movimientos en movimiento en masa pero que, en la actualidad, o al
masa momento de la toma de la fotografía área se muestran
revegetalizados y sin actividad aparente. Su topografía
también es escarpada, con forma cóncava en el sentido de la
pendiente, que demarcan el área desde donde se
desprendió los materiales por efecto de la gravedad y el agua

Reptación Fenómeno de deformación cuyas características principales 220
son la baja tasa de movimiento (del orden centímetros por
año) y la inexistencia de una superficie de ruptura a
profundidad. Corresponde a un comportamiento plástico de
los suelos superficiales, que se manifiesta por la
irregularidad de la vertiente en forma de pequeñas
“terracetas” (pisadas de vaca) y la forma curva que
adquieren los árboles con el lento avance de la deformación

Erosión laminar En general estos fenómenos están asociados a suelos 274
granulares de baja cohesión, donde la lámina del agua de
escorrentía tiene la posibilidad de remover los granos en
zonas de vertiente
Erosión Cuando la lámina de agua de escorrentía labra por erosión 74
concentrada unos pequeños canales por donde transcurrir, el fenómeno
(cárcavas) de remoción de partículas se concentra y acelera
drásticamente hasta conformar oquedades considerables en
forma de surcos y en su estado más avanzado en forma de
cárcavas de extensiones considerables, identificables por su
forma casi cerrada
Socavación de En ocasiones el alto gradiente de las corrientes o la presencia 230
orillas de materiales de baja competencia mecánica en los cauces
permiten que las aguas eroden su lecho y desconfinen los
flacos del cauce, activando una serie de fenómenos de
vertiente como desgarres, reptación e incluso
deslizamientos
Zonas húmedas Sobre las vertientes es común la presencia de sectores 151
donde la inclinación o configuración geométrica impide el
flujo del agua de escorrentía. Estos sectores poseen unas
condiciones de humedad y de vegetación particulares,
identificables en las fotografías aéreas
138

5.1.1.3 Levantamiento de campo

El objetivo del trabajo de campo consistió en verificar el mapa de proceso
morfodinámicos, depurando el inventario de movimientos en masa elaborado. A
lo largo de los recorridos programados que cubrieron el municipio de Andes se
eliminaron las cicatrices que no presentaban evidencias de campo, se ajustó la
localización de aquellas cicatrices observadas, y adicionalmente se cartografiaron
las cicatrices que no se observaron durante la fase de fotointerpretación.
Hacia la zona de Santa Inés, el cual es la porción más sur del municipio, se realizó
el levantamiento del casco urbano y un recorrido a los farallones buscando no
solo dar cubrimiento a esa zona, sino atender los comentarios de la población. En
la vía Santa Inés a Santa Rita se visitaron las distintas zonas de minería y el
levantamiento de movimientos en masa. Finalmente, se cubrió la vía hasta el
casco urbano desde Santa Rita a Andes y luego de Andes a Jardín verificando el
área de estudio.
El casco urbano del municipio de Andes se recorrió con el fin de corroborar
movimientos en masa, la geomorfología e identificar las terrazas de importantes
afluentes como los ríos San Juan y Chaparrala. También se recorrieron los centros
poblados de San José, Buenos Aires, San Bartolo, Chaparrala y Tapartó.
En el tema de inundaciones se realizó un reconocimiento de los cauces a modelar,
definición de condiciones de parámetros hidráulicos para la modelación
(rugosidad del cauce) y el levantamiento de obras hidráulicas en estos cauces.
Para avenida torrencial el trabajo de campo se enfocó en la cartografía de
depósitos aluviotorrenciales y la determinación con criterios geomorfológicos de
la susceptibilidad por avenida torrencial de las quebradas con más población
expuesta. En el río Santa Bárbara y en el casco urbano de Santa Inés se levantaron
algunos depósitos aluviales y aluviotorrenciales; se recorrieron las quebradas
Cañadahonda, Santa Rita, La Soledad, La Chaparrala y el río San Juan, para la
quebrada La Chaparrala se levantaron depósitos aluviotorrenciales exceptuando
en la zona urbana. Finalmente, se recorrió el río Tapartó hasta los chorros.

5.1.2 Variables condicionantes

• Mapa de coberturas vegetales (CO)

Dentro de la revisión de información secundaria realizada se encontró el mapa de
cobertura vegetal a escala 1:40.000 del Plan Básico de Ordenamiento Territorial
del municipio de Andes con actualización del 2014, dónde se evidencia la
139

presencia de terreno natural como bosques, pastos, etc. e intervenciones
antrópicas de tipo agrícola identificadas como cultivos de café, cacao, caña de
azúcar, etc., así como de infraestructura civil como casas y vías.
Adicionalmente, se consultó el Estudio General de Suelos y Coberturas Terrestres
(Levantamiento Semidetallado de las coberturas Terrestres), realizado por el
IGAC para la Gobernación de Antioquia en el año 2007.
Considerando la escala regional de los estudios previos, se procedió a construir
un mapa de coberturas del municipio de Andes con imágenes Rapideye
(resolución mínima de 5 m) a través de un procesamiento visual y digital de las
imágenes mediante clasificaciones supervisadas y no supervisadas a una
resolución espacial mínima de acuerdo con las imágenes obtenidas. Los mapas
del PBOT y del IGAC, mencionados anteriormente, fueron utilizados para validar
y ajustar los resultados obtenidos mediante la clasificación supervisada.
El esquema de clasificación se diseñó de manera que todas las clases tengan
relación con el sistema Corine Land Cover nivel 2; obteniendo un mapa con mejor
definición de contorno y con una división de cinco categorías presentadas en la
Tabla 25.

Tabla 25. Clasificación de las coberturas vegetales para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

DESCRIPCIÓN NOMENCLATURA PORCENTAJE (%)
Bosque BO 9
Cultivo CU 68
Suelo Desnudo SD 3
Pasto PA 19
Urbano UR 1

El municipio de Andes presenta un 68% del su territorio con cultivo, tanto
permanente como transitorio, seguido de pastos con un 19% y una zona de
bosque del 9% correspondiente en forma general a el sector de Farallones; se
evidencia predominio de pastos en la zona este del municipio (Figura 46).
Es importante resaltar que dicho mapa de coberturas no corresponde al detalle
temático niveles de coberturas para la toma de decisiones ambientales y de uso
y ocupación del suelo; el nivel de detalle temático o de coberturas definidos en
este estudio, corresponde al nivel requerido para evaluar las afectaciones de las
coberturas en la ocurrencia de movimientos en masa.
140

Figura 46.Coberturas vegetales municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

5.1.2.1 Variables condicionantes morfométricas

• Pendiente (PE)

La pendiente se define como el ángulo existente entre la superficie del terreno y
la horizontal, su valor se expresa en grados de 0° a 90° o en porcentaje (Tabla 26).
Se relaciona con los movimientos en masa, de manera que a mayor el grado de
pendiente aumenta la susceptibilidad a los movimientos en masa (SGC, 2013).
Esta variable se relaciona directamente con la aparición de roturas dado que es
141

el principal factor geométrico que aparece en los análisis de estabilidad, las
tensiones de corte tangencial y normal en la formación superficial, e influye
también en la distribución de agua en las laderas (Londoño, 2006).
El algoritmo más utilizado para su cálculo es el de Jones (1998) implementado en
varios software como ArcGIS, que tiene en cuenta la influencia de las 8 celdas
vecinas al pixel central en un arreglo de 3 x 3, asignando un peso mayor a las
celdas más cercanas y un peso menor a las más alejadas o diagonales (Chang,
2004). Ver Figura 47.

Figura 47. Mapa de pendientes del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
142

Tabla 26.Clasificación de la pendiente para el municipio de Andes (SGC, 2013)

RANGO DE PENDIENTES PORCENTAJE (%)
<5 13.5
5 a 15 10.9
15 a 25 7.7
25 a 40 13.6
40 a 60 15.9
60 a 75 9.2
75 a 90 7.8
90 a 150 15.7
>150 5.7

El municipio de Andes presenta pendiente predominantemente abruptas es decir
con valores >40°, con un porcentaje de 68% de su área; mientras que en el casco
urbano de Andes y en general en los centros poblados prevalecen las pendientes
de planas a suavemente inclinadas.

• Aspecto (AS)

Evidencia la dirección de la pendiente y la influencia de la luz solar en el terreno.
Es calculada usando la derivada parcial de la elevación con respecto a las
direcciones X y Y. Está evaluada en forma circular dando así posición cardinal:
norte, sur; este, oeste (Dai, Lee, Li, & Xu, 2001) (Tabla 27) (Figura 48)

Tabla 27.Clasificación de la variable aspecto para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE ASPECTO PORCENTAJE (%)
<30 11.3
30 a 60 10.3

60 a 90 9.8

90 a 120 8.6

120 a 150 8.3

150 a 180 7.3

180 a 210 6.1
143

210 a 240 6.2

240 a 270 7.0

270 a 300 7.2

300 a 330 8.4
330 a 360 9.5

Figura 48. Mapa de aspecto para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
144

La distribución del aspecto del territorio en el territorio de Andes, indica hay un
predominio de categorías con valores bajos, que están entre 330° a 60°, que viene
a ser aspecto con dirección norte - noreste.

• Relieve relativo (RR)

El índice de relieve relativo se define como la diferencia entre la mayor elevación
y la menor elevación por unidad de área y se expresa como la máxima diferencia
de altura del terreno por metros (SGC, 2013). Esta diferencia de altura se presenta
con relación a un nivel base del terreno, midiendo su variación indiferente de su
altura con respecto al nivel del mar. Esta variable está directamente relacionada
con la resistencia de los materiales a nivel superficial, asociados a la recurrencia
de eventos de inestabilidad en materiales más erosionados o en aquellos que por
sus resistencias desarrollan un relieve con intervalos de altura extremadamente
altos y pendientes escarpadas y abruptas (CORANTIOQUIA & Universidad EAFIT,
2015b) (Tabla 28) (Figura 49).
145

Figura 49. Mapa de relieve relativo del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

Tabla 28.Clasificación del índice relativo para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE RELIEVE RELATIVO PORCENTAJE (%)
<10 5.2

10 a 20 15.2

20 a 30 25.5
30 a 35 16.2

35 a 40 17.3

40 a 45 12.8
146

>45 7.8

El relieve relativo del municipio de Andes se considera de bajo a muy bajo, debido
a estar por debajo de 200m, con un 94% de área; por ello se decide hacer una
clasificación ampliada en valores bajos, lo que evidencia que esta variable es
predominante entre 20m y 40m en la zona de estudio.

• Inclinación de la ladera (IL)

La inclinación de la ladera generalmente está relacionada con el tipo de material
que conforma la unidad morfológica y con la susceptibilidad de dicha unidad a la
formación de los movimientos en masa (Tabla 29). En general se puede afirmar
que existe una relación directa y proporcional. Aunque si es un factor dinámico
importante, esta relación no siempre es correlacionarle y depende
principalmente del tipo de material. Ver Figura 50.

Tabla 29. Clasificación de la inclinación de la ladera. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE INCLINACIÓN DE LA LADERA PORCENTAJE (%)
<7 5.0

7 a 15 11.9

15 a 20 10.3

20 a 25 18.3

25 a 30 17.3

30 a 35 13.1

35 a 45 17.0

>45 7.1
147

Figura 50. Mapa de la inclinación de la ladera del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

La variable evidencia que en la inclinación de la ladera predominan valores de alto
grado, donde el 54.5% del territorio presenta valores mayores a 25°.

Elevación relativa al cauce (EAS)

La elevación relativa al cauce se calcula la elevación de cada celda de la cuadrícula
en un ráster por encima de la celda de flujo más cercana, medida a lo largo de la
trayectoria de flujo descendente. Esta herramienta es útil para evaluar la
inundación.
148

Tabla 30. Clasificación de la elevación relativa al cauce para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE ELEVACIÓN RELATIVA AL CAUCE PORCENTAJE (%)
<7 22.9
7 a 15 13.0
15 a 25 13.3
25 a 35 10.9
35 a 50 12.7
50 a 75 13.5
75 a 100 6.9
>100 6.8
149

Figura 51. Mapa de elevación relativa al cauce del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

El municipio de Andes presenta una distancia vertical a los drenajes inferiores a
100 m, resaltando que en valores inferiores a 45m se encuentra el 49.2% del
municipio.

• Curvatura (CU)

La curvatura determina el grado de convexidad o concavidad de la superficie. Es
considerada sólo en dos dimensiones: la vertical y la dirección de la pendiente
(curvatura plana); el valor 0 indica que la superficie es plana, valores positivos
indican que la superficie es cóncava y valores negativos indican convexidad (Tabla
31). Esta variable muestra la efectividad de la topografía para concentrar o
dispersar la mayor cantidad de agua de lluvia en un punto determinado de la
150

ladera. Dado que representa el relieve según la dirección de la máxima pendiente,
esta variable afecta a la infiltración, la escorrentía y la aceleración y
desaceleración del flujo, y por lo tanto influye en la erosión y deposición de
material en la superficie del terreno. Esta variable se relaciona con los
movimientos en masa, en la medida en que indica el grado de concentración o
dispersión del drenaje superficial (Londoño, 2006).
La curvatura plana se define como la curvatura de una sección transversal del
plano XY, o la curvatura del plano que cruza el plano de la pendiente normal y
perpendicular a la dirección de aspecto. La curvatura de perfil caracterizada por
ser sacada a lo largo de la línea de flujo y es importante porque incide en la
velocidad del flujo.

Tabla 31.Clasificación de la curvatura para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE CURVATURA PORCENTAJE (%)
<-1.5 9.6
-1.5 a -0.1 36.8
-0.1 a 0.1 9.6
0.1 a 1.5 34.5
>1.5 9.5
151

Figura 52. Mapa de curvatura del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

En la zona de estudio se presentan tanto superficies cóncavas como convexas en
el terreno, en porcentajes muy similares; lo que indica que en general, el terreno
presenta propiedad de drenar o acumular el agua de forma similar.

• Rugosidad (RU)

La rugosidad del terreno se define como la variación de la pendiente en un área y
representa la desviación del vector normal a la superficie en cada celda,
expresando así la complejidad y ondulación del terreno. El valor 1 corresponde a
152

rugosidad nula y los valores se hacen menores al aumentar la dispersión de los
vectores (SGC, 2013). (Tabla 32). La rugosidad define bien formas como los límites
de taludes y laderas tanto en los valles como en las crestas.
En términos de amenaza, se relaciona con los movimientos en masa, de manera
que las laderas de rugosidad alta son más propensas a presentar deslizamientos
debido a que los cambios sucesivos de pendiente favorecen una mayor
infiltración del agua en el terreno y su inestabilidad (Londoño, 2006).

Tabla 32.Clasificación de la rugosidad para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE
RUGOSIDAD PORCENTAJE (%)
<0.98 13.6
0.98 a 0.985 4.8
0.985 a 0.99 8.6
0.99 a 0.995 18.8
0.995 a 0.997 15.3
0.997 a 0.999 25.9
0.999 a 1 13.0

La rugosidad del municipio de Andes se encuentra marcada en general por
rugosidades bajas (Figura 53), Se observa que al este de la zona de estudio
predomina una rugosidad de mayor mientras que en el oeste predomina una
rugosidad baja, en especial en el sector de Farallones.
153

Figura 53. Mapa de rugosidad del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

• Índice de posición topográfica (TPI)

El TPI es considerado un índice topográfico compuesto (Ian Donald Moore,
Grayson, & Ladson, 1991). La importancia de este concepto está en la clasificación
de geoformas, ya que ésta evalúa morfología como en la posición relativa del
cauce dando la diferencia entre un valor de elevación de celda y la elevación
promedio del vecindario alrededor de esa celda.
154

Tabla 33.Clasificación del índice de posición topográfica. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE ÍNDICE DE POSICIÓN TOPOGRÁFICA PORCENTAJE (%)
<-10 16.2

-10 a -1 29.7
-1 a -0.5 2.1

-0.5 a 0.5 4.2

0.5 a 1 2.1

1 a 10 29.1

>10 16.7

Figura 54.Mapa del índice de posición topográfica del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
155

Weiss (2001), elaboró un índice de posición topográfica para clasificación de
geoformas basado en el mismo principio de Zimmerman. Valores positivos
significan que la celda es más alta que su entorno mientras los valores negativos
significan que es más bajo (Tabla 33). La variable permite escoger su vecindario,
en este caso se realiza con un vecindario de 3 celdas, este mapa indica la posición
en la ladera respecto a la cresta (Beier & Jenness, 2011).
Según el índice de posición topográfica determinado para la zona de estudio
puede observarse que predominan las crestas con un 46%, seguido por los valles,
con un 36% lo que indica una geomorfología accidentada y de cambios
longitudinales rápidos, además de pendientes fuertes.

• Índice de humedad topográfico (TWI)

Es una variable que evalúa la tendencia de acumular agua (Gruber & Peckham,
2009). Esta componente es importante ya que relaciona la humedad edáfica y la
tendencia del suelo a generar escorrentía. El mapa presenta cinco divisiones y es
elaborado siguiendo la siguiente ecuación:

Donde a es la contribución de los cauces en metros y la b es la equivalente al mapa de
pendientes en grados (Tabla 34).

Tabla 34. Clasificación del índice de humedad topográfico. Fuente (Unal, 2018)

RANGO DE ÍNDICE DE HUMEDAD
TOPOGRÁFICA PORCENTAJE (%)
<2 0.3
2a3 9.7
3a4 25.9
4a5 26.6
5a6 18.1
6a7 8.9
7a8 4.3
>8 6.2
156

Figura 55. Mapa del índice de humedad topográfica. Fuente (Unal, 2018)

El índice de humedad topográfica evidencia que el 70.6% presenta un índice de humedad
entre 3 y 6.

5.1.3 Análisis exploratorio de variables

Tomando cada una de las once (11) variables se realizó la correlación de
Spearman, la cual permite encontrar similitudes o correlaciones entre las
variables. Los resultados se presentan en la Tabla 35, en ella se observan los
valores que corresponden a las mayores correlaciones entre variables, estos,
157

entre más cercanos a 1 o -1 sean, indican mayor similitud entre ellas. Los
resultados de este método son útiles pues permiten descartar variables y así
evitar, de igual manera, ruido en la aplicación de los modelos de susceptibilidad.

Tabla 35. Correlación de Spearman para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

AS RR IL EAS PE CU RU TPI TWI CO GE
AS 1 -0.039 -0.038 -0.055 -0.047 0.011 -0.013 -0.025 -0.004 0.103 -0.046

RR -0.039 1 0.221 0.917 0.095 -0.23 0.171 0.663 -0.456 -0.134 -0.070

IL -0.038 0.221 1 0.481 0.833 -0.337 -0.015 0.277 -0.485 -0.133 0.053

EAS -0.055 0.917 0.481 1 0.343 -0.291 0.112 0.678 -0.548 -0.193 -0.037

PE -0.047 0.095 0.833 0.343 1 0.003 0.072 0.024 -0.237 -0.2 0.046

CU 0.011 -0.23 -0.337 -0.291 0.003 1 0.083 -0.478 0.403 -0.042 -0.013

RU -0.013 0.171 -0.015 0.112 0.072 0.083 1 -0.033 0.229 -0.212 -0.07

TPI -0.025 0.663 0.277 0.678 0.024 -0.478 -0.033 1 -0.525 -0.009 -0.042

TWI -0.004 -0.456 -0.485 -0.548 -0.237 0.403 0.229 -0.525 1 -0.089 -0.015

CO 0.103 -0.134 -0.133 -0.193 -0.2 -0.042 -0.212 -0.009 -0.089 1 0.114

GE -0.046 -0.07 0.053 -0.037 0.046 -0.013 -0.070 -0.042 -0.015 0.114 1.000

Adicionalmente, se realizaron gráficas de frecuencia para cada una de las
variables con el fin de evidenciar cambios o similitudes en la distribución de los
pixeles con y sin presencia de movimientos en masa. Estas gráficas fueron
elaboradas para cada una de las zonas (este y oeste) y son presentadas como
barras para las variables categóricas y como líneas para las variables continuas.
Los resultados se encuentran presentados a continuación (Figura 56 a Figura 66):
5.1.3.1 Análisis exploratorio de variables para zona este (E):
158

Figura 56.Distribución de frecuencia de la variable aspecto, zona este. Fuente (Unal, 2018)

Figura 57. Distribución de frecuencia de la variable relieve relativo, zona este. Fuente (Unal, 2018)

Figura 58. Distribución de frecuencia de la variable inclinación de la ladera, zona este. Fuente (Unal, 2018)
159

Figura 59. Distribución de frecuencia de la variable elevación relativa al cauce, zona este. Fuente (Unal, 2018)

Figura 60. Distribución de frecuencia de la variable pendiente, zona este. Fuente (Unal, 2018)
160

Figura 61. Distribución de frecuencia de la variable curvatura, zona este. Fuente (Unal, 2018)

Figura 62. Distribución de frecuencia de la variable rugosidad, zona este. Fuente (Unal, 2018)
161

Figura 63. Distribución de frecuencia de la variable TPI, zona este. Fuente (Unal, 2018)

Figura 64. Distribución de frecuencia de la variable TWI, zona este. Fuente (Unal, 2018)
162

Figura 65. Distribución de frecuencia de la variable cobertura, zona este. Fuente (Unal, 2018)

Figura 66. Distribución de frecuencia de la variable geología, zona este. Fuente (Unal, 2018)
163

5.1.3.2 Análisis exploratorio de variable para la zona oeste (W):

Figura 67. Distribución de frecuencia de la variable aspecto, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)

Figura 68. Distribución de frecuencia de la variable relieve relativo, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)
164

Figura 69. Distribución de frecuencia de la variable inclinación de la ladera, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)

Figura 70. Distribución de frecuencia de la variable elevación relativa al cauce, zona. Fuente (Unal, 2018)
165

Figura 71. Distribución de frecuencia de la variable pendiente, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)

Figura 72. Distribución de frecuencia de la variable curvatura, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)
166

Figura 73. Distribución de frecuencia de la variable rugosidad, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)

Figura 74. Distribución de frecuencia de la variable TPI, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)
167

Figura 75. Distribución de frecuencia de la variable TWI, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)

Figura 76. Distribución de frecuencia de la variable cobertura, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)
168

Figura 77. Distribución de frecuencia de la variable geología, zona oeste. Fuente (Unal, 2018)

Con la información obtenida de las gráficas y de la correlación de Spearman se
recomienda elaborar los modelos sin las variables inclinación de la ladera, índice
de posición topográfica y relieve relativo. Inclinación de la ladera y pendiente
muestran muy alta correlación (0.833), y entre ellas la variable pendiente muestra
mejores resultados en las gráficas de frecuencia. Lo mismo sucede con EAS y
relieve relativo, con correlación muy alta de 0.917. Finalmente, TPI, además de
tener correlación con EAS de 0.678, no presenta resultados significativos en las
gráficas.

5.1.4 Evaluación de la susceptibilidad

A continuación, se presentan los resultados de la implementación de los métodos
estadísticos en el municipio de Andes para la evaluación de la susceptibilidad por
movimientos en masa en suelo rural.

5.1.4.1 Regresión logística (RL)

Como se mencionó anteriormente, el modelo de Regresión Logística es un
método estadístico basado en la relación de una variable dependiente dicotómica
(ocurrencia de movimientos en masa) con varias variables independientes, las
cuales corresponden a las variables predictoras.
Para la implementación del método de RL se utilizó el software SPSS del IBM, al
cual se ingresaron 12,076 valores que corresponden al 80% de los movimientos
en masa del mapa de inventario compilado, y se seleccionaron aleatoriamente
igual cantidad de pixeles que no presentaran movimientos en masa. Esto, con el
169

fin de reservar el 20% restante del inventario para obtener, al final, la capacidad
de predicción del modelo. Como resultado de la RL se obtuvieron los coeficientes
que se presentan en la Tabla 36.

Tabla 36. Coeficientes obtenidos por la RL para las variables condicionantes utilizadas. Fuente (Unal, 2018)

VARIABLE CATEGORÍA COEFICIENTE
Barras 1.340
Batolito de Farallones 0.343
Formación Amagá 0.268
Formación Barroso -20.523
Formación Combia -0.091
Formación Penderisco (Miembro
Geología 0.116
Urrao)
Depósito aluviotorrencial 0.698
Depósito de vertiente 0.533
Depósito de terraza aluvial 0.592
Depósitos aluviales 0.364
Depósitos de origen glaciar 0.000
Bosque -0.453
Cultivo -0.332
Cobertura vegetal Suelo desnudo 0.472
Pastos 0.571
Urbano 0.000
Aspecto (AS) Variable continua -0.001
VARIABLE CATEGORÍA COEFICIENTE
EAS Variable continua 0.002
Pendiente Variable continua 0.033
Curvatura Variable continua -0.099
Rugosidad Variable continua -6.172
Índice de humedad
Variable continua -0.052
topográfica (TWI)

Una vez obtenidos los coeficientes de cada variable con relación a la ocurrencia
de movimientos en masa, se ingresaron en la siguiente ecuación lineal para
correlacionar todas las variables independientes:
170

𝑧 = 6.084 + (−0,001 ∗ 𝐴𝑆) + (0,002 ∗ 𝐸𝐴𝑆) + (0,033 ∗ 𝑃𝐸)
+ (−0,099 ∗ 𝐶𝑈) + (−6.172 ∗ 𝑅𝑈) + (−0,052 ∗ 𝑇𝑊𝐼)
+ (1.340 ∗ 𝑄̅̅𝐵) + (0.343 ∗ 𝑇𝐶𝐹) + (0.268 ∗ 𝑇𝑂𝑀)
+ (−20.523 ∗ 𝐾𝑉𝐵) + (−0.091 ∗ 𝑇𝑀𝐶) + (0.116 ∗ 𝐾𝐴𝐴)
+ (0.698 ∗ 𝑄̅̅𝐴𝐿𝑇) + (0,533 ∗ 𝑄̅̅𝑉) + (0.592 ∗ 𝑄̅̅𝑇𝐴)
+ (0.364 ∗ 𝑄̅̅𝐴𝐿) + (0.000 ∗ 𝑄̅̅𝐺𝑀) + (−0.453 ∗ 𝐵𝑂)
+ (−0.332 ∗ 𝐶) + (0,472 ∗ 𝑆𝐷) + (0.571 ∗ 𝑃𝐴) + (0.000
∗ 𝑈𝑅)

Finalmente, el valor obtenido 𝑧 se ingresó en la ecuación de la RL, para obtener,
de esta forma, la probabilidad espacial estimada de la ocurrencia de movimientos
en masa:

El mapa final corresponde a un modelo de RL de la ocurrencia de movimientos en
masa basado en las variables independientes (Figura 78). En este se puede
observar que las zonas con valores de susceptibilidad más alta se encuentran
concentradas en la zona norte del municipio, en sectores aledaños a la
desembocadura del río Tapartó y a la vía de salida del municipio hacia Medellín;
al igual que al sur del corregimiento de Santa Inés. A su vez, las zonas con
susceptibilidad más baja se encuentran asociadas a la Reserva de Farallones, al
oeste, y en un sector al sureste del corregimiento de Buenos Aires. Esto
demuestra, a grandes rasgos, buena relación del mapa de susceptibilidad con la
variable de coberturas, pues las áreas que obtuvieron valores más bajos están en
cobertura de bosques, y los valores más altos, en cobertura de pastos.
Para evaluar el desempeño y la capacidad de predicción del modelo obtenido por RL
se elaboraron las curvas de éxito y predicción (Figura 79 y Figura 80), las cuales
presentaron un área bajo la curva (ABC) del 64.2% para la de éxito y del 62.9% para
la capacidad de predicción.
171

Figura 78. Susceptibilidad por movimientos en masa para el municipio de Andes, obtenida mediante el modelo de regresión logística.
Fuente (Unal, 2018)
172

Figura 79. Curva y ABC de éxito del modelo de Regresión Logística. Fuente (Unal, 2018)

Figura 80. Curva y ABC de predicción del modelo de Regresión Logística. Fuente (Unal, 2018)

5.1.4.2 Peso de la evidencia (WoE)

El WoE es un método estadístico, el cual, para este estudio, se evaluó tanto en
forma independiente, así como método híbrido, con el fin de buscar las mejores
aproximaciones al territorio del municipio de Andes.
173

Este método asigna los pesos de cada clase (𝑋𝑛) mediante la asignación de un
valor, que como se había mencionado anteriormente, corresponde al peso de
contraste (Wf), estimando así, la susceptibilidad (𝑧) para cada celda que compone
el municipio de Andes, utilizando la siguiente ecuación:

𝑧 = 𝑋1 + 𝑋2 + 𝑋3 + ⋯ + 𝑋𝑛

Los valores obtenidos se evidencian en la Tabla 37 la cual presenta cada uno de los
pesos obtenidos para las categorías de cada zona del municipio (E y W).
Tabla 37. Factor calculado por WoE para las categorías de los mapas temáticos del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
174
175

Aplicando la ecuación mencionada anteriormente con los coeficientes, se
obtienen los mapas de susceptibilidad con valores que oscilan de manera
continua de -7.5 a 4.4 para la zona oeste (Figura 81); y de -10.8 a 4.4 para la zona
este (Figura 82).

Figura 81.Mapa de susceptibilidad por el método WOE, zona oeste de Andes. Fuente (Unal, 2018)
176

Figura 82. Mapa de susceptibilidad por el método WOE, zona este de Andes. Fuente (Unal, 2018)

Al igual que en la RL, se realizaron las curvas de éxito y de predicción para validar
y comparar los resultados de los modelos. Para la zona oeste, se obtuvieron
valores de ABC de éxito de 60.6% y de predicción de 59.2% (Figura 83 y Figura 84).
A su vez, para la zona este el resultado del ABC para la curva de éxito fue de 71.9%
y de la de predicción de 71.7% (Figura 85 y Figura 86).
177

Figura 83. Curva y ABC de éxito del modelo WoE para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018)

Figura 84. Curva y ABC de predicción del modelo WoE para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018)
178

Figura 85. Curva y ABC de éxito del método WoE para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018)

Figura 86. Curva y ABC de predicción del método WoE para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018)

En forma general, es resultado del modelo WOE permite evidencia valores de mayor
peso en la zona norte por el río San Juan en dirección del corregimiento San José; al igual
que la franja central del municipio, muy marcado por los filos y aparentemente con
influencia de la cobertura de cultivos, además, se resalta que la zona sur de Santa Inés
179

presenta valore altos en zonas puntuales, asociados a la cobertura de pastos; finalmente
se evidencia que en la zona de la Reserva Farallones del Citará es donde se obtuvieron
valores bajos, los cuales se asocian con la cobertura vegetal de bosques y a el escaso
inventario de movimientos en masa dada la complejidad de acceso y visualización de la
zona.

5.1.4.3 Análisis híbrido (AHP + WOE)

El método híbrido corresponde a la implementación del método AHP para asignar
peso a las variables condicionantes, y del método WoE para asignar peso a las
clases que componen cada una de estas variables. A continuación, se presentan
y describen los resultados obtenidos.

El método AHP se realizó bajo el criterio de tres expertos, los cuales cuantificaron
la influencia de cada variable respecto a los demás mapas temáticos en el
municipio de Andes. Los resultados obtenidos fueron ponderados, obteniendo
como resultado los valores de la Tabla 38, los cuales corresponden a los pesos
finales de cada variable según la zona (este y oeste)

Para la verificación de la confiabilidad del método se tiene el índice de
consistencia, el cual debe estar entre 0 y 0.1. Para este caso de estudio este valor
fue apto para ambas zonas, con valores de 0.080 y 0.089 para el oeste (W) y el
este (E), respectivamente.

Tabla 38. Factor calculado para los mapas temáticos por AHP del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

MAPAS TEMÁTICOS W E
Pendiente 17.3% 19.3%
Aspecto 2.5% 2.6%
Elevación relativa al cauce 3.7% 4.1%
Curvatura 8.3% 8.4%
Rugosidad 2.4% 2.5%
Índice de humedad
topográfica 20.8% 20.9%

Cobertura vegetal
12.7% 12.7%

Geología
32.3% 29.5%
180

Para los pesos de cada clase se implementó el método WoE, del cual se utilizó el
valor del peso de contraste (𝑊𝑓) dado que es el valor recomendado por el Servicio
Geológico Colombiano (SGC, 2017). Los valores obtenidos para cada categoría,
según la zona, son los mismos presentados en la Tabla 38.

Con los pesos respectivos de las variables condicionantes (𝐵𝑛) obtenidos
mediante el método AHP, y los pesos de cada clase (𝑋𝑛), obtenidos mediante el
peso de contraste 𝑊𝑓, se estima la susceptibilidad (𝑧𝑊) para cada celda que
compone la zona oeste y (𝑧𝐸) para cada celda que compone la zona este del
municipio de Andes, utilizando la siguiente ecuación:

𝑧 = 𝐵1𝑋1 + 𝐵2𝑋2 + 𝐵3𝑋3 + ⋯ + 𝐵𝑛𝑋𝑛

Las ecuaciones específicas fueron:

𝑧𝑊 = (17.3 ∗ 𝑃𝐸) + (2.5 ∗ 𝐴𝑆) + (3.7 ∗ 𝐸𝐴𝑆) + (8.3 ∗ 𝐶𝑈) + (2.4 ∗ 𝑅𝑈)
+ (20.8 ∗ 𝑇𝑊𝐼) + (12.7 ∗ 𝐶𝑂) + (32.3 ∗ 𝐺𝐸)

𝑧𝐸 = (19.3 ∗ 𝑃𝐸) + (2.6 ∗ 𝐴𝑆) + (4.1 ∗ 𝐸𝐴𝑆) + (8.4 ∗ 𝐶𝑈) + (2.5 ∗ 𝑅𝑈)
+ (20.9 ∗ 𝑇𝑊𝐼) + (12.7 ∗ 𝐶𝑂) + (29.5 ∗ 𝐺𝐸)

La ecuación de la zona oeste arrojó como resultado un mapa con valores que
oscilan de forma continua entre -195.55 y 78.01, presentado en la Figura 87. A su
vez, el resultado para la zona este fue un mapa con valores desde -202.66 a 67.45
(Figura 88).

Al igual que en los métodos anteriores, se realizaron las curvas de éxito y
predicción. Los resultados de estas para el método híbrido fueron de un ABC de
58.3% y 58.8%, respectivamente, para la zona oeste (Figura 89 y Figura 90).
Finalmente, el rendimiento del modelo por el ABC para la zona este da un éxito
de 68.7% y una predicción de 67.4%. Las curvas se presentan en las Figura 91 y
Figura 92.
181

Figura 87. Mapa de susceptibilidad por el método híbrido, zona oeste de Andes. Fuente (Unal, 2018)
182

Figura 88. Mapa de susceptibilidad por el método híbrido, zona este de Andes. Fuente (Unal, 2018)
183

Figura 89. Curva y ABC de éxito del método híbrido para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018)

Figura 90. Curva y ABC de predicción del método híbrido para la zona oeste (W). Fuente (Unal, 2018)
184

Figura 91. Curva y ABC de éxito del método híbrido para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018)

Figura 92. Curva y ABC de predicción del método híbrido para la zona este (E). Fuente (Unal, 2018)

Al evaluar la distribución general de los resultados obtenidos se observa que los
valores más altos se encuentran en San José, ocupando buena parte de este
corregimiento, de igual manera hay un par de áreas en Buenos Aires y finalmente
185

se resalta la zona central del municipio que evidencia influencia de la cobertura.
Las zonas con valores más bajos se encuentran en el lado de la Reserva de
Farallones y Buenos Aires, las dos influenciadas por el mapa de coberturas y
geología.

5.1.4.4 Mapa de susceptibilidad

Como se observó anteriormente, se elaboraron las tres metodologías estadísticas
mencionadas (regresión logística, método hibrido y peso de la evidencia) y se
compararon sus resultados a partir de los valores de rendimiento de éxito y
predicción. La que mejores valores obtuvo y que mostró mejor aproximación al
territorio es el método WoE.

Al mapa obtenido mediante esta metodología se le realizó una clasificación con
tres rangos establecidos en la metodología, con el fin de obtener las categorías
alta, media y baja. De tal forma que, basándose en la curva de éxito del modelo,
en la categoría alta quedaron el 60% de los movimientos en masa (0-60%); en la
media, el 30% (60-90%); y en la baja, el 10% restante (90-100%).

La Figura 93 presenta el mapa final de susceptibilidad, el cual, además de estar
clasificado en susceptibilidad alta, media y baja, tiene las correcciones de unidad
mínima cartografiable recomendadas por el Servicio Geológico Colombiano. La
probabilidad espacial (𝑃𝑠) para cada categoría se expresa en la Tabla 39.

Tabla 39. Probabilidad espacial para cada categoría de susceptibilidad por movimientos en masa. Fuente (Unal, 2018)

CATEGORÍA PROBABILIDAD
ESPACIAL (𝑷𝒔)
Baja 0.0015
Media 0.0028
Alta 0.0053
186

Figura 93. Mapa de susceptibilidad por movimientos en masa para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

El mapa de susceptibilidad obtenido presenta un 36.7% del municipio en
susceptibilidad alta, donde se localizan el 61.7% de los movimientos en masa
inventariados con una probabilidad espacial de ocurrencia de 0,0053. El 52.3% del
municipio se encuentra en susceptibilidad media, donde se presenta el 32.6% de
los movimientos en masa y que significa una probabilidad espacial de ocurrencia
0,0028; y, finalmente, un 11% del área en susceptibilidad baja con el 5.7% de
movimientos en masa y probabilidad espacial 0,0015.

Se resalta del mapa obtenido la influencia de la cartografía base obtenida del programa ALOS
PALSAR para la zona occidental, la cual presenta condiciones de susceptibilidad más baja. Sin
embargo, es posible identificar que el mapa presenta zonas con características marcadas por mapas
187

temáticos, tales como el de coberturas, geología, aspecto y pendiente, principalmente. Cobertura
se evidencia tanto en la zona de categoría baja, predominante en la zona de la Reserva de Farallones
como en la zona al sureste del corregimiento de Buenos Aires; zonas que corresponden a la
cobertura de bosques.

La geología marca cambios tajantes, tales como se observa en la parte noroeste
del corregimiento de Tapartó con límites con el río San Juan, al igual que las tres
franjas en sentido norte – sur que cubren el municipio; se resalta que uno de estos
cambios (el de la Reserva de Farallones con la parte central) es favorecido por la
cartografía base. El mapa de aspecto se marca en varios puntos específicos del
mapa, especialmente en la zona de los corregimientos de Buenos Aires y San José,
que se ven como zonas alargadas que coinciden con aspectos de la misma
categoría.

Finalmente, las pendientes logran marcarse en la distribución de todo el mapa,
principalmente en la zona central que genera que se concentren los valores altos
en los filos de las laderas, que corresponden a las zonas con mayor pendiente del
municipio.

5.1.4.5 Evaluación de los modelos de susceptibilidad

El desempeño y ajuste del modelo con inventario de movimientos en masa
utilizado arrojó un ABC de éxito en la zona E de 71.9% y en el W 60.6%, en cuanto
a la capacidad de predicción se obtuvo un ABC en el W de 71.7% y en el W 59.2%
Estos valores corresponden a los mejores obtenidos en la modelación y señalan
un buen desempeño y capacidad de predicción del modelo escogido.

Adicionalmente, al modelo definitivo de susceptibilidad por movimientos en masa
se le calculó la matriz de confusión, la cual es un método de validación adicional
que permite comparar las observaciones realizadas en el inventario de
movimientos en masa con las predicciones del modelo. Los resultados se
presentan en la Tabla 40 en la cual la columna con nombre inventario positivos
corresponde a las celdas con movimientos en masa de acuerdo con el mapa de
procesos morfodinámicos elaborado, e inventario negativos son las celdas sin
movimientos en masa. Estas celdas son comparadas con los resultados arrojados
por el modelo, con el fin de estimar el número de casos correcta e
incorrectamente predichos por el modelo. Los aciertos del modelo, es decir las
celdas que le modelo arroja como de amenaza lata y que efectivamente en el
mapa de procesos es un movimiento en masa, corresponden a los verdaderos
positivos con un 59,9% para la zona este y 60,4 para la zona oeste, estos valores
188

por lo tanto corresponden al porcentaje de movimientos en masa del inventario
de proceso morfodinámicos que están ubicados en zonas de susceptibilidad alta;
de igual forma los verdaderos negativos, con 73,1% para la zona este y 54,8%
para la zona oeste, corresponden a las zonas identificadas como de
susceptibilidad baja o media por el modelo y que no presentan movimientos en
masa en el mapa de procesos morfodinámicos. Entre tanto el error del modelo se
puede evaluar a través de los falsos positivos, celdas que aparecen con
movimientos en masa en el inventario y que en el mapa obtenido corresponden
a susceptibilidad media o baja, los cuales representan el 26.9% para el E y al 45.2%
para el W; a su vez, un 40.1% para el E y un 39.6% para el W representan los falsos
negativos, es decir las celdas que aparecen en susceptibilidad media o baja y que
efectivamente presentan movimientos en masa de acurdo con el inventario de
procesos morfodinámicos (Figura 94). El modelo de susceptibilidad es más
eficiente clasificando correctamente las laderas con ausencia de movimientos en
masa en la zona E, y las laderas con ocurrencia de movimientos en masa en la
zona W.

Tabla 40. Matriz de confusión. Fuente (Unal, 2018)

PREDICCIÓN INVENTARIO INVENTARIO TOTAL
POSITIVO NEGATIVO
n % n % n %
E
MM=60% Sí 2736 59.9 247073 26.9 Correcta 673376 73.0
MM=40% No 1831 40.1 670640 73.1 Incorrecta 248904 27.0
Total (Σ) 4567 100 917713 100 922280 100

MM=60% Sí 4535 60.4 1406351 45.2 Correcta 1709070 54.8
MM=40% No 2974 39.6 1704535 54.8 Incorrecta 1409325 45.2
Total (Σ) 7509 100 3110886 100 3118395 100
189

Figura 94. Representación gráfica de la matriz de confusión, zonas este (E) y oeste (W). Fuente (Unal, 2018)

La Tabla 41 presenta un resumen de los valores estadísticos obtenidos a partir de
los métodos de validación del modelo de susceptibilidad. Los valores del ABC de
éxito indican la habilidad del modelo para distinguir entre zonas susceptibles y no
susceptibles a movimientos en masa. El hit rate, también conocido como
sensitividad o exactitud positiva, representa la proporción de casos positivos
predichos correctamente; a su vez, la false alarm rate, o error negativo, es la
relación entre los falsos positivos y el total de negativos. El odds ratio utiliza todos
los valores en la matriz de confusión, pues muestra la relación entre las
observaciones correcta e incorrectamente clasificadas.

Tabla 41. Resultados de los diferentes métodos de validación utilizados, incluyendo ABC de las curvas de éxito y predicción, y valores
estadísticos de la matriz de confusión. Fuente (Unal, 2018)

ABC ÉXITO ABC PREDICCIÓN HIT RATE FALSE ALARM RATE ODDS
ZONA
(%) (%) (%) (%) RATIO
E 71.9 71.7 59,9 26,9 4.059
W 60.6 59.2 60,4 45,2 1.849

En términos generales se observa un mejor desempeño y capacidad de predicción
del modelo para la zona este, debido a la incertidumbre que introduce la
cartografía del programa ALSO PALSAR en el oeste.
5.1.5 Análisis del factor detonante lluvia

5.1.5.1 Determinación de los umbrales de lluvia

Se grafican las diferentes combinaciones de Lluvia Antecedente de 1, 3, 5 y 7 días
con la Lluvia Antecedente Acumulada de 15, 30, 60 y 90 días para cada uno de los
días entre el 1 de enero de 1968 hasta el 29 de junio de 2016. Se diferencia entre
190

los días en los que hubo cero de los que hubo uno o dos movimientos en masa
para buscar una distinción visual entre las lluvias acumuladas y detonantes de
días con o sin movimientos en masa.

Figura 95.Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 1 día contra Lluvia Acumulada Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días. Las
líneas azules delimitan los umbrales máximos y mínimos. Fuente (Unal, 2018)
191

Figura 96. Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 3 días contra Lluvia Acumulada Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días.
Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y mínimos, cuando los hay. Fuente (Unal, 2018)

La LA de 1 día (Figura 95) no señala umbrales mínimos para ninguna combinación
de LAA. Esto significa que los movimientos en masa en el municipio han ocurrido
en ocasiones en días en los que no llueve. Sin embargo, si presenta un umbral
máximo de aproximadamente 28 mm de lluvia, precipitación en la cual ya han
ocurrido la mayor parte de movimientos en masa. La LAA de 15 días tiene un
umbral mínimo aproximado de 47 mm, la de 30 días de 173 mm, la de 60 días de
330 mm y la de 90 días, de 490 mm. Los umbrales máximos son claros para LAA
de 15 y 30 días, los cuales son 227 y 331 mm respectivamente. Para LAA de 60 y
90 días, los umbrales máximos no son claros dada la alta dispersión de los datos,
pero aproximadamente sus valores son de 682 y 1000 mm respectivamente.
Para la LA de 3 días (Figura 96), la mayoría de los movimientos en masa ocurrieron
con lluvias entre 8 y 65 mm. El umbral mínimo de la LAA de 15 días es de 103 mm
y muestra una diferenciación importante entre sus valores para días sin y con
movimientos en masa, haciendo de esta combinación una buena determinante
para realizar distinción entre umbrales. Los otros umbrales mínimos de LAA son
de 170 mm para 30 días, 340 mm para 60 días, y 483 mm para 90 días, valores
muy similares a los de la LA de 1 día. En cuanto a los umbrales máximos, muestran
patrones muy similares también, siendo muy claros para LAA de 15 y 30 días y
192

muy dispersos para 60 y 90 días, con valores respectivos de 217, 362, 620 y 880
mm, en los cuales se han presentado la mayoría de los movimientos en masa.

Figura 97. Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 5 días contra Lluvia Acumulada Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días.
Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y mínimos, cuando los hay. Fuente (Unal, 2018)

Para la LA de 5 días (Figura 97) la mayoría de movimientos en masa suceden con
valores entre 20 y 98 mm. Los umbrales mínimos para LAA de 15 días es de 48
mm, el de 30 días es de 145 mm, el de 60 días de 309 mm y de 90 días, de 460
mm. Para las gráficas de LAA de 15 y 30 días, la nube de puntos de días con
movimientos en masa está considerablemente separada de la nube de puntos de
días sin movimientos en masa, mientras que las gráficas de LAA de 60 y 90 mm
muestran una gran dispersión de datos y en general los puntos de días con
movimientos en masa se encuentran mezclados con aquellos de días sin
movimientos en masa. Los umbrales máximos son, para la LAA de 15 días, de 217
mm, de 30 días de 262 mm, de 60 días de 557, y de 90 días de 972 mm.
193

Figura 98. Gráficas de dispersión de Lluvia Acumulada (LA) de 7 días contra Lluvia Acumulada Antecedente (LAA) de 15, 30, 60 y 90 días.
Las líneas azules delimitan los umbrales máximos y mínimos, cuando los hay. Fuente (Unal, 2018)

Finalmente, LA de 7 días (Figura 98), muestra un umbral mínimo y máximo de 29
mm y 135 mm respectivamente, sin importar su combinación de LAA. A su vez,
los umbrales mínimos de LAA fueron de 72 mm para 15 días, 106 mm para 30
días, 314 para 60 días y 445 para 90 días, y los máximos fueron de 206 para 15
días, 372 mm para 30 días, 631mm para 60 días, y 1000 mm para 90 días.

De acuerdo con estos resultados se selecciona como mejor combinación de LA de
3 días y LAA de 15 días, ya que logra separar visualmente de la mejor forma los
puntos pertenecientes a días en que no hubo movimientos en masa de aquellos
que sí los hubo. Se trabaja entonces con esta combinación de días en el análisis
de curvas de excedencia

5.1.5.2 Análisis de curvas de excedencia

Para la LA de 3 días y la LAA de 15 días y a partir de los registros de lluvia históricos,
se calculan las probabilidades de superación de un umbral de lluvia (𝑃𝑡), en este
caso las probabilidades de que se superen los umbrales de LA de 3 días desde 5
mm hasta 250 mm en intervalos de 10 mm, así como de que se supere el umbral
194

de LAA de 15 días desde 20 mm hasta 1020 mm, en intervalos de 20 mm. Estas
probabilidades corresponden al número de días del registro en el cual estos
umbrales fueron superados, sobre el número de días totales con registros de
lluvia.

Así mismo, se calculan las probabilidades condicionadas de tener movimientos en
masa (𝑃𝑙|𝑃𝑡), en este caso las probabilidades de que hayan movimientos en masa
dado que se superen los umbrales de LA de 3 días desde 5 mm hasta 250 mm en
intervalos de 10 mm, así como de que hayan movimientos en masa dado que se
supere el umbral de LAA de 15 días desde 20 mm hasta 1020 mm, en intervalos
de 20 mm. Estas probabilidades corresponden al número de días del registro en
el cual estos umbrales fueron superados y hubo movimientos en masa, sobre el
número de días totales con registros de lluvia.

Finalmente, las probabilidades (𝑃𝑙|𝑃𝑡) y 𝑃𝑡 son multiplicadas para cada uno de los
valores de LA y LAA usados como intervalos. Los resultados de dichos productos
son las curvas de la Figura 99, donde cada curva representa un valor de LAA de 15
días mientras que en el eje x se encuentra el valor de la LA de 3 días, y en el eje y
la probabilidad de ocurrencia de un movimiento en masa dados los valores de LA
y LAA. Nótese que las curvas muestran un comportamiento asintótico desde una
LA de 3 días de 100mm en adelante. Asimismo, las probabilidades se mantienen
constantes para LAA de 15 días mayores a 200 mm. Estos valores de LA y LAA
marcan las probabilidades límite antes de convertirse en valores constantes.

Figura 99. Curva de probabilidad de excedencia de umbrales de lluvia detonantes de movimientos en masa para el municipio de Andes
para una combinación de LAA de 15 días y LA de 3 días. Fuente (Unal, 2018)
195

Se define así que la probabilidad temporal de la ocurrencia de uno o más movimientos en masa
((𝑃𝑙|𝑃𝑡) x 𝑃𝑡) en el municipio de Andes es de 3.79E-6 dada una lluvia acumulada de 3 días de
100 mm y una lluvia antecedente acumulada de 15 días de 200 mm.

5.1.6 Mapa de amenaza por movimientos en masa

Como se señaló en el capítulo de metodología, la amenaza por movimientos en masa
(𝐻) es:

Dónde la probabilidad espacial (𝑃𝑠) surge del mapa de susceptibilidad y la
probabilidad temporal 𝑃𝑙/𝑃𝑡 y 𝑃𝑡 son estimadas a partir de la relación lluvia con
los movimientos en masa establecidas en el numeral anterior como 3.79E-6 dada
una lluvia acumulada de 3 días de 100 mm y una lluvia antecedente acumulada
de 15 días de 200 mm. En este sentido, la Figura 100 presenta el mapa de
amenaza por movimientos en masa en suelo rural para el municipio de Andes.

5.1.7 Verificación heurística

El mapa de amenaza es solo el resultado de la implementación del modelo
estadístico para este caso, el cual es función de los datos de entradas y las
incertidumbres que presentan cada una de ellas. Entre estas se destaca el
inventario de movimientos en masa y los MDT utilizados. Considerando estas
fuentes de incertidumbre, y que los modelos son simples aproximaciones a una
realidad mucho más compleja, es necesario realizar un ajuste heurístico con
criterio de expertos, basados en los recorridos de campo y herramientas de
sensores remotos como las fotografías aéreas y las ortofotos disponibles.

Inicialmente a partir del mapa categorizado en zonas baja, media y alta y con su
valor de amenaza (𝐻) se realizan las verificaciones recomendaciones del Decreto
1807 del 2014, las cuales corresponden a:

1. Pendientes con valor inferior a 5° y sin evidencias de susceptibilidad se
consideran categoría baja
2. Todo caso con áreas con presencia de procesos activos se considera en la
categoría alta.

Posteriormente se realiza el ajuste heurístico en las zonas en las que el modelo
predijo amenaza alta pero que tienen las condiciones y evidencias manifiestas.
196

Esta intervención se realizó en aproximadamente 0.22 km2 del municipio,
especialmente ubicados en los corregimientos de San José y Buenos Aires (Figura
101).

Figura 100. Mapa de Amenaza para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
197

Figura 101. Zonas con modificación heurística. Fuente (Unal, 2018)

Con estas correcciones se presenta la Figura 102 como el mapa final de amenaza por
movimientos en masa para el suelo rural del municipio de Andes.
198

Figura 102. Mapa final de amenaza por movimientos en masa para suelo rural del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

El mapa de amenaza presenta un 14% del área en amenaza baja, con una
probabilidad de 5.74x10-9; zonas de amenaza media que comprenden el 42.7%
del municipio, con una probabilidad de 1.08x10-8; y un 43.3% del área en amenaza
alta, con probabilidad de 2.02x10-8.
5.2 ANÁLISIS DEL FACTOR DETONANTE SISMO: DESPLAZAMIENTOS DE

NEWMARK

5.2.1 Parametrización geotécnica

Cada uno de los modelos físicos trabajados en el estudio requiere ciertos
parámetros geotécnicos. El modelo SHALSTAB de Montgomery & Dietrich (1994)
199

utiliza como insumos todos los parámetros aquí descritos al igual que el módulo
raster de (Mergili, Marchesini, Rossi, Guzzetti, & Fellin, 2014b) r.slope.stability. El
modelo de Newmark (1965) y el análisis del factor de seguridad seudoestático
para análisis sísmico no requiere el coeficiente de permeabilidad y hace uso de
otros parámetros descriptos en el apartado correspondiente.
La parametrización geotécnica se llevó a cabo a partir de la base de datos
geotécnica libre Geotechdata.info que estima valores típicos de los parámetros
basado en diferentes estudios teniendo en cuenta diferentes ensayos de
laboratorio. Así, a partir del tipo de suelo generado por las unidades geológicas
de la zona según la Unified Soil Classification System (USCS, por sus siglas en
inglés) se determinó los valores de cohesión (kN/m2), fricción (°), peso unitario
(kN/m3) y permeabilidad (m/s) presentados a continuación:

Tabla 42. Parametrización de Newmark. Fuente (Unal, 2018)

SIGLA NOMBRE USCS C phy gamma k
Kaa Formación Penderisco (Miembro Urrao) SC 30 30 18 0.000000005
Kvb Formación Barroso CL 30 28 23 0
Tcf Batolito de Farallones SC 30 30 18 0.000000005
Tmc Formación Combia GW 10 35 21 0.0005
Tom Formación Amagá (Miembro Medio) SC 30 30 18 0.000000005
Qal Depósitos Aluviales SW 10 31 20 0.00001
Qalt Depósitos Aluviotorrenciales SW 10 31 20 0.00001
Qfg Depósito Fluvioglaciar GP 0 35 21 0.05
Depósito de origen glaciar sin
Qg/Qmg GP 0 35 21 0.05
diferenciar y morrenas
Qv Depósito de vertiente SM 20 30 20 0.000005
200

Figura 103. Clasificación de suelos (USCS) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
201

Figura 104. Cohesión (KPa) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
202

Figura 105. Angulo de fricción interno (°) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
203

Figura 106. Peso unitario seco (Kg/m3) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
204

Figura 107. Coeficiente de permeabilidad (m/h) municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

Los diferentes mapas de profundidad de la capa superficial del suelo se calcularon
mediante la metodología denominada “S model” propuesta por Catani, Segoni, &
Falorni (2010), el análisis considera profundidades menores a
3.5 m ya que los deslizamientos se presumen inicialmente superficiales (Aristizábal, Martínez,
& Veléz, 2010).
205

5.2.2 Resultados

La susceptibilidad ante movimientos en masa detonados por sismo en suelo rural
se evaluó con dos sismos críticos para el municipio de Andes. El sismo del Eje
Cafetero de magnitud 6.5 (MW) a una profundidad de 64 km (Fig. 55, 57) y el
sismo de Murindó de 7.1 (MW) a 5 km de profundidad (Fig. 54, 56). Estos se
analizaron en condiciones secas (Fig. 56, 57) y saturadas (Fig. 54, 55) del estrato
de suelo deslizable.
La zona oriental del municipio es la zona más susceptible a fallar dadas las
propiedades intrínsecas del terreno al estar saturado o a sufrir desplazamientos
considerables al ocurrir uno de estos sismos. En esta zona predominan unidades
geológicas de la Formación Combia y depósitos de vertiente. En condiciones secas
la zona presenta mayor estabilidad y no presenta desplazamientos críticos
asociados a los sismos.
Dentro de la zona oriental se destaca la inestabilidad y mayor susceptibilidad de
los depósitos glaciares y fluvioglaciares junto con algunas terrazas y escarpes
aluviales. En condiciones saturadas su inestabilidad es crítica. Y aún en
condiciones secas tienen alta susceptibilidad a fallar o presentar considerables
desplazamientos.
206

Figura 108. Sismo Murindó en condiciones saturadas. Fuente (Unal, 2018)
207

Figura 109. Sismo Eje cafetero en condiciones saturadas. Fuente (Unal, 2018)
208

Figura 110. Sismo Murindó en condiciones secas. Fuente (Unal, 2018)
209

Figura 111. Sismo eje cafetero en condiciones secas. Fuente (Unal, 2018)
210

6 EVALUACIÓN DE LA AMENAZA POR MOVIMIENTOS EN MASA EN SUELO
URBANO Y DE EXPANSIÓN

Para el análisis llevado a cabo sobre suelo urbano, de expansión urbana y centros
poblados se implementaron diferentes modelos con base física de acuerdo con el
factor detonante. Para el caso de lluvia se utilizó el módulo raster r.slope.stability
(Mergili et al., 2014b) que comprende dos análisis: (i) análisis para deslizamientos
superficiales con el modelo de estabilidad de talud infinito considerando
profundidades menores a 3.5 m, evaluado en condiciones secas y totalmente
saturado con superficies de falla planares, y (ii) análisis de deslizamientos profundos
con el modelo base de r.slope.stability considerando profundidades inferiores a 10
m, realizado en condiciones secas y saturado con superficies de falla elipsoidales, las
elipsoides poseen un ancho inferior a 50 m y longitud inferior a 100 m. Se evaluaron
para cada celda raster un máximo de 100 superficies de forma elipsoidal. Para el caso
del factor detonante sismo se utilizó la metodología del Factor de Seguridad
Seudoestático que tiene en cuenta la aceleración horizontal producida por los dos
sismos a evaluar, Eje cafetero y Murindó.

A continuación, se presentan los resultados inicialmente para el casco urbano y suelo
de expansión propuesto por el municipio, y posteriormente para cada uno de los
centros poblados.

6.1 CASCO URBANO DE ANDES

6.1.1 Parametrización

El análisis con modelo físico es realizado con una serie de parámetros geotécnicos los
cuales describen las características físicas y mecánicas del suelo, integrados como
capas por medio de mapas ráster. Se realiza una adecuada estimación de parámetros
geotécnicos del suelo, los cuales son el insumo más importante en el uso de modelos
físicos para el análisis de amenaza por movimientos en masa detonados por lluvia.
Inicialmente se realiza una caracterización de los suelos, teniendo en cuenta los
estudios de suelos efectuados en el municipio suministrados por la administración
municipal, estos se clasificaron según el Sistema Unificado de Clasificación de Suelos
(USCS) y ajustes según la geología para la posterior deducción de parámetros
geotécnicos a utilizar en el análisis, determinando así cohesión c’ (kN/m2), ángulo de
fricción Φ’ (°), peso unitario seco ϒd (kN/m3) y coeficiente de permeabilidad K (m/s).
El mapa de profundidades para deslizamientos superficiales es determinado por “S
model” (Catani et al., 2010).
211

Tabla 43. Valores típicos de parámetros geotécnicos para el casco urbano de Andes. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.;
Geotechdata, 2013)

USCS 𝜸𝒅 𝒄′ 𝝓′ K
GW 21 10 35 0.0005
SC 18 30 30 0
SW 20 10 31 0.00001
SM 20 20 30 0.000005
6.1.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

En estado seco el 3.6% del casco urbano del municipio es clasificado en zona de
amenaza alta por deslizamientos superficiales, 4.2% es clasificado en categoría media
y el 92.2% se encuentra en baja probabilidad de ocurrencia de deslizamiento. Las
zonas con la mayor cantidad de factores de seguridad menores a 1.5 en el análisis
realizado en estado seco se determinaron en suelos clasificados como SW y GW.

Figura 112. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal, 2018)
212

En caso de un evento de fuertes y prolongadas lluvias considerando el suelo en estado
saturado la amenaza alta asciende a un 8.9% y medio a 8.8% así disminuyendo la zona
de baja probabilidad de deslizamientos superficiales en estado saturado a 82.2%.

Figura 113. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado. Fuente (Unal, 2018)

En condiciones saturadas los factores de seguridad más bajos se extienden también
sobre el suelo clasificado como SM en menor proporción y FS más bajos (<1)
predominan en SW

6.1.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

Ante deslizamientos profundos menores a 10 m considerando superficies de falla
elipsoidales, en estado seco el 1.5% se encuentra en zona de alta probabilidad de
ocurrencia de deslizamiento, el 10.8% en media y 87.7% en zona de baja probabilidad.
Predominan FS < 1.5 sobre las mismas zonas en el análisis llevado a cabo con
deslizamientos superficiales y aumentan las clasificadas con FS < 1.5 con el análisis
de deslizamientos profundos sobre estas zonas (SW y GW).
213

Figura 114. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco. Fuente (Unal, 2018)

Para el suelo en condiciones saturadas un 11.7% del casco urbano se clasifica en zona
de alta probabilidad de falla, 22.9% media y una considerable reducción a 65.4% con
baja probabilidad ante un evento de fuertes lluvias.
214

Figura 115. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado. Fuente (Unal, 2018)

Los FS <1.5 aumenta considerablemente en los suelos SW y GW ya que el análisis
elipsoidal considera la influencia de inestabilidad entre celdas vecinas lo que en el
análisis con el modelo de estabilidad de talud infinito no se hace al analizar cada celda
de manera independiente como infinitamente ancha y larga (Mergili,
Marchesini, Alvioli, et al., 2014).

6.1.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. Se tiene que las zonas de
amenaza alta, es decir, con un factor de seguridad más bajo, están asociadas a
pendientes altas al oriente del casco urbano cercanas al río San Juan, incluyendo la
ribera de éste. Estas zonas aumentan considerablemente proporcionalmente con la
saturación del suelo. Las zonas de amenaza media también aumentan en las zonas de
215

pendientes mayores. Las pendientes bajas se caracterizan por factores de seguridad
altos que las clasifican en amenaza baja.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 14% de la zona en amenaza alta y un 13%
en amenaza media en condiciones saturadas. En condiciones secas disminuyen estas
áreas 11% y 5 % quedando en 3% y 8%, respectivamente. Es decir, al pasar de
condiciones saturadas a secas evaluando este sismo, la estabilidad aumenta un 15%.

Figura 116. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el municipio de Andes. Fuente
(Unal, 2018)
216

Figura 117. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el municipio de Andes. Fuente
(Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media son del
12% en condiciones saturadas y disminuyen un 11% y 5% también quedando en 2%
de área en amenaza alta y 7% en amenaza media. La estabilidad en condiciones secas
aumenta hasta alcanzar un 91%.
217

Figura 118. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el municipio de Andes. Fuente (Unal,
2018)
218

Figura 119. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el municipio de Andes. Fuente
(Unal, 2018)

6.2 CENTRO POBLADO DE SAN JOSE

6.2.1 Parametrización

Los parámetros geotécnicos se determinaron de igual manera a la descrita
anteriormente, siendo establecidos solo dos suelos siendo predominante arena
limosa con un 61% del centro poblado.

Tabla 44. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de San José. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,” n.d.;
Geotechdata, 2013)

USCS 𝜸𝒅 𝒄′ 𝝓′ K
GW 21 10 35 0.0005
SC 18 30 30 0
219

6.2.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

En el centro poblado de San José en condiciones secas no se clasifica ninguna zona
como amenaza alta, en zona de susceptibilidad media se encuentra el 1.1% y 98.9%
en baja probabilidad de ocurrencia de deslizamientos superficiales.

Los FS clasificados entre 1 – 1.5 se ubican principalmente sobre el suelo de menor
cohesión (10 KPa) GW, no existen celdas con FS < 1.5 sobre suelo clasificado como SC
en condiciones secas para deslizamientos superficiales.

Figura 120. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal, 2018)

Considerando condiciones saturadas se muestra un aumento a 0.6% de área
clasificada como amenaza alta. 19.7% y 79.7% respectivamente en amenaza se
clasifica en media y baja.
220

Figura 121. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado. Fuente (Unal, 2018)

6.2.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

En estado seco con un análisis considerando una profundidad máxima de 10 m con
superficies de falla elipsoidales la zona clasificada en amenaza alta es nula y solo el
0.4% se clasifica como amenaza media, así siendo 99.6% amenaza baja. Se conservan
los FS más bajos sobre el suelo clasificados como GW.
221

Figura 122. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco. Fuente (Unal, 2018)

Para el suelo en condiciones saturadas aparece solo un 0.3% en zona de amenaza alta
ya aumenta considerablemente a 21.9% el área clasificada como media así
reduciéndose la zona de amenaza baja a 77.7% en deslizamientos profundos.
222

Figura 123. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado. Fuente (Unal, 2018)

Los FS <1.5 aumenta considerablemente en la zona Noreste del centro poblado y algunas
celdas poseen FS <1.5 en suelos clasificado como SC en la zona Suroeste.

6.2.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de San
José, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor de
seguridad más bajo, están ubicadas en la zona norte – noreste y aumentan
considerablemente proporcionalmente con la saturación del suelo. Las zonas de
mayor factor de seguridad y, por tanto, de amenaza baja predominan en la zona
centro y sur del casco urbano.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 70% de la zona en amenaza baja, un 9% en
amenaza media y un 21% en amenaza alta en condiciones saturadas. En condiciones
secas estas zonas componen el 8% del área en amenaza media y el 92% en amenaza
baja, no se encuentran zonas en amenaza alta. Es decir, al aumentar la saturación de
223

los suelos las zonas de amenaza baja disminuyen un 22% muy cercano al 21% que
aumentan las zonas en amenaza alta.

Figura 124. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de San José.
Fuente (Unal, 2018)
224

Figura 125. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de San José.
Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 17% y 12% respectivamente, la amenaza baja domina
el área con 71%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja queda en 95%
y no hay zonas en amenaza alta.
225

Figura 126. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de San José.
Fuente(Unal, 2018)
226

Figura 127. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de San José.
Fuente (Unal, 2018)

6.3 CENTRO POBLADO BUENOS AIRES

6.3.1 Parametrización

El suelo predominante es GW con un 96,5%, en menor proporción se distribuye SM 3.4%
siendo SW casi nulo en el centro poblado.

Tabla 45. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenas Aires. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,”
n.d.; Geotechdata, 2013)

USCS 𝛾𝑑 𝑐′ 𝜙′ K
SM 20 20 30 0
SW 20 10 31 0.00001
GW 21 10 35 0.0005
227

6.3.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

Buenos aires en el análisis de deslizamientos superficiales en estado seco no presentan zonas
de amenaza media y en alta solo se presenta un 0.3%.

Figura 128. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal, 2018)

En condiciones saturadas se muestra un aumento a 0.4% de área clasificada como amenaza
alta y surge áreas de amenaza intermedia correspondientes a 4.4%
228

Figura 129. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco. Fuente (Unal, 2018 )

6.3.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

En estado seco analizando a una profundidad máxima de 10 m con superficies de falla
elipsoidales la zona clasificada en amenaza alta y media es nula, todo se clasifica
como amenaza baja.

Bajo condición saturada la amenaza alta es nula, aparece solo un 7.8% en zona de amenaza
media y un 92.2% en zona de amenaza baja en deslizamientos profundos.
229

Figura 130. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado. Fuente (Unal, 2018)

Aumenta cuantiosamente a 7.8% la zona de amenaza media y lo demás se clasifica bajo
amenaza baja.

6.3.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de
Buenos Aires, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor
de seguridad más bajo, están asociadas a las pendientes medias y altas, aumentan
considerablemente proporcionalmente con la saturación del suelo y se distribuyen
por todo el centro poblado. Las zonas de amenaza baja se asocian a pendientes bajas.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 75% de la zona en amenaza baja, un 21%
en amenaza media y un 4% en amenaza alta en condiciones saturadas. En condiciones
secas estas zonas componen el 43% del área en amenaza media y el 57% en amenaza
baja, no se encuentran zonas en amenaza alta. Es decir, al aumentar la saturación de
230

los suelos las zonas de amenaza baja disminuyen un 18% y las de amenaza alta
aumentan a 4%.

Figura 131. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Buenos Aires.
Fuente (Unal, 2018)
231

Figura 132. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Buenos
Aires. Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 2% y 14% respectivamente, la amenaza baja domina el
área con 84%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja llega a 57% y no
hay zonas en amenaza alta.
232

Figura 133. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Buenos Aires.
Fuente (Unal, 2018)
233

Figura 134. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Buenos Aires.
Fuente (Unal, 2018)

6.4 CENTRO POBLADO TAPARTO

Como se mencionó anteriormente para el análisis realizado en los restantes centros
poblados se consideró los MDE con resolución de 2m de NaviOne y 5 m de
CARTOANTIOQUIA. Para el caso de Tapartó el modelo de elevación de NaviOne no
cubre en este caso la totalidad del centro poblado, por lo tanto, una porción de la
zona solo presenta mapa de amenaza a partir del MDE de CARTOANTIOQUIA.

6.4.1 Parametrización

Taparto presenta un área con 82.6% de suelo compuesto por SW, un 16.6% corresponde a
SC siendo la porción de SM mínima (0.8%)
234

Tabla 46. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,”
n.d.; Geotechdata, 2013)

USCS 𝛾𝑑 𝑐′ 𝜙′ K
SM 20 20 30 0.000005
SW 20 10 31 0.00001
SC 18 30 30 0

6.4.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

Los datos para modelos de elevación de Navi One son menos dispersos que los
otorgados por cartoantioquia, en algunas zonas se presentan FS bastante diferentes
entre ambos modelos de elevación.

Figura 135. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
235

Figura 136. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

Los resultados con Cartoantioquia poseen FS más bajos debido a que maneja
pendientes más altas, presentando una diferencia entre las zonas de amenaza alta de
2.2% en el análisis superficial en estado seco y en estado saturado lo supera en 3.8%.
236

Figura 137.Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
237

Figura 138. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018).

En condiciones saturadas las zonas clasificadas como baja y alta no difieren en más de
un 5% y el área de amenaza media es aproximadamente 10% en ambos casos.

6.4.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

En estado seco las zonas con amenaza baja superan el 90% en ambos casos y la amenaza
baja es solo 0.4% para resolución de 2m y 1.1% para 5m.
238

Figura 139. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
239

Figura 140. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

La zona Noroeste en el análisis saturado con ambas resoluciones presenta amenaza alta,
analizando con resolución de 5m surgen algunas áreas dispersas en el sur de la cuenca como
amenaza alta.
240

Figura 141. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
241

Figura 142. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.4.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de
Tapartó, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor de
seguridad más bajo, dominan en las orillas del Río Tapartó y en las zonas de pendiente
alta. Las zonas de mayor factor de seguridad y, por tanto, de amenaza baja se asocian
a las terrazas aluviotorenciales del mismo.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 47% de la zona en amenaza baja, 24% en
amenaza media y un 29% en amenaza alta en condiciones saturadas. En condiciones
secas estas zonas componen el 11% del área en amenaza media y domina la amenaza
baja con 85%, mientras que las zonas en amenaza alta decrecen hasta 5%. Es decir, al
aumentar la saturación de los suelos las zonas de amenaza baja disminuyen 38% y las
zonas en amenaza alta aumentan 24%.
242

Figura 143. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Tapartó.
Fuente (Unal, 2018)
243

Figura 144. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro
poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 23% y 19% respectivamente, la amenaza baja domina
con 59%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja aumenta hasta 38% y
las zonas de amenaza alta se reducen a 2%. Es decir, la saturación aumenta un 8% las
zonas en amenaza alta y reduce en 13% la amenaza baja.
244

Figura 145. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Tapartó. Fuente
(Unal, 2018)
245

Figura 146. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Tapartó.
Fuente (Unal, 2018)

6.5 CENTRO POBLADO SANTA INES

6.5.1 Parametrización

En la zona central a lo largo de todo el centro poblado de Santa Inés se presenta arena bien
gradada (SW) rodeada principalmente de arena arcillosa (SC).

Tabla 47. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,”
n.d.; Geotechdata, 2013).

USCS 𝛾𝑑 𝑐′ 𝜙′ K
SM 20 20 30 0.000005
SW 20 10 31 0.00001
SC 18 30 30 0
246

6.5.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

Con ambas resoluciones la amenaza alta es mínima, predominando las zonas de amenaza
baja que son superiores al 90% del centro poblado.

Figura 147. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
247

Figura 148. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantoquia). Fuente (Unal, 2018)

Las zonas de amenaza alta aumentan en estado saturado pero las zonas con amenaza
baja siguen siendo cercanas al 90%. Y no se observan grandes diferencias entre los
resultados para Santa Ines.
248

Figura 149. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
249

Figura 150. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.5.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

La amenaza por deslizamientos profundos en estado seco es baja y media, solo en el
análisis con resolución de 5m surge un área cercana a los 900 m2 clasificada con
amenaza alta.
250

Figura 151. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018).
251

Figura 152. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

Aumenta considerablemente el área bajo amenaza alta para deslizamientos profundos
debido al supuesto de la competa saturación, sobre arenas arcillosas.
Con resolución de 5m las áreas de amenaza media predominan con un 41.3%.
252

Figura 153. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
253

Figura 154. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.5.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de Santa
Inés, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor de
seguridad más bajo, dominan en las orillas de la quebrada Soledad y de la quebrada
Santa Rita. Las zonas de mayor factor de seguridad y, por tanto, de amenaza baja
aumentan con la distancia a estas quebradas.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 81% de la zona en amenaza baja, 12% en
amenaza media y un 7% en amenaza alta en condiciones saturadas. En condiciones
secas estas zonas componen el 3% del área en amenaza media y domina la amenaza
baja con 96%, mientras que las zonas en amenaza alta decrecen hasta 1%. Es decir, al
aumentar la saturación de los suelos las zonas de amenaza baja disminuyen 15% y las
zonas en amenaza alta aumentan 6%.
254

Figura 155. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Santa Inés.
Fuente (Unal, 2018)
255

Figura 156. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Santa
Inés. Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 27% y 4% respectivamente, la amenaza baja domina
con 83%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja aumenta hasta 97% y
las zonas de amenaza alta desaparecen. Es decir, la saturación aumenta un 6% las
zonas en amenaza alta y reduce en 14% la amenaza baja.
256

Figura 157. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Santa Inés. Fuente
(Unal, 2018)
257

Figura 158. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Santa Inés.
Fuente (Unal, 2018)

6.6 CENTRO POBLADO SANTA RITA

6.6.1 Parametrización

Los suelos predominantes SW con 56% y SC 43.3% la porción que corresponde a SM es
mínima, solo el 0.7%

Tabla 48. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,”
n.d.; Geotechdata, 2013).

USCS 𝛾𝑑 𝑐′ 𝜙′ K
SM 20 20 30 0.000005
SW 20 10 31 0.00001
SC 18 30 30 0
258

6.6.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

Con ambas resoluciones se presenta amenaza alta en zonas específicas aledañas al
cauce del río, con resolución de 2m la amenaza alta y media se concentra en ese lugar.

Figura 159. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)

Con resolución de 5m aumenta las zonas de amenaza sobre suelos determinados como SW
siendo determinante la pendiente de las laderas en este centro poblado.
259

Figura 160. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

Se intensifica la amenaza alta sobre las mismas zonas, subiendo de categoría principalmente
de amenaza media a alta algunas áreas. Considerando resolución de 2m aumenta de 0.9% a
10.2% la amenaza alta y en el caso de la resolución de 5m de 7.5% a 21.7% suponiendo
completa saturación.
260

Figura 161. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
261

Figura 162. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.6.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

En estado seco para deslizamientos profundos la amenaza predominante es baja, para
amenaza alta con resolución de 2m es 0% y para 5m es 0.1%.
262

Figura 163. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
263

Figura 164. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

Aumenta considerablemente la amenaza alta con resolución de 5m aumentando en
un 19% el área bajo amenaza alta y con resolución de 2m aumenta un 6%,
concentrándose las zonas de amenaza alta en la zona norte del centro poblado.
264

Figura 165. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
265

Figura 166. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.6.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de Santa
Rita, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor de
seguridad más bajo, dominan en las orillas de la quebrada Soledad y de la quebrada
Santa Rita. Las zonas de mayor factor de seguridad y, por tanto, de amenaza baja
aumentan con la distancia a estas quebradas.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 57% de la zona en amenaza baja, un 14%
en amenaza media y un 29% en amenaza alta en condiciones saturadas. En
condiciones secas estas zonas componen el 13% del área en amenaza media y el 83%
en amenaza baja, mientras que las zonas en amenaza alta decrecen hasta 4%. Es
decir, al aumentar la saturación de los suelos las zonas de amenaza baja disminuyen
26% y las zonas en amenaza alta aumentan 25%.
266

Figura 167. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Santa Rita.
Fuente (Unal, 2018)
267

Figura 168. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Santa
Rita. Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 24% y 14% respectivamente, la amenaza baja domina
con 62%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja aumenta hasta 88% y
la amenaza alta baja hasta 3%. Es decir, la saturación aumenta un 21% las zonas en
amenaza alta y reduce en 26% la amenaza baja.
268

Figura 169. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Santa Rita. Fuente
(Unal, 2018)
269

Figura 170. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Santa Rita.
Fuente (Unal, 2018)

6.7 CENTRO POBLADO SAN BARTOLO

6.7.1 Parametrización

San Bartolo está compuesto para el análisis elementalmente por GW (87.8%) y una mínima
parte de SM (12.2%).

Tabla 49. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,”
n.d.; Geotechdata, 2013).

USCS 𝛾𝑑 𝑐′ 𝜙′ K
SM 20 20 30 0.000005
GW 21 10 35 0.0005
270

6.7.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

Se presenta amenaza media en áreas dispersas y predomina la amenaza baja con 98.2%
y 99.3% del centro poblado.

Figura 171. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
271

Figura 172. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantoquia). Fuente (Unal, 2018)

En condiciones saturadas la amenaza media por deslizamientos superficiales
aumenta considerablemente en ambos casos en más de un 30% y surgen áreas bajo
amenaza alta utilizando la resolución de 2m (1.7%)
272

Figura 173. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
273

Figura 174. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.7.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

En estado seco para deslizamientos profundos se presenta una situación similar en el
análisis superficial, la amenaza alta es nula en la resolución de 2m y de solo 0.1%
considerando la resolución de 5m
274

Figura 175. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
275

Figura 176. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

Considerando el suelo completamente saturado nuevamente aumenta las áreas
consideradas de amenaza media en un 40% respecto a las consideradas media en
estado seco. Las áreas de amenaza alta con resolución de 5m supera en 23% a las de
resolución de 2m y se encuentran distribuidas a lo largo del centro poblado.
276

Figura 177. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
277

Figura 178. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.7.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de San
Bartolo, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor de
seguridad más bajo, se asocian a las pendientes medias y altas de la zona. Las zonas
de mayor factor de seguridad y, por tanto, de amenaza baja se ubican en las zonas de
menor pendiente.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 27% de la zona en amenaza baja, un 40%
en amenaza media y un 33% en amenaza alta en condiciones saturadas. En
condiciones secas estas zonas componen el 14% del área en amenaza media y el 86%
en amenaza baja, mientras que las zonas en amenaza alta decrecen hasta 0%. Es
decir, al aumentar la saturación de los suelos las zonas de amenaza baja disminuyen
59% y las zonas en amenaza alta aumentan 33%.
278

Figura 179. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de San Bartolo.
Fuente (Unal, 2018)
279

Figura 180. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de San
Bartolo. Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 23% y 38% respectivamente, la amenaza baja se ubica
en 38%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja aumenta hasta 93% y
la amenaza alta baja hasta 0%. Es decir, la saturación aumenta un 23% las zonas en
amenaza alta y reduce en 55% la amenaza baja.
280

Figura 181. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de San Bartolo.
Fuente (Unal, 2018)
281

Figura 182. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de San Bartolo.
Fuente (Unal, 2018)

6.8 CENTRO POBLADO CHAPARRALA

6.8.1 Parametrización

La Chaparrala se compone principalmente de arena arcillosa (69.5%) y en menor cantidad
arena bien gradada (30.5%)

Tabla 50. Valores típicos de parámetros geotécnicos para centro urbano de Buenos Aires. Fuente (“Cap. 12 Geotecnia,”
n.d.; Geotechdata, 2013).

USCS 𝛾𝑑 𝑐′ 𝜙′ K
SC 18 30 30 0
SW 20 10 31 0.00001
282

6.8.2 Amenaza a deslizamientos superficiales detonados por lluvia

Las zonas de amenaza alta y baja se concentran alrededor del río Se presenta
amenaza media en áreas dispersas y predomina la amenaza baja con 98.2% y 99.3%
del centro poblado. Siendo la amenaza alta es inferior a 5% con ambas resoluciones.

Figura 183. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
283

Figura 184. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado seco (Cartoantoquia). Fuente (Unal, 2018)

Las zonas de amenaza alta por deslizamientos superficiales en estado saturado
aumentan en 6% respecto a la condicione seca, y la amenaza media es cercana al 10%
en ambos casos.
284

Figura 185. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
285

Figura 186. Mapa de amenaza por deslizamientos superficiales en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.8.3 Amenaza a deslizamientos profundos detonados por lluvias

La amenaza alta es nula en la resolución de 2m y de 0.1% con la resolución de 5m, la amenaza
baja es superior en 15% en la resolución de 2m respecto a la de 5m
286

Figura 187. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
287

Figura 188. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado seco (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

El área de amenaza baja se reduce a 34.5% y 26.9% respectivamente y las zonas de
amenaza media son cercanas al 50% del área del centro poblado. Las zonas más
críticas se ubican en la zona norte y laderas cercanas al río.
288

Figura 189. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Navi One). Fuente (Unal, 2018)
289

Figura 190. Mapa de amenaza por deslizamientos profundos en estado saturado (Cartoantioquia). Fuente (Unal, 2018)

6.8.4 Amenaza a deslizamientos detonados por sismos

Se evaluó la estabilidad de los suelos urbanos en condiciones secas y saturadas para
los dos eventos sísmicos anteriormente mencionados. En el centro poblado de
Chaparrala, se tiene que las zonas de amenaza alta y media, es decir, con un factor
de seguridad más bajo, se asocian al cauce de la quebrada y sus zonas aledañas. Las
zonas de mayor factor de seguridad y, por tanto, de amenaza baja aumentan con la
distancia a la quebrada.
Para el sismo del Eje Cafetero se tiene un 76% de la zona en amenaza baja, un 8% en
amenaza media y un 16% en amenaza alta en condiciones saturadas. En condiciones
secas estas zonas componen el 7% del área en amenaza media y el 90% en amenaza
baja, y solo un 3% en amenaza alta. Es decir, al aumentar la saturación de los suelos
las zonas de amenaza baja disminuyen un 14% muy cercano al 13% que aumentan las
zonas en amenaza alta. Las zonas en amenaza media permanecen relativamente
iguales.
290

Figura 191. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de Chaparrala.
Fuente (Unal, 2018)
291

Figura 192. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo del Eje Cafetero en el centro poblado de
Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)

Para el sismo de Murindó, los porcentajes de área en amenaza alta y media en
condiciones saturadas son del 13% y 7% respectivamente, la amenaza baja domina el
área con 79%. Al pasar a condiciones secas el área en amenaza baja queda en 90% y
la amenaza alta baja hasta 2%. Es decir, la saturación aumenta un 11% las zonas en
amenaza alta y reduce en 13% la amenaza baja.
292

Figura 193. Mapa de amenaza en condiciones secas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Chaparrala. Fuente
(Unal, 2018)
293

Figura 194. Mapa de amenaza en condiciones saturadas para el sismo de Murindó en el centro poblado de Chaparrala.
Fuente (Unal, 2018)
294

7 EVALUACIÓN DE LA AMENAZA POR INUNDACIONES

7.1 CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA DE LA REGIÓN

El municipio de Andes presenta un régimen de precipitación predominantemente
bimodal (Figura 195), teniéndose dos periodos de mayores pluviosidades, el primero
entre abril y mayo, y el segundo de septiembre a noviembre. El periodo comprendido
entre diciembre y marzo se caracteriza por ser el de menores precipitaciones,
mientras que los meses de junio, julio y agosto tienen precipitaciones intermedias y
son la transición entre los dos periodos más pluviosos. El régimen bimodal que
presenta la precipitación en Andes está modulado por el doble paso de la Zona de
Convergencia Intertropical (ZCIT) por la región.

Figura 195. Ciclo anual de precipitación en las estaciones cernas a la región de estudio. Fuente (IDEAM, 2017b)

Los caudales del río San Juan, principal drenaje del municipio de Andes, también se
encuentran modulados por el doble paso de la ZCIT, teniéndose que las épocas de
mayores caudales medios coinciden con los periodos más pluviosos, y los meses de
enero y febrero son los que presentan menores caudales, como se puede ver en la
Figura 196.
295

Figura 196. Ciclo anual de caudales medios río San Juan. Fuente (Unal, 2018)

Los eventos de máximas precipitaciones se caracterizan en las curvas IDF de las
estaciones ITA Andes, Campamento, Santa Bárbara y Betania Las Guacas (Figura 197
a Figura 200), en estas se puede ver que la estación para la que se presentan mayores
intensidades de precipitación es Betania Las Guacas, mientras la que presenta
menores intensidades es la estación ITA Andes.

Figura 197.Curvas IDF estación ITA Andes. Fuente (Unal, 2018)
296

Figura 198.Curvas IDF estación Campamento. Fuente (Unal, 2018)

Figura 199. Curvas IDF estación Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)
297

Figura 200. Curvas IDF estación Betania Las Guacas. Fuente (Unal, 2018)

7.2 DETERMINACIÓN DE ZONAS INUNDABLES

Las zonas susceptibles a presentar inundaciones en el municipio de Andes son los
cauces y sus zonas aledañas; para estas regiones se hace una diferenciación entre los
tramos de drenajes principales que atraviesan la zona urbana del municipio de Andes
o alguno de sus centros poblados, y que se estudiaran en una escala 1:2.000, y los
demás drenajes que presenta el municipio y que se trabajan a partir del DEM.
Para la zona urbana del municipio de Andes los drenajes que se estudian en escala
1:2.000, son el río San Juan y la quebrada Chaparrala, los tramos que se analizan de
estos cauces se muestran en la Figura 201. La quebrada Chaparralita tercer drenaje
en magnitud que atraviesa la cabecera municipal del municipio no se estudia en esta
escala, pues la misma no logra representar de manera adecuada ésta quebrada para
realizar una modelación hidráulica, por lo que quebrada Chaparralita se incluye en el
estudio de los drenajes rurales.
En el centro poblado de Tapartó, el único drenaje que se estudia en escala 1:2.000 es el
río Tapartó, como se muestra en la Figura 202.
298

Figura 201. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para la cabecera municipal del municipio de Andes (río San
Juan y quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Figura 202. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para el centro poblado de Tapartó (río Tapartó). Fuente
(Unal, 2018)

En el centro poblado de Santa Inés, se analiza en escala 1:2.000 la quebrada Santa
Bárbara, drenaje que atraviesa todo el centro poblado. El tramo que se estudia de
esta quebrada se muestra en la Figura 203.
299

Figura 203. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para el centro poblado de Santa Inés (Quebrada Santa
Bárbara). Fuente (Unal, 2018)

En el centro poblado La Chaparrala, se estudia en detalle la quebrada La Chaparrala
para el tramo mostrado en la Figura 204. Sin embargo, el levantamiento topográfico
de este centro poblado tuvo muchas inconsistencias y correcciones, especialmente
para la quebrada Chaparrala y sus zonas aledañas, por lo que está no representa de
forma adecuada la quebrada y los resultados obtenidos en ésta tienen asociadas
grandes incertidumbres y no se recomienda tomarlos como definitivos.
La quebrada Santa Rita (Figura 205), es el único drenaje que se estudia en escala
1:2.000 en el centro poblado de Santa Rita, siendo este el drenaje de mayor magnitud
que atraviesa el centro poblado. La quebrada Soledad, a pesar de atravesar la mayor
parte del centro poblado, no es estudia en escala 1:2.000, pues la información
topográfica disponible no permite representarlo de forma adecuada para una
modelación hidráulica, por lo que ésta quebrada se incluye en el estudio de drenajes
rurales.
300

Figura 204. Zona de estudio por inundación en escala 1.2.000 para el centro poblado La Chaparrala (Quebrada
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Figura 205. Zona de estudio por inundación en escala 1:2.000 para el centro poblado de Santa Rita (Quebrada Santa Rita).
Fuente (Unal, 2018)
301

Los demás centros poblados (Buenos Aires, San José y San Bartolo), no cuentan con
drenajes importantes atravesándolos, por lo que para estos no se lleva a cabo
estudios de inundación en escala 1:2.000.
Los drenajes que cruzan la zona urbana de Andes o alguno de sus centros poblado, y
que no se estudiaran en escala 1:2.000, así como todos los drenajes que se
encuentran en zonas rurales, que tienen un área de cuenca igual o superior a 2Km²
(escala mínima que se considera adecuada para la resolución del DEM), igualmente
se estudiaran, pero en este caso con el descriptor morfométrico HAND. En la Figura
206 se muestran todos los cauces a estudiarse a partir del HAND.

Figura 206. Drenajes con cuencas mayores a 2 km² en el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

7.3 ESTIMACIÓN DE CAUDALES MÁXIMOS

Los caudales máximos para la zonificación de amenaza por inundaciones se
obtuvieron siguiéndose las diferentes metodologías mostradas en la metodología, los
resultados obtenidos se muestran a continuación.
302

7.3.1 Caudales máximos por análisis de frecuencia

Esta metodología fue aplicada para la serie de caudales máximos del río San Juan en
la estación Campamento del IDEAM, de la serie de registros máximos de esta estación
se extrajo una muestra utilizando el criterio de máximos anuales (Figura 207), serie a
la que posteriormente se le verifica la homogeneidad e independencia, para ajustarle
diferentes funciones de distribución de probabilidad y calcular así los caudales
máximos. Los años 1999, 2000 y 2015 no se tuvieron en cuenta en el análisis debido
a la gran cantidad de faltantes que presentan.

Figura 207. Caudales máximos anuales del río San Juan registrados en la estación Campamento. Fuente (IDEAM, 2017b)

Las evaluaciones de la independencia de las series de caudales máximos muestran
que 3 de las 4 pruebas aplicadas indican que la serie se puede considerar
independiente (Figura 208 y Tabla 51), por lo que se puede asumir que la serie es
estadísticamente independiente.

Figura 208.Prueba de independencia de Anderson para la serie de caudales máximos anuales del río San Juan. Fuente
(Unal, 2018)
303

Tabla 51.Pruebas de independencia para los caudales máximos anuales del río San Juan. Fuente (Unal, 2018)

PRUEBA ESTADÍSTICO CRITICO ESTADÍSTICO PRUEBA RESULTADO
Autocorrelograma 4 2 Serie Independiente
Spearman 1.685 1.367 Serie independiente
Punto de Cambio 1.645 0.758 Serie Independiente
Prueba de Corridas 0.829 1.420 serie NO Independiente

Igualmente, como se puede observar en la Tabla 52, las pruebas de homogeneidad
también muestran que la serie se puede considerar homogénea, por lo que ésta es
apta para aplicar análisis de frecuencia.

Tabla 52. Pruebas de Homogeneidad para los caudales máximos del río San Juan. Fuente (Unal, 2018)

PRUEBA ESTADÍSTICO CALCULADO ESTADÍSTICO CRITICO RESULTADO
Mann Kendall -0.0112 1.6449 Homogénea
Helmert 6 6.3246 NO Homogénea
t Student 0.3359 2.0227 Homogénea
Cramer τ30 = 1.1228 τ60 = 1.1027 2.0227 Homogénea

Como la serie de tiempo es homogénea e independiente, ésta se ajusta a diferentes
funciones de distribución de probabilidad (fdp), lo que permite calcular los caudales
asociadas a estas. En la Tabla 53 se pueden ver los caudales obtenidos para cada una
de las fdp ajustadas a la serie caudales; mientras que en la Tabla 54 se muestran los
resultados de la prueba de bondad de ajuste de Smirnov-Kolmogorov.

Tabla 53.Caudales máximos asociados a diferentes periodos de retorno para las diferentes funciones de distribución de
probabilidad ajustadas al río San Juan. Fuente (Unal, 2018)

CAUDAL [M³/S] PARA CADA TR [AÑOS]
TR [AÑOS]
NORMAL LOGNORMAL GAMMA LOGGAMMA GUMBEL LOGGUMBEL
25 354.3 371.4 371.6 376.8 377.2 410.2
50 378.0 411.6 406.4 421.1 420.2 493.9
100 399.3 451.4 439.4 465.9 462.8 594.0
304

Tabla 54. Bondad de ajuste de las diferentes funciones de distribución de probabilidad ajustadas a los caudales del río
San Juan. Fuente (Unal, 2018)

DISTRIBUCIÓN SMIRNOV-KOSMOGOROV ESTADÍSTICO CRITICO RESULTADO
Normal 0.131 Se ajusta
LogNormal 0.081 Se ajusta
Gamma 0.098 Se ajusta
0.208
LogGamma 0.082 Se ajusta
Gumbel 0.083 Se ajusta
Log Gumbel 0.141 Se ajusta

La prueba Smirnov-Kolmogorov indica que la distribución que mejor se ajusta a los
datos de caudal es la Log-normal, por lo que se asumen los caudales máximos
obtenidos por esta distribución como los caudales máximos del río San juan en la
estación Campamento.

7.3.2 Caudales máximos por hidrógrafas unitarias

La metodología de las hidrógrafas unitarios se utilizó para determinar los caudales
máximos asociados a diferentes periodos de retorno, para las cuencas del río Tapartó
y las quebradas Chaparrala (Andes), Santa Bárbara y Santa Rita, para esto se
delimitaron las cuencas de todos estos drenajes (Figura 243).
305

Figura 209. Cuencas Río Tapartó, quebrada Santa Bárbara y Quebrada Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)

Delimitadas las cuencas, se obtuvieron algunas de sus características morfométricas
para calcular el tiempo de concentración de las éstas, y así obtener el hietograma de
diseño y la precipitación efectiva para cada una de las cuencas. Finalmente, se aplican
las diferentes hidrógrafas unitarias para estimar los caudales máximos.
Para asignar la precipitación a cada una de las cuencas se tuvo utilizó la metodología
de los polígonos de Thiessen, los cuales se muestran en la Figura 210. Por otra parte,
la precipitación efectiva se estima empleando la metodología del número de curva,
para esto se creó un mapa de CN (AMCII) en la zona de estudio de acuerdo con las
coberturas y el grupo hidrológico del suelo, el cual se muestra en la Figura 211.
306

Figura 210.Polígonos de Thiessen para las cuencas del río Taparto y quebradas Chaparrala, Santa Rita y Santa Bárbara.
Fuente (Unal, 2018)

Figura 211. Distribución espacial del número de curva para una humedad antecedente normal (AMCII). Fuente (Unal,
2018)
307

Entre la Figura 212 y Figura 219, se muestran los parámetros morfométricos
estimados, así como el cálculo del tiempo de concentración en las mismas, los
parámetros del número de curvas, hietogramas de diseño (precipitación total y
efectiva) y los caudales calculados para las cuencas de la quebrada Chaparrala
(Andes), río Tapartó, quebrada Santa Bárbara y Santa Rita.

Figura 212. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para la quebrada Chaparrala. Fuente
(Unal, 2018)
308

Figura 213. Hietogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía directa para cuenca de la
quebrada la Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)
309

Figura 214. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para el Río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
310

Figura 215.Hietogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía directa para cuenca del río
Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
311

Figura 216. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para la Quebrada Santa Bárbara. Fuente
(Unal, 2018)
312

Figura 217. Histogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía directa para cuenca de la
quebrada la Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)
313

Figura 218. Propiedades morfométricas y cálculo del tiempo de concentración para la Quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018)
314

Figura 219. Histogramas de precipitación total y efectiva y caudales máximos de escorrentía directa para cuenca de la
quebrada la Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

De estos caudales obtenidos se seleccionaron como caudales máximos para las
cuencas los correspondientes a las hidrógrafas unitarias de Snyder ,pues se estos son
más conservadores que los obtenidos por la metodología del SCS, y a diferencia de
los obtenidos con las hidrógrafas de Williams y Hann estos no son discordantes con
los caudales del Río San Juan, cuenca a la cual tributan todos estos drenajes, ya que
de acuerdo a esta metodología los caudales de los afluentes serían mayores que los
315

del río al que tributan. En la Tabla 55 se muestran los caudales máximos para cada
periodo de retorno seleccionados para estas cuencas.

Tabla 55. Caudales máximos [m³/s] para las cuencas estudiadas. Fuente (Unal, 2018)

CAUDAL MÁXIMO [M³/S] PARA CADA TR [AÑOS]
CUENCA
25 50 100
Quebrada Chaparrala (Andes) 136.3 161.9 188.3
Río Tapartó 223.0 269.0 316.8
Quebrada Santa Bárbara 87.2 111.9 138.5
Quebrada Santa Rita 175.7 219.5 266.1
7.3.3 Transposición de caudales

Como para el río San Juan los caudales están calculados en la estación de caudal
campamento y no en el punto de interés (Figura 220) es necesario, transponer estos
al punto de interés como se indica en la metodología. En la Tabla 56 se muestran los
caudales del río San Juan en la estación Campamento, así como en el punto de interés.

Figura 220. Cuenca del río San juan en la estación Campamento y en el punto de estudio. Fuente (Unal, 2018)

Tabla 56. Caudales máximos del río San Juan en la estación campamento y punto de estudio. Fuente (Unal, 2018)

ÁREA CAUDAL MÁXIMO [M³/S] PARA CADA TR [AÑOS]
[KM²] 25 50 100
316

Campamento 466 371.4 411.6 451.4
Estudio 460 369.0 408.9 448.5

Igualmente, también se hace una transposición de caudales para la quebrada
Chaparrala pues estos se estimaron en la zona urbana de Andes y es necesario
también conocer estos caudales en el centro poblado La Chaparrala. En la Figura 221
se muestran la cuenca de la quebrada Chaparrala en Andes (Chaparrala) y en el centro
poblado (Chaparrala CP), mientras que en la Tabla 57 se muestran los caudales en
estos dos lugares.

Figura 221. Cuenca de la quebrada Chaparrala en zona urbana de Andes (Chaparrala) y en el centro poblado La
Chaparrala (Chaparrala CP). Fuente (Unal, 2018)

Tabla 57. Caudales máximos de la quebrada Chaparrala en la zona urbana de Andes y en el centro poblado La
Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)

ÁREA CAUDAL MÁXIMO [M³/S] PARA CADA TR [AÑOS]
[KM²] 25 50 100
CHAPARRALA (ANDES) 39.62 136.3 161.9 188.3
CHAPARRALA (CP) 28.69 116.0 137.8 160.2
7.3.4 Caudales máximos en zonas rurales

Para los drenajes localizados en las zonas rurales, la estimación de los caudales
máximos se hizo a partir de regresiones potenciales que relacionan el área de drenaje
317

de la cuenca y el caudal máximo asociado a cada periodo de retorno. Para obtener
estas relaciones se delimitaron 51 cuencas con áreas entre 2 y 120 km² en los
principales drenajes del municipio (Figura 222), para cada una de estas cuencas se
obtuvieron los caudales máximos aplicando la metodología de las hidrógrafas
unitarias sintéticas, y conocidos los caudales y el área de las cuencas se ajustaron
regresiones de tipo potencial, previa separación de las cuencas en las que tienen
CN≥80 y CN<80 para una humedad antecedente alta (AMC III). En la Figura 223 se
muestran los ajustes obtenidos y en la Tabla 58 las ecuaciones obtenidas.

Figura 222.Cuencas delimitadas para la regionalización de caudales en la zona rural para regionalización de caudales.
Fuente (Unal, 2018)

Tabla 58. Regresiones Área-Caudal para diferentes condiciones de número de curva. Fuente (Unal, 2018)

TR [AÑOS] CN < 80 CN ≥ 80
25 𝑄̅̅ = 1.6886 𝐴1.0259 𝑄̅̅ = 10.98 𝐴0.7297
50 𝑄̅̅ = 2.4449 𝐴0.992 𝑄̅̅ = 13.272 𝐴0.7230
100 𝑄̅̅ = 3.3145 𝐴0.966 𝑄̅̅ = 15.689 𝐴0.7170
318

Tr 25 años CN<80

Tr 25 años CN≥80

Tr 50 años CN≥80
Tr 50 años CN <80

Figura 223. Regresiones área vs caudal máximo para el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

Al aplicar estas regresiones en el mapa de lujo acumulado se pueden obtener los
caudales máximos de forma distribuida en la cuenca. Los caudales que se pueden
obtener para cada área se muestran en la Figura 224 y Figura 225.
319

Figura 224.Relaciones área-caudal para cuencas con CN<80. Fuente (Unal, 2018)

Figura 225. Relaciones área-caudal para cuencas con CN≥80. Fuente (Unal, 2018)

7.4 CÁLCULO DE MANCHAS DE INUNDACIÓN

7.4.1 Modelación hidráulica

Las modelaciones hidráulicas de los diferentes cauces estudiados en escala 1:2.000
se llevó a cabo con el software HEC-RAS, para esto se usó como información de
partida cartografía en escala 1:2.000 de CARTOANTIOQUIA en la zona urbana del
municipio de Andes, mientras que para los cauces que se encuentran en los demás
centros poblados se utilizó la información topográfica suministrada, por lo que los
resultados obtenidos en estos centros poblados tienen asociadas incertidumbres
propias de la calidad de la topografía. Las dimensiones de las obras hidráulicas
empleadas en la simulación se obtuvieron de un levantamiento en campo.
320

Tanto para la zona urbana de Andes, como para los demás centros poblados solo se
modelaron los cauces acá indicados, y solo se tuvieron en cuenta inundaciones
producto de desbordamiento de los cauces y no controles que estos puedan ejercer
sobre la red de alcantarillado o similares. Los cauces no indicados se estudiaron como
drenajes rurales.

7.4.1.1 Manchas de Inundación río San juan y quebrada Chaparrala (zona urbana de
Andes)

En la modelación hidráulica de la zona urbana de Andes se definieron 57 secciones
transversales para estudiar la quebrada Chaparrala y 188 secciones para el río San
Juan (Figura 226), estás secciones tienen un espaciamiento de 20 m, exceptuando las
zonas aledañas a puentes y coberturas donde es menor esta distancia. En el caso del
río San Juan se incluyeron 5 puentes (P1 a P5) en la modelación, mientras que para la
quebrada Chaparrala se incluyeron 4 puentes (P6 a P9) y una cobertura está bajo la
plaza de mercado.

Figura 226. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación hidráulica en la zona urbana de Andes (río San
Juan y quebrada Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Las diferentes obras hidráulicas presentes en el río San Juan, así como las de la
quebrada La Chaparrala se muestran en la Figura 229 y Figura 230,
respectivamente.
321

Cobertura (Salida)

Puente 6 (P6)
Puente 7 (P7)

Puente 8 (P8) Puente 9 (P9)

Figura 227.Obras hidráulicas en la quebrada Chaparrala para el tramo de estudio. Fuente (Unal, 2018)
322

Puente 1 (P1) Puente 2 (P2)

Puente 3 (P3) Vista desde Puente 4 (P4)

Puente 5 (P5)

Figura 228. Obras hidráulicas en el río San Juan para el tramo de estudio. Fuente (Unal, 2018)

La modelación hidráulica se desarrolló para unas condiciones de flujo mixtas, como
condiciones de frontera se utilizó la pendiente de la profundidad normal (Tabla 59) y
los valores de rugosidad para el cauce y sus márgenes se definieron de acuerdo con
lo observado en campo (Tabla 60).
323

Tabla 59. Condiciones de Frontera para modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala y Río San Juan. Fuente (Unal,
2018)

CAUCCE S AGUAS ARRIBA S AGUAS ABAJO
Chaparrala 0.05 0.02
San Juan 0.022 0.028

Tabla 60. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala y el río San Juan. Fuente (Unal,
2018)

CAUCCE MARGEN IZQUIERDA CAUCE MARGEN DERECHA
Chaparrala 0.035 0.031 0.035
San Juan 0.037 0.028 0.037

De acuerdo con las modelaciones realizadas, la cobertura que tiene la quebrada
Chaparrala no tiene suficiente capacidad hidráulica para los caudales simulados, lo
que ocasiona que allí se generen desbordamientos a pesar de lo encañonado que es
el cauce. La insuficiencia en hidráulica de esta cobertura se debe a que la sección
hidráulica de está es muy pequeña para los caudales que presenta la quebrada,
además, la entrada de la misma tiene un cambio de dirección muy marcado respecto
a las líneas de corriente del cauce; estas dos cosas representan un fuerte control para
el flujo ocasionando que agua arriba de la obra se remanse el agua e incremente el
nivel del río hasta desbordarse, mientras que aguas debajo de la obra se tengan muy
altas velocidades de flujo debido a que la cobertura trabaja con flujo a presión.
En cuanto a los puentes que presenta la quebrada La Chaparrala ninguno de los
caudales simulados hace que el flujo de agua pase sobre estos. Sin embargo, estas
estructuras representan un control para el flujo lo que ocasiona un incremento del
nivel del mismo aguas arriba de los puentes y una aceleración de este hacia aguas
abajo. Este tipo de controles ocasiona que en algunos casos se presenten
desbordamientos antes de los puentes, como ocurre en el último puente (P9) de la
quebrada con los caudales asociados a 100 años periodo de retorno.
Las modelaciones mostraron que en el río San Juan se presentan grandes
profundidades de flujo, pero son muy pocos los desbordamientos del río debido al
gran encañonamiento que presenta este río. Todos los puentes evaluados sobre esta
corriente presentan suficiente capacidad hidráulica; sin embargo, los controles que
estos ejercen sobre el flujo ocasionan que aguas arriba del último puente sobre esta
corriente (P5) se generen algunos desbordamientos para los caudales asociados a 5 y
100 años periodos de retorno.
Entre la Figura 229 y la Figura 234 se muestran las profundidades y velocidades de
flujo de las simulaciones realizadas en la zona urbana de Andes de la quebrada La
Chaparrala y el río San Juan, para los caudales asociados a 25, 50 y 100 años periodos
de retorno.
324

Figura 229. Profundidades de flujo para Tr 25 años en la zona urbana de Andes (río San uan y quebrada Chaparrala).
Fuente (Unal, 2018)

Figura 230. Velocidades de flujo para Tr 25 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y quebrada Chaparrala).
Fuente (Unal, 2018)
325

Figura 231. Profundidades de flujo para Tr 50 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y quebrada Chaparrala).
Fuente (Unal, 2018)

Figura 232.Velocidades de flujo para Tr 50 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y quebrada Chaparrala). Fuente
(Unal, 2018)
326

Figura 233. Profundidades de flujo para Tr 100 años en la zona urbana de Andes (río San uan y quebrada Chaparrala).
Fuente (Unal, 2018)

Figura 234. Velocidades de flujo para Tr 100 años en la zona urbana de Andes (río San Juan y quebrada Chaparrala).
Fuente (Unal, 2018)
327

7.4.1.2 Manchas de Inundación río Tapartó (centro poblado Tapartó)

Para la modelación del río Tapartó se definieron 48 secciones transversales,
espaciadas cada 50 m que cubren toda el área de estudio. Además, se incluyeron 2
puentes que estaban localizados en el tramo a estudiarse. En la Figura 235 se pueden
ver la localización en planta de las secciones transversales y de las obras hidráulicas
incluidas en la modelación, las fotos de estás ultimas se muestran en la Figura 236.

Figura 235. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

Puente 1 Puente 2
Figura 236. Puente incluidos en la modelación del río Tapartó para el tramo de estudio. Fuente (Unal, 2018)

La simulación hidráulica se hizo para los caudales asociados a periodos de retorno de
25, 50 y 100 años, bajo unas condiciones de flujo mixtas y como condiciones de
328

frontera se definió la pendiente de la línea de energía aguas arriba (So=0.048) y aguas
abajo (So=0.02) de la zona de estudio. Los valores de la rugosidad del cauce y sus
márgenes (Tabla 61) se definieron de acuerdo con lo observado en campo

Tabla 61. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

MARGEN IZQUIERDA CAUCE MARGEN DERECHA
0.042 0.035 0.042

Las simulaciones llevadas a cabo en el río Tapartó muestran que los puentes
presentes en el mismo representan un gran control para el flujo, especialmente el
primero de estos ya que no tiene capacidad para ninguno de los caudales modelados.
Agua arriba de este puente se grandes incrementos de la profundidad de flujo,
ocasionando desbordamientos del río y aguas abajo del mismo se incrementa la
peligrosidad del flujo debido a un fuerte aumento de velocidad. A pesar de las altas
profundidades que alcanza el río Tapartó se presentan pocos desbordamientos sobre
el municipio de Andes (margen derecha del río) debido a la gran diferencia de altura
que hay entre el centro poblado y el río, teniéndose que los mayores
desbordamientos se dan sobre la margen izquierda del río, en el municipio de
Betania. Sin embargo, en Andes se dan algunos desbordamientos, especialmente en
el tramo final de la zona de estudio donde el río se encuentra más cerca de la vía,
donde para los caudales simulados el río se desborda sobre esta.
Entre la Figura 237 y la Figura 242 se muestran las profundidades y velocidades de flujo
para los caudales simulados.
329

Figura 237.Profundidades de flujo para un Tr 25 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

Figura 238.Velocidades de flujo para un Tr 25 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
330

Figura 239.Profundidades de flujo para un Tr 50 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

Figura 240. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
331

Figura 241. Profundidades de flujo para un Tr 100 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

Figura 242. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en el río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
332

7.4.1.3 Manchas de Inundación quebrada Santa Bárbara (centro poblado Santa Inés)

Para la modelación de la quebrada Santa Bárbara se definieron 77 secciones
transversales, espaciadas cada 15 m que cubren toda el área (Figura 243). Además,
se incluyeron 2 puentes que estaban localizados en el tramo a estudiarse, los cuales
se muestran en la Figura 244 junto con los diques que tiene la quebrada para intentar
evitar que esta se desborde.
Para llevar a cabo la modelación de la quebrada Santa Bárbara fue necesario editar
manualmente las secciones del cauce en el tramo que se encuentra canalizado y
cuenta con diques, esto con el fin de representar de forma adecuada la topografía del
cauce en estas zonas, ya que la información topografía disponible no representaba
de forma adecuada el cauce en estos tramos.

Figura 243.Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal,
2018)
333

Puente 1 Puente 2

Dique Dique

Figura 244.Puentes y diques en el tramo de estudio de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)

Las modelaciones hidráulicas se desarrollaron para los caudales asociados a periodos
de retorno de 25, 50 y 100 años, bajo unas condiciones de flujo mixtas y como
condiciones de frontera se definió la línea de energía aguas arriba (So=0.05) y aguas
abajo (So=0.075) de la zona de estudio. Las rugosidades del lecho y de las márgenes
se definieron de acuerdo con lo observado en estas visitas (Tabla 62)

Tabla 62. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)

MARGEN IZQUIERDA CAUCE MARGEN DERECHA
0.022 0.025 0.022

La modelación hidráulica de la quebrada Santa Bárbara muestra que esta presenta
múltiples desbordamientos en el tramo estudiado debido al poco desnivel que hay
entre la quebrada y sus llanuras. Estos desbordamientos se dan para todos los
periodos de retorno analizados a pesar de la presencia diques longitudinales en varios
tramos del río. Además, los puentes presentes en el tramo de estudio tienen
problemas de capacidad hidráulica, siendo alcanzados por el flujo para los diferentes
334

periodos de retorno y teniéndose inclusive que en el puente 1 para un periodo de
retorno de 100 el agua vierte sobre este.
Entre la Figura 245 y la Figura 250 se muestran las profundidades y velocidades de flujo
para los caudales simulados.

Figura 245. Profundidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)
335

Figura 246.Velocidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)

Figura 247. Profundidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)
336

Figura 248. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)

Figura 249. Profundidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)
337

Figura 250. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)

7.4.1.4 Manchas de Inundación quebrada Chaparrala (centro poblado La Chaparrala)

Para la modelación de la quebrada Chaparrala se definieron 111 secciones
transversales, espaciadas cada 20 m que cubren toda el área de estudio (Figura 251).
Además, se incluyó un puente que estaban localizados en el tramo a estudiarse
(Figura 252). En el tramo de estudio se cuenta con otros dos puentes que no se
incluyeron en la modelación, ya que las inconsistencias de la topografía hacen que no
sea posible representarlos de forma adecuada en la modelación.

Puente Puente
Figura 251. Puente incluido en la modelación en el tramo de estudio de la quebrada Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)
338

Figura 252. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación de la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Las modelaciones hidráulicas se desarrollaron para los caudales asociados a periodos
de retorno de 25, 50 y 100 años, bajo unas condiciones de flujo mixtas y como
condiciones de frontera se definió la línea de energía aguas arriba (So=0.09) y aguas
abajo (So=0.08) de la zona de estudio. Las rugosidades del lecho y de las márgenes se
definieron de acuerdo con lo observado en estas visitas (Tabla 63)

Tabla 63. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala (centro poblado Chaparrala).
Fuente (Unal, 2018)

MARGEN IZQUIERDA CAUCE MARGEN DERECHA
0.038 0.031 0.038

La modelación hidráulica de la quebrada Chaparrala en el centro poblado de mismo
nombre, muestra que el puente evaluado no tiene capacidad hidráulica para ninguno
de los periodos de retorno evaluado, lo que ocasiona que en esta zona se presenten
desbordamientos sobre la vía. En el resto del tramo estudiado a pesar de no tenerse
otros controles hidráulicos se presentan múltiples desbordamientos del cauce que
afectan las construcciones aledañas al mismo e inclusive la vía.
Entre la Figura 253 y la Figura 258 se muestran las profundidades y velocidades de flujo
para los caudales simulados.
339

Figura 253. Profundidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Figura 254. Velocidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado Chaparrala).
340

Figura 255. Profundidades de flujo para un Tr 50años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Figura 256. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado Chaparrala).
341

Figura 257 .Profundidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala). Fuente (Unal, 2018)

Figura 258. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Chaparrala (centro poblado
Chaparrala).
342

7.4.1.5 Manchas de Inundación quebrada Santa Rita (centro poblado Santa Rita)

Para la modelación de la quebrada Santa Barbará se definieron 30 secciones
transversales, espaciadas cada 25 m que cubren toda el área de estudio (Figura 259).
Además, se incluyó un puente que estaban localizados en el tramo a estudiarse
(Figura 260).

Figura 259. Secciones transversales y obras hidráulicas para la modelación de la quebrada Santa Rita. Fuente
(Unal, 2018)

Figura 260.Puente en el tramo de estudio de la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

Las modelaciones hidráulicas se desarrollaron para los caudales asociados a periodos
de retorno de 25, 50 y 100 años, bajo unas condiciones de flujo mixtas y como
343

condiciones de frontera se definió la línea de energía aguas arriba (So=0.048) y aguas
abajo (So=0.03) de la zona de estudio. Las rugosidades del lecho y de las márgenes
se definieron de acuerdo con lo observado en estas visitas (Tabla 62)

Tabla 64. n de Manning utilizado en la modelación hidráulica de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal,
2018)

MARGEN IZQUIERDA CAUCE MARGEN DERECHA
0.04 0.034 0.04

De la modelación hidráulica realizada para la quebrada Santa Rita, destaca el control
hidráulico que ejerce el puente sobre esta, el cuál a pesar de no ser revasado por la
quebrada ocasiona grandes incrementos del nivel de flujo hacia aguas arriba y
posteriores aceleraciones de este flujo hacia aguas abajo.
Entre la Figura 261 y la Figura 266 se muestran las profundidades y velocidades de
flujo para los caudales simulados.

Figura 261. Profundidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
344

Figura 262. Velocidades de flujo para un Tr 25 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

Figura 263. Profundidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
345

Figura 264. Velocidades de flujo para un Tr 50 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

Figura 265. Profundidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
346

Figura 266. Velocidades de flujo para un Tr 100 años en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

7.4.2 Descriptor morfométrico HAND

Para toda el área de estudio se creó el mapa geomorfológico HAND, el cual indica la
elevación de una celda respecto al drenaje más cercano, siguiendo las direcciones de
drenaje, para esto se tuvieron en cuenta solo los cauces con área mayores a 2 km²;
este mapa se muestra en la Figura 267 y sirvió para determinar las manchas de
inundación en los drenajes rurales a partir de la asignación de niveles de agua en los
cauces.
Al definir niveles de flujo de acuerdo con lo expuesto en la metodología para los
diferentes drenajes presentes en el HAND y estimar las manchas de inundación se
obtiene el mapa de inundaciones para todo el municipio (Figura 268).
347

Figura 267. HAND para la región de estudio. Fuente (Unal, 2018)

Figura 268. Manchas de inundaciones en el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)
348

7.5 ZONIFICACIÓN DE LA AMENAZA POR INUNDACIÓN

A partir de los niveles de flujo, las velocidades del mismo y del producto de estas dos
variables se definieron los niveles de amenaza tanto para la zona urbana y centros
poblados estudiados en una escala 1:2.000, así como para los drenajes de la zona
rural.

7.5.1 Amenaza por inundación en centros poblados

Para determinar la amenaza en los centros poblados, en cada uno de estos se unieron
los resultados de los cauces estudiados con modelación hidráulica en una escala
1:2.000 y los estudiados con el descriptor geeomorfométrico HAND.

7.5.1.1 Amenaza por inundación en la zona urbana Andes

Para la cabecera municipal del municipio de Andes se estudió la amenaza por
inundación en la quebrada Chaparrala y el río San Juan con modelación hidráulica,
mientras que la quebrada Chaparralita se estudió a partir del HAND. La zonificación
de amenaza por inundación en el municipio de Andes se muestra en la Figura 269.

Figura 269. Amenaza por inundación en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018)
349

Figura 270. Amenaza por inundación en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018)

7.5.1.2 Amenaza por inundación en el centro poblado de Tapartó

Para el centro poblado de Tapartó la amenaza por inundación se estudió de
manera exclusiva para el río Tapartó, la zonificación de amenaza en este río se
muestra en la Figura 271.

Figura 271. Amenaza por inundación en el centro poblado de Tapartó. Fuente (Unal,2018)
350

Figura 272. Amenaza por inundación en el centro poblado de Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

7.5.1.3 Amenaza por inundación en el centro poblado de Santa Inés

Para el centro poblado de Santa Inés la amenaza por inundación está asociada
principalmente a la quebrada Santa Bárbara, para la cual se zonificó la amenaza
(Figura 273) de acuerdo con los resultados de la modelación hidráulica.

Figura 273. Amenaza por inundación en el centro poblado de Santa Inés. Fuente (Unal,2018)
351

Figura 274. Amenaza por inundación en el centro poblado de Santa Inés. Fuente (Unal, 2018)

7.5.1.4 Amenaza por inundación en el centro poblado La Chaparrala

Para el centro poblado la Chaparrala la amenaza por inundación está asociada
únicamente a la quebrada Chaparrala, la zonificación de la amenaza de esta
quebrada se muestra en la Figura 275.

Figura 275. Amenaza por inundación en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal,2018)
352

Figura 276 .Amenaza por inundación en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)

7.5.1.5 Amenaza por inundación en el centro poblado Santa Rita

Para el centro poblado de Santa Rita se estudió la quebrada Santa Rita con
modelación hidráulica y las quebradas soledad y san Gregorio con el descriptor
geomorfométrico HAND. En la Figura 277 se muestra la zonificación de amenaza
por inundación en Santa Rita.

Figura 277. Amenaza por inundación en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
353

Figura 278. Amenaza por inundación en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

7.5.2 Amenaza por inundación en zonas rurales

En las zonas rurales del municipio de Andes la amenaza asociada a procesos de
inundación se obtuvo a partir del HAND, por lo que la resolución de esta es menor
que la de los drenajes estudiados en escala 1:2.000 y su incertidumbre es más
alta. En la Figura 279 se muestra la amenaza por inundación para todo el
municipio de Andes.
354

Figura 279. Amenaza por inundación en el municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

8 EVALUACIÓN DE LA AMENAZA POR AVENIDAS TORRENCIALES

8.1 INVENTARIO DE AVENIDAS TORRENCIALES

Debido a que los fenómenos de inundaciones lentas e inundaciones rápidas no son
generalmente diferenciados adecuadamente en las bases de datos, se optó por
realizar un inventario que cubriera ambos fenómenos. Se obtuvieron los registros
disponibles en la base de datos DesInventar, la cual posee para el municipio de Andes
16 registros de este tipo, siendo el más antiguo registrado en el año 1931 y el más
reciente del año 2015 (Tabla 65)

Tabla 65. Avenidas torrenciales e inundaciones reportadas en la base de datos DesInventar en el municipio de Andes
desde el año 1931 hasta el 2015. Fuente (Corporación OSSO, n.d.)
355

FENÓMENO FECHA LUGAR DAÑOS
Inundación 24/06/1931 Andes Afectaciones a 15 viviendas, vías de
transporte y al sector agropecuario
Avenida 11/07/1963 Quebrada Chaparrala, Sin datos de afectaciones
torrencial vereda El Líbano
Avenida 21/12/1969 Corregimiento Santa 10 personas muertas, una persona herida,
torrencial Rita una vivienda afectada
Inundación 4/09/1988 Andes Una vivienda destruida, 6
personas afectadas
Inundación 23/06/1989 Casco urbano de Andes 3 viviendas destruidas, 35 personas
damnificadas, vías veredales afectadas,
daños en el acueducto, pérdidas calculadas
en 100 millones de pesos.
Avenida 26/04/1993 Río Tapartó, 62 personas fallecidas y 55 desaparecidas, 78
torrencial corregimiento de familias damnificadas, 9 puentes y una
Tapartó escuela destruidos, 6 Km de vía afectados,
daños en cultivos
Inundación 5/07/1993 Río Tapartó, Daños en vías y acueducto
corregimiento de
Tapartó
Inundación 12/09/1996 Quebrada La Viviendas afectadas
Chaparrala
Inundación 7/11/1996 Veredas La Clara, La Una vivienda destruida, afectaciones en dos
Soledad y Egipto vías, dos acueductos y cultivos
Avenida 17/03/2002 Corregimiento de 4.500 afectados, 3 centros educativos y un
torrencial Tapartó acueducto afectado.
Inundación 29/09/2003 Casco urbano, barrio 36 personas y 6 viviendas afectadas,
Carlos E. Restrepo pérdidas de enseres de una vivienda y dos
locales comerciales
Inundación 14/05/2005 Casco urbano en barrio Una persona herida, 12 personas
Carlos E. Restrepo, damnificadas y 18 afectadas, 3 viviendas
Veredas Risaralda, El destruidas y 4 afectadas
356

FENÓMENO FECHA LUGAR DAÑOS
Rojo y Chaparralito

Avenida 27/03/2006 Sector La Siria, 31 personas afectadas, 2 viviendas
torrencial corregimiento de destruidas, afectaciones en 5 viviendas,
Tapartó servicios de acueducto y energía
Avenida 11/05/2009 Corregimiento de 75 personas y 20 viviendas afectadas,
torrencial Tapartó afectaciones en tres vías de transporte, un
puente peatonal y en servicio de acueducto
Avenida 6/07/2010 Río Tapartó 45 personas y 9 viviendas afectadas,
torrencial afectaciones en un puente peatonal y en el
servicio de acueducto
Avenida 11/04/2015 Quebrada San Agustín, 11 viviendas destruidas, 35 viviendas
torrencial corregimiento de Santa afectadas, 218 personas afectadas, 6
Rita y río Tapartó, puentes destruidos, 2 acueductos afectados
corregimiento de
Tapartó

A pesar del poco registro de eventos, la información consignada en el DesInventar
logra evidenciar tendencias de ocurrencia en las inundaciones y avenidas torrenciales
en el territorio municipal. En la Figura 280 se encuentran ubicados los seis puntos
que registraron daños por inundaciones con información sobre su localización
geográfica en el municipio. Dado que no se tienen datos precisos de la ubicación de
afectaciones por avenidas torrenciales, se dividió el territorio Andino en sus
principales cuencas y según la cantidad de reportes de avenidas torrenciales que
tuviera cada una, y se le asignó un color en el mapa.
En general, las avenidas torrenciales han ocurrido históricamente en su mayoría en
el río Tapartó en el corregimiento del mismo nombre, y en la quebrada San Agustín
en el corregimiento de Santa Rita, mientras que las inundaciones han ocurrido en
zonas aledañas al casco urbano del municipio (Figura 280).
357

Figura 280. Localización de daños reportados por eventos de inundación en el municipio de Andes. El color de
cada cuenca corresponde al número de eventos de avenidas torrenciales que tiene registrada la cuenca en la
base de datos. Fuente (Unal, 2018).

8.2 ANALISIS DE LA RESPUESTA HIDROLÓGICA DE CUENCAS

En el análisis morfométrico se analizan en total 70 subcuencas. En la Figura 281 se
muestran las subcuencas a estudiar y en la Tabla 66 los parámetros morfométricos
extraídos de cada una y el resultado de sus ecuaciones discriminantes.
Para 69 de las 70 subcuencas analizadas los valores de la ecuación discriminante CAT
son mayores que los valores de CA, esto significa que todas, a excepción de una se las
subcuencas estudiadas tienden a tener comportamientos torrenciales ante eventos
de lluvia extremos, dada la morfología del municipio, donde predominan las altas
pendientes, las cuencas alargadas, encañonadas y con grandes alturas relativas.
358

A su vez únicamente una cuenca, la quebrada San Bartolo, mostró un valor de CA
mayor que CAT, por lo que es catalogada como una cuenca de respuesta hidrológica
de tipo aluvial.

Figura 281. Mapa de respuesta hidrológica de cuencas del municipio de Andes. El número de las cuencas
corresponde al de la Tabla 66. Fuente (Unal, 2018)
359

NUME NOMBR DRENAJE N Cl Lb R A Lu C R M CA CAT RESPUEST RESULT TIPO DE
RO E AL u w A ADO EVENT
CUENC HIDROLÓ FACTOR O
QUE (k (K (Km (k (k
A 2)
GICA V/A PROPE
m) m) m) m)
NSO
DESEMB
OCA

1 Quebrad Rio San 6 3 3.4 0. 3.2 5 0. 0.8 0. 305 324 Torrencial 0.42 Crecient
a La Juan 9 6 5 .8 .4 e súbito
Esperanz
a

2 Quebrad Rio San 5 5.1 4.5 1. 3.6 6.5 0. 0.9 0. 416 451 Torrencial 2.72 Flujo de
a La Juan 1 5 5 .9 .5 escomb
Naranjal ros
a

3 Quebrad Rio San 3 2 2.4 0. 1.4 2.5 0. 0.9 0. 340 375 Torrencial 0.85 Crecient
a Juan 9 6 7 .3 .1 e súbita
Chaparra
l

4 Quebrad Rio San 1 8.5 7.5 1. 9.7 18. 0. 1.3 0. 383 410 Torrencial 0.4 Crecient
as Juan 8 1 3 5 4 .3 .8 e súbita

Yarumal
y La
360

Ciudad

5 Quebrad Rio San 1 2.6 2.9 0. 3.9 7.5 0. 0.9 0. 306 324 Torrencial 0 Crecient
a Juan 0 9 5 5 .5 .7 e súbita
Boqueró
n

6 Quebrad Quebrad 2 4.2 4.3 1 7.7 12 0. 1.1 0. 321 340 Torrencial 0 Crecient
a a 0 6 4 .3 e súbita
Patudala Cañavera
l

7 Sin Rio 3 2 2.5 0. 1.6 2.8 0. 0.7 0. 273 289 Torrencial 0 Crecient
nombre Tapartó 8 6 5 .7 .4 e súbita

8 Sin Rio 3 1.2 1.8 0. 1.2 2 0. 0.8 0. 270 296 Torrencial 6.09 Flujo de
nombre Tapartó 7 6 8 .2 escomb
ros

9 Quebrad Rio 5 2.7 3 0. 2.2 3.9 0. 0.3 0. 271 273 Torrencial 0 Crecient
a Tapartó 9 6 2 .3 e súbita
Tapatorc
ito

10 Sin Quebrad 1 3.5 4.3 0. 5.4 10. 0. 1 0. 254 263 Torrencial 0 Crecient
nombre a 2 8 8 5 4 .4 .2 e súbita
Cañavera
l
361

11 Quebrad Rio San 3 1.7 2.1 0. 1.4 2.1 0. 0.4 0. 252 259 Torrencial 0 Crecient
a La Juan 8 6 4 .3 .1 e súbita
Toma

12 Sin Rio 4 1.3 2 0. 1.5 1.8 0. 0.6 0. 231 241 Torrencial 6.21 Flujo de
nombre Tapartó 7 8 5 .4 .3 escomb
ros

13 Quebrad Rio 1 3.1 3.6 0. 1.9 3.1 0. 0.8 0. 313 336 Torrencial 0 Crecient
a La Tapartó 9 6 6 .5 .9 e súbita
Melliza

14 Quebrad Rio 8 2.5 2.9 0. 3.7 4.8 0. 0.8 0. 289 305 Torrencial 0 Crecient
a Tapartó 9 8 4 .6 e súbita
Monteve
rde

15 Quebrad Rio 4 3 3.1 1 2.9 5.7 0. 0.5 0. 299 309 Torrencial 0 Crecient
a San Tapartó 5 3 .9 e súbita
Antonio

DRENAJE AL
NUMERO Cl Lb A Lu R RESPUESTA RESULTADO TIPO DE EVENTO
NOMBRE QUE Nu Rw C M CA CAT
CUENCA (km) (Km) (Km2) (km) (km) HIDROLÓGICA FACTOR V/A PROPENSO
DESEMBOCA

Creciente súbita
16 Cañada Honda Rio San Juan 5 2.7 2.9 1.0 2.3 3.7 0.6 0.7 0.5 334.7 357.0 Torrencial
0.00
Quebrada La Quebrada Creciente súbita
17 11 3.6 4.0 0.9 4.3 11.5 0.4 1.1 0.5 308.5 329.1 Torrencial
Peña Cañaveral 0.00
Quebrada Creciente súbita
18 Rio Tapartó 4 5.7 5.5 1.0 5.2 6.5 0.8 0.9 0.4 360.0 383.3 Torrencial
California 0.00
362

Quebrada La Flujo de escombros
19 Rio Tapartó 6 3.0 3.2 0.9 3.8 5.9 0.7 0.8 0.4 305.1 319.9 Torrencial
Selva 5.92
20 Sin nombre Rio Tapartó 4 2.0 2.7 0.7 2.0 3.0 0.7 1.0 0.7 282.6 309.8 Torrencial Flujo de escombros
4.51
Creciente súbita
Quebradas La
21 Seria, El Rincón Rio Tapartó 19 7.1 7.5 0.9 13.9 20.1 0.7 1.4 0.4 299.3 313.2 Torrencial
y La Pedrala
0.86
Creciente súbita
Quebrada La Quebrada
22 9 3.2 3.9 0.8 3.3 5.1 0.6 0.9 0.5 282.1 299.4 Torrencial
Negra o La Villa Cañaveral
0.00
Creciente súbita
Quebradas La
23 Chaparralita y Rio San Juan 8 4.6 4.4 1.1 4.2 7.5 0.6 0.5 0.2 339.7 352.9 Torrencial
La Margarita
0.00
Creciente súbita
Quebrada El
Rio
24 Cardal, Cañada 4 3.0 3.3 0.9 3.0 4.2 0.7 0.5 0.3 281.8 288.2 Torrencial
Chaparrala
El Rincón
0.00
25 Sin nombre Rio Tapartó 10 3.0 3.6 0.8 3.8 5.5 0.7 1.0 0.5 284.2 301.8 Torrencial Flujo de escombros
5.91
Quebrada La Rio Creciente súbita
26 5 2.1 2.5 0.8 2.0 2.9 0.7 0.5 0.3 261.7 268.3 Torrencial
Linda Chaparrala 0.00
Cañada La Polda Rio Creciente súbita
27 3 1.8 2.5 0.7 1.7 2.5 0.7 0.7 0.5 239.1 250.1 Torrencial
Chaparrala 0.00

DRENAJE AL
NUMERO Cl Lb A Lu R RESPUESTA RESULTADO TIPO DE EVENTO
NOMBRE QUE Nu Rw C M CA CAT
CUENCA (km) (Km) (Km2) (km) (km) HIDROLÓGICA FACTOR V/A PROPENSO
DESEMBOCA

Quebradas Creciente súbita
Momblán,
28 Risaralda, Rio San Juan 11 4.5 4.6 1.0 5.6 11.4 0.5 0.8 0.3 308.8 321.1 Torrencial
Piamonte 0.00
Quebrada El Rio Flujo de escombros
29 4 1.6 2.0 0.8 2.1 3.0 0.7 0.9 0.6 298.7 323.9 Torrencial
Silencio Chaparrala 5.95
363

Quebrada El Flujo de escombros
30 Rio Tapartó 4 3.2 3.7 0.9 3.0 3.9 0.8 1.1 0.6 333.6 363.5 Torrencial
Criminal 5.86
Quebrada San Rio Creciente súbita
31 3 1.2 1.8 0.7 1.2 1.3 0.9 0.5 0.4 221.8 228.1 Torrencial
Peruchito Chaparrala 0.00
Quebrada La Creciente súbita
32 Rio San Juan 3 1.6 2.0 0.8 1.1 1.7 0.6 0.6 0.6 295.5 316.8 Torrencial
Cedrona 0.00
Creciente súbita
Quebradas
Quebrada
33 Cañaveral parte 12 3.7 4.2 0.9 6.4 9.5 0.7 0.9 0.4 274.8 284.9 Torrencial
Cañaveral
alta y Blanca
0.00
Quebrada Santa Rio Creciente súbita
34 4 1.5 2.3 0.6 1.7 2.4 0.7 0.6 0.5 203.9 207.9 Torrencial
Teresa Chaparrala 0.00
Quebrada El Rio Creciente súbita
35 5 2.6 2.9 0.9 2.3 3.3 0.7 0.6 0.4 306.7 323.2 Torrencial
Líbano Chaparrala 0.00
Rio Flujo de escombros
36 Sin nombre 3 0.9 1.5 0.6 1.2 1.3 0.9 0.5 0.5 195.0 198.3 Torrencial
Chaparrala 4.60
Quebrada San Creciente súbita
Perucho y Rio
37 Cañada La 5 2.0 2.4 0.8 2.5 3.4 0.7 0.5 0.3 264.9 272.5 Torrencial
Chaparrala
Tablaza
0.00
Rio Creciente súbita
38 Sin nombre 1 2.1 2.5 0.8 2.3 2.2 1.0 0.7 0.4 297.2 315.3 Torrencial
Chaparrala 0.00
Quebrada La Creciente súbita
39 Rio San Juan 1 1.5 1.9 0.8 1.0 1.5 0.7 0.7 0.7 314.6 345.1 Torrencial
Pava 0.00

DRENAJE AL
NUMERO Cl Lb A Lu R RESPUESTA RESULTADO TIPO DE EVENTO
NOMBRE QUE Nu Rw C M CA CAT
CUENCA (km) (Km) (Km2) (km) (km) HIDROLÓGICA FACTOR V/A PROPENSO
DESEMBOCA

Flujo de escombros
Rio Chaparrala Rio
40 8 4.0 4.6 0.9 5.1 6.7 0.8 1.5 0.7 332.9 364.5 Torrencial
parte alta Chaparrala
6.31
Quebrada San Creciente súbita
41 Rio Santa Rita 12 4.1 4.3 1.0 6.1 8.6 0.7 0.8 0.3 308.1 320.6 Torrencial
Pedro 0.00
364

Quebrada El Creciente súbita
42 Rio San Juan 3 1.7 2.0 0.8 1.3 2.1 0.6 0.6 0.5 297.7 318.7 Torrencial
Tolima 0.00
Quebrada San Aluvial
43 Rio San Juan 27 1.7 5.5 0.3 14.0 22.3 0.6 1.2 0.3 7.0 -22.6 Aluvial
Bartolo 0.00
44 Rio San Agustin Rio Santa Rita 29 11.3 10.6 1.1 26.1 34.3 0.8 2.0 0.4 345.9 368.1 Torrencial 2.56 Flujo de escombros

Creciente súbita
45 Cañada Egipto Rio Santa Rita 3 1.8 2.5 0.7 1.5 2.3 0.7 0.7 0.6 267.2 285.9 Torrencial
0.00
Creciente súbita
46 Cañada La Clara Rio Santa Rita 4 2.1 2.7 0.8 1.8 2.7 0.7 0.8 0.6 288.3 311.5 Torrencial
0.00
Flujo de escombros
Quebrada Santa
47 Helena o Peñas Rio San Juan 1 2.8 3.2 0.9 2.2 2.8 0.8 0.9 0.6 330.4 358.8 Torrencial
Azules
3.10
Quebrada La Creciente súbita
48 Rio Santa Rita 13 5.0 5.2 1.0 8.2 10.1 0.8 1.1 0.4 325.4 343.4 Torrencial
Soledad 0.00
Creciente súbita
Quebrada San Quebrada
49 9 3.6 3.9 0.9 5.7 8.4 0.7 1.0 0.4 305.6 322.9 Torrencial
Antonio Santa Bárbara
0.00
Quebradas Las Creciente súbita
Flores y El Quebrada
50 8 4.2 4.8 0.9 6.4 7.6 0.8 1.4 0.6 316.6 341.5 Torrencial
Narciso Santa Bárbara
0.43
Quebradas El Creciente súbita
Crucero y La Quebrada
51 5 3.2 3.5 0.9 3.2 4.8 0.7 0.7 0.4 313.8 331.4 Torrencial
Santa Bárbara
Meseta 0.00

DRENAJE AL
NUMERO Cl Lb A Lu R RESPUESTA RESULTADO TIPO DE EVENTO
NOMBRE QUE Nu Rw C M CA CAT
CUENCA (km) (Km) (Km2) (km) (km) HIDROLÓGICA FACTOR V/A PROPENSO
DESEMBOCA

Creciente súbita
Quebrada Quebrada
52 1 1.5 2.3 0.7 1.1 1.5 0.7 0.8 0.8 282.8 311.9 Torrencial
Abreaquil Santa Bárbara
0.00
Creciente súbita
Quebrada Santa Quebrada
53 6 3.4 3.8 0.9 3.8 4.9 0.8 1.3 0.6 341.5 373.6 Torrencial
Isabel Santa Bárbara
0.69
365

Rio Santa Rita Creciente súbita
54 Rio Santa Rita 44 10.0 9.7 1.0 27.5 40.1 0.7 1.9 0.4 324.3 343.1 Torrencial
Parte Alta 0.17
Creciente súbita
Cañada Quebrada
55 3 2.4 3.3 0.7 3.0 3.4 0.9 1.2 0.7 290.2 318.0 Torrencial
Rosellón Santa Bárbara
1.78
56 Sin nombre Rio San Juan 3 1.0 1.7 0.6 1.1 1.4 0.8 0.7 0.6 215.2 229.3 Torrencial Creciente súbita
0.00
Quebrada El Flujo de escombros
57 Rio Santa Rita 24 9.8 9.7 1.0 17.8 25.7 0.7 1.9 0.5 331.6 354.4 Torrencial
Silencio 3.64
Cañadas La Creciente súbita
García y Santa Quebrada
58 8 3.4 3.8 0.9 4.7 6.2 0.8 0.8 0.4 308.6 324.4 Torrencial
Ana Santa Bárbara
0.00
Creciente súbita
Cañada La Quebrada
59 4 2.1 2.8 0.7 2.6 2.6 1.0 0.9 0.6 281.9 303.7 Torrencial
Baraja Santa Bárbara
0.00
Creciente súbita
Cañada El Quebrada
60 1 2.0 2.6 0.8 1.1 2.0 0.6 0.9 0.8 317.6 353.4 Torrencial
Saltillo Santa Bárbara
0.00
Flujo de escombros
Quebrada
61 Sin nombre 7 4.6 4.9 0.9 7.0 9.8 0.7 1.5 0.6 333.1 360.1 Torrencial
Santa Bárbara
4.56
Creciente súbita

62 Quebrada Quebrada 4 2.6 3.3 0.8 2.5 3.4 0.8 1.0 0.6 305.4 332.3 Torrencial
Manzanares Santa Bárbara 0.00

DRENAJE AL
NUMERO Cl Lb A Lu R RESPUESTA RESULTADO TIPO DE EVENTO
NOMBRE QUE Nu Rw C M CA CAT
CUENCA (km) (Km) (Km2) (km) (km) HIDROLÓGICA FACTOR V/A PROPENSO
DESEMBOCA

Creciente súbita
Cañada Santa Quebrada
63 6 3.6 4.2 0.9 3.6 5.2 0.7 1.2 0.6 316.9 344.2 Torrencial
Gertrudis Santa Bárbara
0.00
Quebrada El Creciente súbita
64 Rio San Juan 1 1.5 2.2 0.7 1.5 1.5 1.1 0.8 0.6 266.3 289.1 Torrencial
Rodano 0.0
366

Creciente súbita
Quebrada Surigi Quebrada
65 6 4.1 4.3 1.0 4.5 6.9 0.7 1.1 0.5 341.6 367.9 Torrencial
o Caracol Santa Bárbara
0.00
Creciente súbita
Quebrada Santa
Quebrada
66 Barbara parte 12 4.6 5.3 0.9 7.4 9.6 0.8 1.4 0.5 298.1 318.4 Torrencial
Santa Bárbara
alta
1.86
Quebrada El Creciente súbita
67 Rio San Juan 4 2.6 3.0 0.9 2.5 2.8 0.9 0.7 0.4 306.7 325.2 Torrencial
Jordán 0.00
Quebrada La Creciente súbita
68 Rio San Juan 21 8.5 8.3 1.0 10.5 15.4 0.7 1.4 0.4 344.9 367.7 Torrencial
Cristalina 0.00
Quebrada La Creciente súbita
69 Rio San Juan 5 3.8 4.3 0.9 3.4 5.8 0.6 1.1 0.6 319.3 344.1 Torrencial
Mesenia 0.00
Quebrada El Flujo de escombros
70 Rio Tapartó 14 4.1 4.5 0.9 7.0 10.4 0.7 1.4 0.5 316.1 339.0 Torrencial
Cóndor 5.63

Tabla 66. Resultados de análisis a subcuencas del municipio de Andes de morfometría, análisis de aporte de sedimentos y de propensión a tipo de evento torrencial.
Fuente (Unal, 2018)
367

8.3 ANALISIS DEL POTENCIAL APORTE DE SEDIMENTOS

8.3.1 Presencia de regolitos grueso granulares

A partir del mapa geológico disponible del municipio, se reclasifican las unidades
según la granulometría de los regolitos generados por la meteorización de las
unidades litológicas.
La clasificación incluye regolitos grueso granulares, para rocas sedimentarias de
granulometría arenosa y rocas plutónicas y metamórficas ricas en cuarzo que
meteorizan en materiales arenosos; regolitos fino granulares para rocas
metamórficas y volcánicas ricas en minerales ferruginosos y feldespatos, los
cuales meteorizan en materiales arcillosos y limosos: y depósitos, que incluye
depósitos aluviales, aluvio torrenciales y de vertiente.
La Figura 282 muestra las cuencas analizadas y los resultados de la clasificación de
las unidades geológicas, donde se observa que la principal unidad de regolitos
grueso granulares corresponde al cuerpo plutónico del Batolito de Farallones
ubicado al occidente del municipio, además del miembro Medio de la formación
Amagá, el cual aflora en un lente al nororiente del municipio.

8.3.2 Modelo SHALSTAB

La Figura 283 muestra los resultados de la aplicación del modelo SHALSTAB en el
municipio de Andes. Giuliani, Filipello, & Mandrone (2016) sugieren una
clasificación de la susceptibilidad por movimientos en masa bajo 7 categorías. Las
categorías se basan en la intensidad de lluvia crítica a la cual una masa de suelo
es susceptible a desprenderse. Estas categorías son:
1. Incondicionalmente inestable
2. 0 – 30 mm/día
3. 31 – 100 mm/día
4. 101 – 160 mm/día 5. 151 – 200 mm/día
6. 201 – 999 mm/día
7. Incondicionalmente estable
Así, por ejemplo, una celda con valor 3 se espera que falle ante una intensidad de
lluvia entre 31 y 100 mm en un día. Las celdas con valor 1 se espera que fallen sin
necesidad de que haya episodios de lluvia, mientras que las de valor 7 según el
modelo, deben resistir episodios de lluvia de más de 999 mm/día, un evento
atípico, por lo que se les llama incondicionalmente estables.
368

Figura 282. Clasificación de las unidades litológicas según la granulometría de los suelos residuales y saprolitos. Fuente
(Unal, 2018)
369

Figura 283. Mapa de susceptibilidad por movimiento en masa usando el modelo SHALSTAB. Fuente (Unal, 2018)

Para un uso más práctico de los resultados arrojados por el modelo, se agrupan
los valores resultantes con base al nivel se susceptibilidad que suponen a
presentar movimientos en masa. Dado que los resultados del modelo dependen
de la intensidad de lluvia, se toman las zonas susceptibles ante eventos de lluvia
poco intensas como altamente susceptibles, mientras que aquellas que se espera
fallen ante eventos de lluvia muy intensa se consideran como de susceptibilidad
media y alta. Así, los resultados se agrupan de la siguiente forma:
370

Tabla 67. Pautas para la clasificación de los resultados del modelo SHALSTAB. Fuente (Unal, 2018)

RESULTADOS SHALSTAB NIVEL DE SUSCEPTIBILIDAD
Incondicionalmente inestable
Alto
0 – 30 mm/día
31 – 100 mm/día
101 – 160 mm/día Medio
151 – 200 mm/día
201 – 999 mm/día
Bajo
Incondicionalmente estable

La Figura 284 muestra los resultados de la reclasificación de la susceptibilidad por
movimiento en masa en el municipio.
Dado que sólo serán tenidos en cuenta el análisis los suelos residuales de tipo
arenoso para realizar cálculos de volumen, se recortan los resultados del modelo
SHALSTAB de acuerdo a donde se encuentren estas unidades. Así mismo se hace
para la información de espesor de suelos (Figura 284).
A partir de esta información, se calcula para cada cuenca el volumen de
sedimentos susceptibles a remoción en masa de granulometría gruesa. Este
volumen se puede interpretar como el material arenoso que caerá en el cauce
principal de la cuenca en un evento fuerte de lluvia y aumentará la capacidad
destructiva de un evento de torrencialidad, convirtiéndolo en un flujo de
escombros o en una inundación de escombros. Dado que las cuencas estudiadas
tienen diferentes tamaños, se analiza la relación entre su área con su volumen
susceptible a movimientos en masa.
El volumen de cada categoría de susceptibilidad ponderado por el área de cada cuenca
se calcula de la siguiente forma:

Donde:
𝑉𝑆𝐴 = Volumen de regolito grueso granular con susceptibilidad alta a movimiento en masa
dentro de la cuenca en m3
𝑉𝑆𝑀 = Volumen de regolito grueso granular con susceptibilidad media a movimiento en masa
dentro de la cuenca en m3
371

𝑉𝑆𝐵 = Volumen de regolito grueso granular con susceptibilidad baja a movimiento en masa
dentro de la cuenca en m3

𝐴 = Área de la cuenca en m2

Figura 284. Mapa de susceptibilidad clasificada por movimiento en masa usando el modelo SHALSTAB en cada subcuenca a
estudiar. Fuente (Unal, 2018)
372

Figura 285. Cuencas a estudiar y susceptibilidad por movimientos en masa de rocas con regolitos de granulometría gruesa.
Fuente (Unal, 2018)

La Tabla 66 muestra los resultados de la susceptibilidad de cada cuenca por
relación Volumen susceptible/área. Los resultados muestran valores entre 0.00
para cuencas cuya geología no incluye unidades con suelos residuales arenosos,
hasta 6.31 para cuencas como las ubicadas al noroccidente del municipio, cuyo
lecho está constituido de rocas plutónicas con regolitos grueso granulares con
alta susceptibilidad por movimientos en masa.
Finalmente, se llega a la evaluación del tipo de evento torrencial susceptible a
suceder en las diferentes cuencas. La última columna de la Tabla 66 muestra los
resultados de aplicar el análisis matricial.
La Figura 286 muestra los resultados finales de la susceptibilidad por avenida
torrencial del municipio de Andes. Se considera como no susceptible a eventos
373

de avenida torrencial la quebrada San Bartolo en límites con el municipio de
Jardín.
Como cuencas susceptibles a presentar eventos tipo creciente súbita se
encuentran los drenajes del lado oriental del río San Juan a excepción de la
quebrada La Naranjala, la cual es propensa a tener eventos tipo flujo de lodos por
estar constituida sobre rocas sedimentarias.
Al occidente del río San Juan se tienen como susceptibles a flujos de escombros
las cuencas de la parte alta del río Tapartó, correspondientes a afluentes de la
quebrada La Selva, que a su vez desemboca en el río Tapartó, y como susceptibles
a crecientes súbitas las cuencas de su parte baja y media. Sin embargo, la zona de
susceptibilidad alta del río Tapartó llega hasta su desembocadura en el río San
Juan, dado que en caso de presentarse un evento tipo flujo de escombros
proveniente de la parte alta del rio, su cauce con altas pendientes serviría para
propagar el evento.
La quebrada La Chaparrala muestra una situación similar, mostrando
susceptibilidad de flujos de escombros en su parte alta y de crecientes súbitas en
la parte media y alta, la ruta de propagación de un evento tipo flujo de lodos
incluye todo el trayecto del rio, incluyendo el casco urbano del municipio, hasta
su desembocadura en el río San Juan.
La quebrada Santa Rita recibe aguas de dos importantes afluentes, la quebrada
San Agustín, la cual tiene una susceptibilidad alta a presentar eventos de flujo de
escombros, y la quebrada Cañada Honda o Santa Rita, la cual muestra
susceptibilidad a eventos tipo crecientes súbitas. La ruta de propagación de este
tipo de eventos incluye toda la quebrada Santa Rita, incluyendo donde
desemboca la quebrada La Soledad, en el centro poblado de Santa Rita.
En el caso de la quebrada Santa Bárbara, su único afluente que muestra
susceptibilidad a presentar a eventos tipo flujo de escombros corresponde a la
parte más alta de la cuenca, por lo que todo su trayecto hasta el río San Juan es
una posible ruta de propagación, incluyendo su paso por el centro poblado Santa
Inés. El resto de sus afluentes corresponden a drenajes susceptibles a eventos de
tipo creciente súbita.
374

Figura 286. Mapa de susceptibilidad por avenida torrencial del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

8.4 TRANSITO HIDRÁULICO

Para los drenajes identificados como susceptibles a la ocurrencia de avenidas
torrenciales se realiza un tránsito hidráulico usando las condiciones definidas en
el apartado de modelación hidráulica, pero incluyendo en el caudal el aporte de
los sedimentos propios de una avenida torrencial, para lo cual se mayoran en un
40% los caudales asociados a 100 años periodo de retorno (Tabla 68).

Tabla 68. Caudales utilizados para el transito hidráulico de las avenidas torrenciales. Fuente (Unal, 2018)

DRENAJE CAUDAL TR 100 AÑOS CAUDAL PARA AVENIDA
[M³/S] TORRENCIAL [M³/S]
Río San Juan 448.5 627.9
375

Quebrada Chaparrala (Andes) 188.3 263.6
Río Tapartó 316.8 443.2
Quebrada Santa Bárbara 138.5 193.9
Quebrada Chaparrala 160.2 224.3
(centro poblado)
Quebrada Santa Rita 266 372.4

De el transito hidráulico de las avenidas torrenciales se obtienen mapas de
velocidad y profundidades de flujo. Debido a la alta peligrosidad de las avenidas
torrenciales, todas las zonas que son alcanzadas por esta mancha tienen un nivel
de amenaza alto, independientemente de la profundidad o de la velocidad del
flujo.

8.4.1 Zona urbana de andes

En la zona urbana de Andes se transita un escenario de avenidas torrenciales para
el río San Juan y la quebrada Chaparrala. Los resultados de esta simulación
muestran que el control hidráulico que ejercen las diferentes obras sobre el flujo
es muy marcado, teniéndose que aguas arriba de las obras hay altas
profundidades de flujo y grandes velocidades hacia aguas abajo. En la Figura 287
y Figura 288 se muestran las profundidades y velocidades de flujo para el
escenario modelado, mientras que en la Figura 289 se muestra la zonificación de
la amenaza ante avenidas torrenciales.
376

Figura 287. Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal,
2018)

Figura 288. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018)
377

Figura 289. Amenaza por avenidas torrenciales en la zona urbana de Andes. Fuente (Unal, 2018)

8.4.2 Centro poblado Tapartó

De la simulación hidráulica de un escenario de avenida torrencial en el centro
poblado de Tapartó (río Tapartó) se obtienen muy altas profundidades (Figura
290) y velocidades (Figura 291) de flujo. Sin embargo, el encañonamiento del río
en el tramo de estudio hacen que se presenten pocos desbordamientos hacia la
vertiente de la quebrada perteneciente al municipio de Andes, salvo para un
tramo en la región este de la zona de estudio donde la avenida torrencial alcanza
el nivel de la vía. La zonificación por amenaza de avenida torrencial en el centro
poblado Tapartó se presenta en la Figura 292.
378

Figura 290.Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en centro poblado Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

Figura 291. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado Tapartó. Fuente (Unal, 2018)
379

Figura 292. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

8.4.3 Centro poblado Santa Inés

Un escenario de avenida torrencial de la quebrada Santa Bárbara en el centro
poblado Santa Inés acrecienta las condiciones encontradas en la modelación
hidráulica, teniéndose insuficiencia hidráulica para los dos puentes del centro
poblado, una mancha de inundación que abarca casi toda la zona habitada con
muy altas profundidades de flujo (Figura 293) y una alta peligrosidad por las altas
velocidades del mismo (Figura 294). En la Figura 295 se muestra la zonificación
de amenaza ante avenidas torrenciales para este centro poblado.
380

Figura 293. Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado Santa Inés. Fuente (Unal,
2018)

Figura 294. Mapa de velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado Santa Inés. Fuente
(Unal, 2018)
381

Figura 295. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado Santa Inés. Fuente (Unal, 2018)

8.4.4 Centro poblado Chaparrala

El transito hidráulico de un escenario de avenida torrencial en el centro poblado
La Chaparrala (quebrada Chaparrala) muestra constantes desbordamientos de
flujo que llevan a tener amplias zonas bajo condición de amenaza. En la Figura
296 y Figura 297 se muestran las profundidades de flujo y velocidades de flujo
para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala,
mientras que en la Figura 298 se muestra la zonificación de la amenaza ante este
tipo de eventos.
382

Figura 296. Profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala. Fuente
(Unal, 2018)
383

Figura 297. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal,
2018)

Figura 298. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado La Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)

8.4.5 Centro poblado Santa Rita

El transito hidráulico de un escenario de avenida torrencial en la quebrada Santa
Rita muestra una amenaza alta en el cauce y la mayor parte de sus zonas aledañas
producto de las muy altas profundidades (Figura 299) y velocidades (Figura 300)
que presenta el flujo en esta quebrada. La zonificación de amenaza por avenidas
torrenciales en este centro poblado se muestra en la Figura 301. No realizó el
modelamiento de la quebrada La Soledad por considerarse no susceptible a
presentar avenidas torrenciales durante el trabajo de campo.
384

Figura 299. Mapa de profundidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado Santa Rita.
Fuente (Unal, 2018)
385

Figura 300. Velocidades de flujo para un escenario de avenida torrencial en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal,
2018)

Figura 301. Amenaza por avenidas torrenciales en el centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)

8.5 ANALISIS GEOMORFOLÓGICO

Se realizaron diferentes recorridos por las principales quebradas que señalan
condiciones de susceptibilidad y de exposición de población e infraestructura. Se
realizaron estaciones en los recorridos para realizar observaciones de tipo
geomorfológico y estratigráfico además de un registro fotográfico. En algunos
casos la ayuda de la comunidad permitió establecer algunos criterios sobre
eventos pasados.
Después de realizar los recorridos de campo, se construye para cada una de las
quebradas visitadas un mapa de amenaza por avenida torrencial basado tanto en
criterios geomorfológicos como en la modelación hidráulica. Normalmente los
resultados de la delimitación de las áreas de amenaza por estas dos metodologías
no coinciden de forma exacta y las zonas de susceptibilidad alta delimitadas con
criterios geomorfológicos tienden a ser más amplias que aquellas producto de un
modelamiento hidráulico. Esta diferencia se debe a que la geomorfología de un
cauce de tipo aluviotorrencial está modelada por eventos extremos asociados a
periodos de retornos amplios, probablemente mayores a los 100 años que
contempla la modelación hidráulica. Para las zonas entre estaciones donde no se
386

levanta información, se hace uso del modelo denominado HAND (Height Above
Nearest Drainage) el cual calcula elevaciones relativas con respecto al cauce más
cercano y que fue generado a partir del modelo digital de elevación del municipio.
Con esta herramienta, se delimitan los niveles de terrazas y alturas
correspondientes a susceptibilidades bajas, medias y altas valiéndose de la
información recolectada en campo.
A continuación se realiza el recuento de cada uno de los centros poblados
visitados y los recorridos por los afluentes que les suponen amenaza por avenida
torrencial:

8.5.1 Centro poblado corregimiento de Tapartó

El recorrido realizado por el río Tapartó se realiza desde su desembocadura con
el río San Juan hasta los Chorros en su parte alta, ya que la vía paralela al cauce
permite un fácil acceso a la zona.
Se reconocen en el río Tapartó hasta 6 niveles de terrazas en una sola locación,
mostrando la gran actividad tectónica de la zona y el poder erosivo del rio, pero
por cuestiones de simplificación se dividen las terrazas en cuatro grupos que
afloran de forma constante por el cauce, el nivel 1 (n1) corresponde a terrazas
aluviotorrenciales de hasta 5 metros de elevación, correspondientes a la zona de
inundación esporádica del rio. El nivel 2 (n2) corresponde a terrazas con
elevaciones entre 5 y 10 metros, las cuales se encuentran cubiertas con
vegetación baja, incisión incipiente y bloques de roca de grandes tamaños. El nivel
3 (n3) corresponde a terrazas más antiguas, con elevaciones entre 10 y 12 metros.
Estas se encuentran incisados y levemente colinadas, contienen vegetación
arbórea y grandes bloques levemente descubiertos y con líquenes de colores
verdes claros. Finalmente, el nivel 4 (n4) corresponde a terrazas de más de 12
metros de elevación, muy antiguas, que incluyen la gran terraza en la que se
encuentra el centro poblado de Tapartó. Son colinadas, tienen vegetación antigua
y su nivel de incisión es alto.
Aunque el nivel de las terrazas aluvio-torrenciales en algunos casos puede servir
de referente para determinar el nivel de susceptibilidad ante un evento
torrencial, en el caso del río Tapartó el cauce del río pasa de ser encañonado en
su parte alta a ensancharse en su parte media, y finalmente volver a tener un
valle estrecho en su parte media-baja y baja. Así, se divide la zona de estudio en
tres tramos:
387

8.5.1.1 Parte alta

Corresponde al nacimiento y la parte más alta del río Tapartó hasta
aproximadamente 500 metros debajo de los Chorros de Tapartó. En este tramo,
el río es encañonado y tiene vertientes con pendientes considerables. Es una zona
boscosa y húmeda, con precipitaciones altas.
Los llamados Chorros de Tapartó son una serie de caídas de agua de hasta 70
metros en los que el río llega de un cañón muy estrecho. Este tipo de morfologías
muestran la gran energía con la que cuenta el río en su parte alta, así como una
actividad tectónica importante. Una vez el río llega a la parte baja de Los Chorros,
cae a un valle estrecho en roca plutónica que se empieza a ensanchar a medida
baja en el rio, y que contienen grandes bloques de roca. En esta parte no es visible
ningún nivel de terrazas, dado el gran poder de incisión del río.

Figura 302. Vista a los Chorros de Tapartó y al valle estrecho de la parte alta del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

8.5.1.2 Parte media

La parte media del río corresponde a la zona entre los Chorros hasta
aproximadamente 700 metros río abajo del centro poblado, a la altura del puente
peatonal. En este tramo el río tiene un comportamiento anastomosado y recto
en algunos sectores, con un valle amplio y relleno de sedimentos, que se extiende
desde 30 metros hasta más de 100 metros en algunas zonas. El valle no es
siempre ancho, pues localmente en algunos tramos el río es recto y de valle
estrecho y en roca.
En esta zona el río muestra todos los niveles de terrazas aluviotorrenciales en
zonas como la parte baja de los chorros te Tapartó (aproximadamente 1 Km aguas
388

abajo), en la zona de La Rochela y a la altura del casco urbano. Localmente, el río
se divide en dos cauces dejando en la parte media amplias barras con depósitos
de bloques de hasta 3 metros de diámetro.
En la zona de La Rochela, los niveles de terrazas n2 y n3 están colinados e incisados
y con gran cantidad de bloques que varían en tamaño desde 0.5 m hasta 3 m de
diámetro, con vegetación baja y líquenes. Esta zona es de alta pendiente y
corresponde a una barra entre dos brazos del río que pasan a ambos lados en
valles estrechos, con depósitos aluviotorrenciales de muy alta energía, removidos
en eventos pasados.

Figura 303. Zona de terrazas aluviotorrenciales aproximadamente 1 Km aguas debajo de los chorros de Tapartó. Fuente
(Unal, 2018)
389

Figura 304. Zona de terrazas aluviotorrenciales de muy alta energía en la zona de La Rochela. Fuente (Unal, 2018)

Figura 305. Zona media del río Tapartó, donde tiene un comportamiento anastomosado, en un valle amplio relleno de
depósitos aluviotorrenciales y con cauces abandonados. Fuente (Unal, 2018)
390

Figura 306. Algunos cortes donde afloran los depósitos del río Tapartó. Fuente (Unal, 2018).

Los depósitos del río Tapartó corresponden a eventos de tipo flujos de escombros
(donde predominan fragmentos de roca más grandes que tamaño arena) y muy
localmente flujos de lodos (donde predomina matriz arcillosa o limosa), sin
gradación o con gradación inversa, con matriz areno-limosa a arenosa, o en
algunos casos, con ausencia total de matriz. Comúnmente, los bloques se
encuentran golpeados o fragmentados probablemente debido a impactos
durante su transporte.
La parte central del centro poblado de Tapartó corresponde a una gran terraza
aluviotorrencial muy antigua, con una elevación respecto al cauce del río de
aproximadamente 60 metros, por lo que se encuentra fuera de la zona de
exposición ante un evento torrencial. Sin embargo, en la zona baja del centro
poblado hay viviendas y fincas en la zona de inundación del río, tanto en el
municipio de Andes como en el de Betania
391

Figura 307. Viviendas en zona de susceptibilidad en el municipio de Betania, a la altura del puente peatonal que conecta los
dos municipios. Fuente (Unal, 2018)

8.5.1.3 Parte baja

8.5.2 Centro poblado corregimiento La Chaparrala

Se recorre la quebrada La Chaparrala desde la zona de La Linda hasta el casco urbano del
municipio, donde desemboca en el río San Juan.
La Chaparrala es una quebrada con un valle estrecho, en forma de V, y vertientes
de pendientes altas. Su cauce varía desde 10 hasta 30 metros de ancho. Su parte
alta, correspondiente a los sectores de La Linda, San Perucho y La Echavarría
corresponden a un cauce poco profundo y amplio, mientras que, al entrar al casco
urbano del municipio, el cauce de la quebrada se encañona hasta que es
canalizada por su paso por la plaza de mercado. Después, mientras recorre el
casco urbano, su cauce vuelve a ensancharse hasta llegar al río San Juan.
Se identificaron en la quebrada hasta 4 niveles de terrazas, el nivel 1 (n 1) corresponde a
terrazas aluviotorrenciales de hasta 5 metros de elevación. El nivel 2 (n 2) corresponde a
terrazas con elevaciones entre 5 y 10 metros, las cuales se encuentran cubiertas con
vegetación arbórea y pastos altos e incisión incipiente. El nivel 3 (n3) corresponde a terrazas
392

con elevaciones entre 10 y 15 metros. Estas se encuentran en un estado muy similar al nivel
2, aunque en este nivel no se distinguen grandes bloques de roca. Finalmente, el nivel 4 (n4)
corresponde a terrazas de más de 15 metros de elevación, muy antiguas y erosionadas,
normalmente en forma de pequeños relictos.
En el trayecto del corregimiento de La Chaparrala, el cauce de la quebrada puede
tener hasta 15 metros de ancho, no es profundo y contiene en el lecho grandes
bloques de hasta 3 metros de diámetro, aunque localmente su lecho se vuelve
estrecho y de paredes verticales, como es el caso de su paso por la vereda San
Peruchito, donde la quebrada se encañona en un cauce de aproximadamente 3
metros de profundidad con numerosos bloques de rocas graníticas. En esta zona
son visibles los 4 niveles de terrazas, y la zona de susceptibilidad alta se encuentra
ocupada por varias viviendas. A este mismo nivel se encuentra un puente que es
superado cuando el río tiene episodios de crecientes súbitas, según reportaron
las personas del sitio (Figura 309).
Son comunes en esta zona los grandes bloques de rocas graníticas transportadas
desde la parte alta de la cuenca (dado que en esta zona no aflora esta litología),
mostrando la gran energía que han tenido eventos de la quebrada, suficiente para
moverlos una larga distancia (Figura 308).

Figura 308. Grandes bloques de roca granítica en la quebrada La Chaparrala a la altura del corregimiento La Chaparrala.
Fuente (Unal, 2018)
393

Figura 309. Niveles de terrazas y de susceptibilidad en vereda San Peruchito. Fuente (Unal, 2018)

Entre la vereda San Peruchito y la Hacienda La Echavarría hay infraestructura
nueva o en proceso de construcción en las zonas de inundación o terrazas bajas
de la quebrada como un estadero en zona de susceptibilidad alta y una planta de
beneficio en zona de susceptibilidad media.
La Figura 310 corresponde a la comparación entre la zonificación de la amenaza
basado en criterios geomorfológicos para la zona recorrida en las labores de
campo y el tránsito de caudales para un periodo de retorno de 100 años. La Figura
311 muestra la zonificación final de la amenaza por avenida torrencial en el centro
poblado La Chaparrala, resultado de unir las manchas generadas por ambas
metodologías.
394

Figura 310. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala. Comparación entre resultados
obtenidos por metodología heurística con criterios geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018)

Figura 311. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado La Chaparrala. Fuente
(Unal, 2018)
395

8.5.3 Casco urbano de Andes

Se realizan recorridos en el casco urbano del municipio observando la quebrada La
Chaparrala, así como el río San Juan.

8.5.3.1 Quebrada La Chaparrala

La quebrada La Chaparrala al entrar en el casco urbano del municipio tiene un
valle hondo y vertientes de altas pendientes, en un cañón de aproximadamente
10 metros de profundidad. En esta zona hay terrazas de niveles 2 y 3, ambas con
vegetación abundante y arboles grandes, así como bloques de hasta 4 metros de
diámetro aflorando entre la vegetación.
La quebrada sigue en su valle profundo hasta perderse en la zona de la terminal
de transportes. Cuando sale de su buxculvert en la calle 50A, sigue teniendo un
canal artificial aproximadamente otros 60 metros.
En este sector la quebrada muestra tres terrazas aluviotorrenciales que en
ocasiones no son fáciles de determinar por el nivel de intervención antrópica. Un
primer grupo de terrazas agrupa pequeños relictos de diversos niveles cerca al
cauce principal, que varían desde un metro hasta 10 metros de altura y de
susceptibilidad alta. Localmente, algunas de estas terrazas se encuentran
habitadas, aunque hay signos de algunas viviendas abandonadas o demolidas. El
segundo nivel de terrazas corresponde al nivel en que se encuentran las calles
Diagonal 53 y carrera 52A, a aproximadamente 12 metros de altura sobre el cauce
de la quebrada.
396

Figura 312. Vista de la quebrada La Chaparrala en el casco urbano del municipio. Fuente (Unal, 2018)

Un tercer nivel agrupa diferentes subniveles de terrazas con alturas mayores a 20
metros, las cuales están urbanizadas y corresponden a las planicies en las que se
encuentra asentado el caso urbano. Son antiguas y muy levantadas por acción de
la tectónica y la erosión fluvial. Este nivel de terrazas se encuentra fuera de la
zona de propagación de eventos torrenciales y por lo tanto se le considera de
susceptibilidad baja.
El valle de la quebrada cuenta en esta zona con gran número de bloques
transportados de hasta 2 metros de diámetro y de composición granítica. Algunos
de estos bloques tienen cobertura vegetal encima, mientras que otros parecen
haber sido transportados más recientemente, pues no muestran signos de
meteorización.
397

Figura 313. Vista a la quebrada Chaparrala desde el puente de la calle 52, donde se observan grandes bloques en el cauce
de la quebrada y viviendas ocupando zonas de susceptibilidad alta. Fuente (Unal, 2018)

El hogar múltiple Cafeteritos se encuentra ubicado en uno de los sub-niveles del
nivel de terrazas 1 de susceptibilidad alta. En esta zona aflora una pared de
aproximadamente 3 metros de depósitos. Estos son clasto-soportados, con
bloques redondeados a sub-redondeados de hasta 1.50 m de diámetro de
composición granítica, sin gradación y con clastos sin orientación. La relación
matriz-bloques es aproximadamente 20-80%. Este tipo de depósitos
corresponden a eventos de tipo flujo de escombros, en donde la fase sólida
predomina sobre la fase líquida y además controla el movimiento del flujo. A su
vez, los grandes bloques encontrados en el cauce de la quebrada indican eventos
de alta energía sucedidos en el pasado.
398

Figura 314. Columna de depósitos aluviotorrenciales aflorando en hogar múltiple Cafeteritos, casco urbano del municipio
de Andes. Fuente (Unal, 2018)

8.5.3.2 Río San Juan

El río San Juan bordea el lado oriental del casco urbano del municipio. Se trata de
un río de valle amplio, vertientes con pendientes medias y caudal de agua
considerable. Por su morfología de valle amplio y área de captación extensa es
poco probable que el río San Juan presente eventos de tipo flujo de escombros,
siendo una cuenca propensa a tener eventos tipo inundación de escombros o
crecientes súbitas, en los cuales el agua alcanza grandes velocidades, pero la
cantidad de sedimentos no es considerable para modificar las propiedades del
fluido. Localmente se pueden presentar eventos de tipo flujo de escombros como
parte de la ruta de propagación de un evento que provenga de uno de sus
afluentes, aunque probablemente el río disipe la energía del evento y marque su
fin. El río cuenta con terrazas aluviales amplias y bien formadas, algunas con gran
levantamiento.
Se dividieron las terrazas del río San Juan en dos niveles, el nivel 1 (n 1)
corresponde a terrazas aluviales que se encuentran al borde del rio, muy
pequeñas, alargadas y con elevaciones entre 1 y 10 metros con respecto al rio.
Algunas de estas terrazas se encuentran habitadas por fincas o viviendas. El
segundo nivel (n2) se trata de gran número de terrazas con elevaciones de desde
10 hasta 100 metros, relictos de terrazas colgadas en la parte alta de las
vertientes del rio, las cuales se encuentran en una zona de susceptibilidad baja.
399

Figura 315. Vista a los niveles de terrazas y de susceptibilidad del río San Juan desde vía del acceso al casco urbano del
municipio. Fuente (Unal, 2018)

La Figura 316 corresponde al levantamiento geomorfológico de las terrazas
aluviotorrenciales de la quebrada La Chaparrala y aluviales del Rio San Juan, así
como de la amenaza por avenida torrencial basado en criterios geomorfológicos
para la zona recorrida en las labores de campo. La Figura 317 hace una
comparación entre las delimitaciones de amenaza realizadas en el casco urbano
con esta metodología y el tránsito de caudales, y la Figura 318 corresponde a la
zonificación final de la amenaza por avenida torrencial, resultado de unir las
manchas resultantes de estas dos metodologías.
400

Figura 317. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el casco urbano del municipio de Andes. Comparación entre
resultados obtenidos por metodología heurística con criterios geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal,
2018)
401

Figura 318. Mapa de amenaza por avenida torrencial del casco urbano del municipio de Andes. Fuente (Unal, 2018)

8.5.4 Centro poblado corregimiento de Santa Rita

Para el reconocimiento de la susceptibilidad del centro poblado de Santa Rita se
realizaron visitas a los dos principales afluentes de la quebrada Santa Rita, que
son la quebrada San Agustín y la quebrada Cañada Honda.

8.5.4.1 Quebrada San Agustín

La quebrada San Agustín se caracteriza por tener un valle amplio, aunque un
cauce estrecho, vertientes de pendientes pronunciadas y un canal de pendiente
alta y relleno de sedimentos aluviotorrenciales.
La quebrada San Agustín cuenta con cuatro niveles de terrazas aluviotorrenciales.
El nivel 1 (n1) es una terraza constante el todo el cauce que se levanta menos de
un metro con respecto al nivel de la quebrada, se encuentra cubierto de
vegetación baja y arboles pequeños. El nivel 2 (n2) se encuentra a
aproximadamente 5 metros de altura del cauce y también tiene vegetación y
arboles pequeños, además de bloques de roca con líquenes aflorando entre la
vegetación. El nivel 3 (n3) se encuentra a aproximadamente 12 metros de altura
sobre el cauce y corresponde a terrazas con árboles grandes y vegetación antigua,
mientras que el nivel 4 (n4) se encuentra a aproximadamente 20 metros de altura
con respecto al río y se caracteriza por ser relictos de terrazas muy pequeñas.
402

Figura 319. Niveles de terrazas aluviotorrenciales visibles en la parte alta de la quebrada San Agustín. Fuente (Unal, 2018)

Son visibles en el recorrido gran número de bloques de gran tamaño, hasta 4
metros, aflorando en las terrazas y barras abandonadas, así como en el cauce de
la quebrada. Los bloques tienen composición granítica y se encuentran cubiertos
de líquenes de color verde, además que están situados en zonas con vegetación
alta. En algunos casos, estas terrazas de susceptibilidad alta se encuentran
habitadas.
Los depósitos de la quebrada San Agustín son en su mayoría casi ausentes de
matriz, compuestos de bloques de tamaños variables entre 30 cm hasta 2 metros
de diámetro. Estos bloques son redondeados a sub-redondeados, sin gradación,
selección, ni orientación. Este tipo de depósitos son característicos de eventos de
tipo flujo de escombros, donde grandes bloques son transportados por un fluido
alterado por la alta concentración de sedimentos, especialmente arenosos.
En la vereda San Agustín son visibles los 4 niveles de terrazas aluviotorrenciales
propias de la quebrada San Agustín. La Figura 322 muestra los niveles de terraza
asociados a sus niveles de susceptibilidad. Aunque normalmente el nivel 2 está
asociado a susceptibilidades media, en el caso del centro educativo está
catalogada como alta dada su ubicación después de una curva pronunciada del
rio, la cual posiblemente sea superada en caso de un evento torrencial.
403

Figura 320. Vista de depósitos aluviotorrenciales de la quebrada San Agustín, propios de eventos de tipo flujo de
escombros. Fuente (Unal, 2018)

Figura 321. Grandes bloques aflorando en terraza aluviotorrencial n2 de la quebrada San Agustín. Fuente (Unal, 2018)
404

Figura 322. Terrazas aluviotorrenciales y niveles de susceptibilidad del río San Agustín a la altura de la vereda San Agustín.
Fuente (Unal, 2018)

8.5.4.2 Quebrada Cañada Honda

Se realizó el recorrido en la quebrada Cañada Honda en vehículo hasta donde la
vía lo permitió ya que su banca fue destruida en el evento torrencial del año 2015,
y el resto del recorrido se realizó a pie. La quebrada Cañada Honda se encuentra
en un valle amplio y plano de vertientes empinadas. Se trata de un río
anastomosado, pero de canal recto, que fluye sobre un relleno de depósitos
aluviales. En el recorrido no se alcanzaron a divisar niveles de terrazas aluviales
ni aluviotorrenciales significativas, estando la mayoría de las viviendas de la zona
en pequeñas llanuras levantadas menos de un metro sobre el nivel del cauce
principal, en su llanura de inundación.
No son visibles tampoco en la zona afloramientos de tipo aluviotorrenciales, pues
los bloques dejados por el último evento torrencial corresponden a tamaños de
no más de un metro de diámetro envueltos en matriz areno-limosa.
Las características morfológicas de la quebrada Cañada Honda, de valle amplio,
además de los registros sedimentarios de la cuenca indican que no es propio de
la cuenca la ocurrencia de eventos de tipo flujo de escombros dado su régimen
aluvial y ausencia de zonas de aporte de materiales arenosos. La quebrada es, sin
embargo, susceptible a eventos de tipo crecientes súbitas e inundaciones de
escombros, tales como la sucedida en el año 2015.
405

Figura 323. Valle de la quebrada Cañada Honda, amplio y relleno de depósitos aluviales. Material dejado por último evento
torrencial, con bloques de hasta 1.5 metros de diámetro en matriz arenolimosa. Fuente (Unal, 2018)

Figura 324. Vista a zonas afectadas por el ultimo evento aluviotorrencial en la quebrada Cañada Honda. Fuente (Unal,
2018)

8.5.4.3 Quebrada Santa Rita

La Quebrada Santa Rita se forma en la confluencia de las quebradas San Agustín
y Cañada Honda. Corresponde a un canal estrecho con paredes de roca, con gran
406

número de bloques de composición granítica, pendiente fuerte, caudal
considerable y vertientes de ángulos medios.
La quebrada está asociada a varios eventos de tipo aluviotorrencial donde
grandes bloques de roca, posiblemente transportados por la quebrada San
Agustín, son traídos al cauce. La quebrada por su morfología de valle estrecho y
con pendiente marca una ruta de propagación de un evento de tipo flujo de
escombros, inundación de escombros o creciente súbita proveniente de sus
afluentes, tal como sucedió en el último evento reportado del año 2015.

Figura 325. Viviendas ubicadas en zona de alta susceptibilidad en la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
407

Figura 326. Grandes bloques de roca, de hasta 4 metros de diámetro en el cauce de la quebrada Santa Rita. Fuente (Unal,
2018)

Asimismo, se realizó un recorrido por la quebrada La Soledad la cual atraviesa el
centro poblado de Santa Rita. En el recorrido se verificó la morfología aluvial de
la quebrada, así como su bajo caudal, el cual se considera que no representa una
amenaza ante la ocurrencia de eventos torrenciales importantes, aunque sí se
podrían presentar en algunos casos eventos de tipo creciente súbita. Se cataloga
por estos motivos el área correspondiente a la llanura de inundación de la
quebrada como de susceptibilidad media.

Figura 327. Quebrada La Soledad, que atraviesa el centro poblado de Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
408

La Figura 332 corresponde al levantamiento geomorfológico y de zonificación de
la amenaza para la zona de las quebradas San Agustín, Cañada Honda, Santa Rita
y La Soledad en las labores de campo. La Figura 333 hace una comparación entre
las delimitaciones de amenaza realizadas en el casco urbano con esta
metodología y con el método de tránsito de caudales. La Figura 334 corresponde
a la delimitación final de la amenaza en el centro poblado, resultado de la unión
de las manchas generadas por ambas metodologías.

Figura 328. Mapa geomorfológico y de amenaza por avenida torrencial de la zona recorrida durante las labores de campo
basado en observaciones geomorfológicas. Fuente (Unal, 2018)
409

Figura 329.Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado Santa Rita. Comparación entre resultados
obtenidos por metodología heurística con criterios geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018)

Figura 330. Amenaza por avenida torrencial del centro poblado Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
410

8.5.5 Centro poblado Corregimiento de Santa Inés

Se realiza un recorrido por la quebrada Santa Bárbara la cual atraviesa el centro
poblado de Santa Inés. Se accede a ella en vehículo hasta el centro poblado, y el
resto del recorrido se realiza a pie.
La quebrada Santa Bárbara se caracteriza por tener un cañón profundo y un cauce
estrecho hasta llegar al centro poblado, el cual se encuentra ubicado en una zona
de depositación donde el cauce se ensancha y forma terrazas aluviales. El río es
recto y tiene vertientes de pendientes pronunciadas.
En la parte alta el río se encuentra en un cañón de más de 200 metros de
profundidad desde el camino. Solo son visibles en estas zonas pequeñas terrazas
aluviales ubicadas en las zonas internas de la quebrada cuando esta da una curva.
Estas terrazas no tienen alturas mayores a 2 metros y tienen vegetación baja y en
ocasiones cultivos.

Figura 331. Vista de la parte alta de la quebrada Santa Bárbara. Fuente (Unal, 2018)

En el centro poblado, el valle del río se vuelve ancho y se alcanzan a ver hasta 3
niveles de terrazas aluviales. El primer nivel (n1), corresponde a una terraza
amplia que se extiende hacia el sur la cual tiene una elevación aproximada un
metro con respecto al nivel de la quebrada. En este nivel se encuentra ubicado la
mayoría de infraestructura de equipamiento del centro poblado, como su
institución educativa, centro de salud y centro deportivo. El segundo nivel (n 2),
corresponde a una terraza elevada unos 5 metros con respecto al río, aunque
411

localmente tiene elevaciones mayores, hasta 10 metros, la cual se encuentra
poblada y corresponde al nivel de la vía de entrada hacia el parque principal. El
tercer nivel (n3), corresponde a una terraza de aproximadamente 20 metros de
elevación con respecto al nivel de la quebrada, angosta y pequeña y con
abundante vegetación.
En el nivel de terraza n2 se encontró un afloramiento de depósitos aluviales de la
quebrada Santa Bárbara (Figura 336). Este afloramiento, de aproximadamente 3
metros de alto, muestra tres diferentes horizontes que evidencian diferentes
tipos de regímenes de la quebrada en el tiempo. Los horizontes 1 y 3
corresponden a periodos de baja energía, con predominio de fragmentos tamaño
grava en matriz de tamaño arena fina y media, con selección media y clastos
orientados. El horizonte 2 muestra, por el contrario, un régimen de mayor energía
de la quebrada, en el cual hay bloques de hasta 20 cm de diámetro, sin
orientación, en una matriz de tamaño arena gruesa.

Figura 332. Depósito aluvial de la quebrada Santa Bárbara ubicado en el centro poblado del corregimiento de Santa Inés.
Fuente (Unal, 2018)
412

Los depósitos de la quebrada Santa Bárbara indican un régimen aluvial de dicho
drenaje donde se han presentado ocasionalmente eventos de mayor energía, los
cuales son corroborados por la presencia de grandes bloques de roca granítica en
el cauce de la quebrada a la altura del casco urbano. Estas evidencias muestran
que la quebrada Santa Bárbara no tiene una susceptibilidad a presentar eventos
de tipo flujo de escombros dada la falta de registros geológicos de eventos de
este tipo, pero si es propensa a presentar episodios de crecientes súbitas e
inundaciones de escombros, los cuales, dado el alto nivel de exposición de la
población en el centro poblado y su ubicación en una zona de depositación de la
quebrada, podrían tener consecuencias importantes.

Figura 333. Viviendas ocupando el nivel de susceptibilidad alta de la quebrada, gran bloque de roca cerca al cauce. Fuente
(Unal, 2018)
413

Figura 334. Niveles de terrazas aluviales y de susceptibilidad del centro poblado del corregimiento de Santa Inés. Fuente
(Unal, 2018)

La Figura 335 corresponde al levantamiento geomorfológico y de niveles de
amenaza para la zona recorrida de la quebrada Santa Bárbara en las labores de
campo. La Figura 346 hace una comparación entre las delimitaciones de niveles
de amenaza realizadas en el casco urbano con esta metodología y la realizada con
el método de tránsito de caudales. La Figura 347 corresponde a la delimitación
final de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado, resultado de unir
las manchas resultantes de ambas metodologías.
414

Figura 335. Mapa geomorfológico y de amenaza por avenida torrencial de la zona recorrida durante las labores de campo
basado en observaciones geomorfológicas. Fuente (Unal, 2018)

Figura 336. Mapa de amenaza por avenida torrencial en el centro poblado de Santa nés. Comparación entre resultados
obtenidos por metodología heurística con criterios geomorfológicos, y por tránsito de caudales. Fuente (Unal, 2018)

I
415

Figura 337. Amenaza por avenida torrencial en el centro poblado Santa Inés. Fuente (Unal, 2018)

9 DEFINICIÓN DE ÁREAS CON CONDICIÓN DE RIESGO Y CONDICIÓN DE
AMENAZA

A continuación, se presentan y describen las Áreas con Condición de Amenaza y Áreas con
Condición de Riesgo a partir del cruce de los mapas de amenaza obtenidos en el presente
estudio con la cartografía del catastro municipal entregado por parte del municipio,
complementada con ortofoto del año 2011 al
2013 del municipio de Andes perteneciente al proyecto CARTOANTIOQUIA del IGAC.

9.1 ÁREAS CON CONDICIÓN DE AMENAZA (ACA)

De acuerdo con el Decreto 1807 de 2014 las ACA son las zonas o áreas del territorio municipal
zonificadas como de amenaza alta y media en las que se establezca en la revisión o expedición
de un nuevo POT la necesidad de clasificarlas como suelo urbano, de expansión urbana, rural
suburbano o centros poblados rurales para permitir su desarrollo.
En resumen, las ACA corresponden a las áreas sin elementos expuestos zonificadas en los
estudios básicos de amenaza como alta y media que se consideren como objeto de desarrollo.
Es importante resaltar, como lo señala el Decreto 1807 de 2014, que el desarrollo de dichas
áreas queda sujeto a los resultados de los Estudios Detallados.
416

Figura 338 a la Figura 344 se presentan los mapas de Áreas con Condición de Amenaza (ACA)
tanto para el casco urbano del municipio, como sus centros poblados rurales. Estos mapas son
el resultado de cruzar el mapa de amenaza para suelo urbanos y de expansión y el catastro
municipal suministrado por el municipio, al igual que la ortofoto del proyecto
CARTOANTIOQUIA.

Figura 338. Áreas con condición de amenaza Andes. Fuente (Unal, 2018)
417

Figura 339. Áreas con condición de amenaza San José. Fuente (Unal, 2018)
418

Figura 340. Área con condición de amenaza Buenos Aires. Fuente (Unal, 2018)
419

Figura 341. Áreas con condición de amenaza Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)
420

Figura 342. Áreas con condición de amenaza Santa Inés. Fuente (Unal, 2018)
421

Figura 343. Áreas con condición de amenaza Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
422

Figura 344. Áreas con condición de amenaza Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

9.2 ÁREA CON CONDICIÓN DE RIESGO (ACR)

De acuerdo con el Decreto 1807 de 2014 las ACR corresponde a las zonas o áreas del territorio
municipal clasificadas como de amenaza alta que estén urbanizadas, ocupadas o edificadas,
así como en las que se encuentren elementos del sistema vial, equipamientos (salud,
educación, otros) e infraestructura de servicios públicos. Como ACR también deben ser
consideradas aquellas zonas de amenaza media donde en la revisión o expedición del POT se
proponga un cambio de densidad o un cambio en los usos del suelo que pueda generar o
incrementar el riesgo en la zona.
Para la definición de las ACR se utilizó información cartográfica correspondiente al catastro
del municipio, al igual que la ortofoto del proyecto CARTOANTIOQUIA de los años 2011 al
2013.
423

De la Figura 345 a la Figura 351 se presentan los mapas de Áreas con Condición de Riesgo
(ACR) tanto para el casco urbano del municipio, como sus centros poblados rurales. Estos
mapas son el resultado de cruzar el mapa de amenaza para suelo urbanos, de expansión
urbana, centros poblados y suelos rurales surburbanos, y el catastro municipal suministrado
por el municipio, al igual que la ortofoto del proyecto CARTOANTIOQUIA.

Figura 345. Áreas con condición de riesgo Andes. Fuente (Unal, 2018)
424

Figura 346. Áreas con condición de riesgo San José. Fuente (Unal, 2018)
425

Figura 347. Áreas con condición de riesgo Chaparrala. Fuente (Unal, 2018)
426

Figura 348. Áreas con condición de riesgo Santa Inés. Fuente (Unal, 2018)
427

Figura 349. Áreas con condición de riesgo Santa Rita. Fuente (Unal, 2018)
428

Figura 350. Áreas con condición de riesgo Tapartó. Fuente (Unal, 2018)

10 MEDIDAS DE INTERVENCIÓN NO ESTRUCTURALES

El Artículo 13 del Decreto 1807 del 2014 determina que con base en los resultados de los
estudios básicos de amenaza se deben determinar las medidas de mitigación no estructurales
orientadas a establecer el modelo de ocupación del territorio y las restricciones o
condicionamientos para el uso del suelo cuando sea viable, mediante la determinación de
normas urbanísticas. Además, en el Artículo 20 menciona que las medidas no estructurales
son aquellas orientadas a regular el uso, la ocupación y el aprovechamiento del suelo
mediante la determinación de normas urbanísticas, proyectos para la implementación de
429

sistemas de alertas tempranas en los casos que aplique, así como la socialización y apropiación
cultural de los principios de responsabilidad y precaución.
Las medidas no estructurales son métodos eficientes y sostenibles para la reducción del
riesgo; incluyen políticas, concienciación, desarrollo del conocimiento, reglas de operación,
así como mecanismos de participación pública e información a la comunidad, de modo que
puede reducirse el riesgo existente y los impactos derivados de las condiciones de
movimientos en masa, inundaciones o avenidas torrenciales (UN, 2009).
Según la metodología SUFRI (2010), la aplicación de medidas no estructurales puede evitar las
consecuencias hasta un determinado evento, denominado evento de diseño. Dado que
siempre puede producirse un evento superior al de diseño para un determinado valor de
probabilidad, existe siempre un nivel de riesgo residual, aun cuando la infraestructura se
comportase perfectamente. La fiabilidad de las medidas no estructurales se determina según
si su funcionamiento y aplicación serán correctos para alcanzar la máxima reducción posible,
dado que su fallo o ineficacia puede ocasionar importantes consecuencias.
La aplicación de medidas no estructurales puede ayudar a reducir sus consecuencias,
especialmente la pérdida de vidas. Por ello, las medidas no estructurales buscan la reducción
de la vulnerabilidad de la población en riesgo a partir del planeamiento y la gestión llevados a
cabo antes, durante y después de un evento. Las medidas no estructurales son de especial
importancia para que en conjunto con las medidas estructurales se pueda mitigar el riesgo de
una manera efectiva y balanceada. Estas medidas pueden ser activas o pasivas.

✓ Activas

Son aquellas en las cuales se promueve la interacción directa con las personas, como, por
ejemplo, organización para atención de emergencias, el desarrollo y fortalecimiento
institucional, la educación formal y capacitación, la información pública y campañas de
difusión, la participación comunitaria y la gestión a nivel local.

✓ Pasivas

Son aquellas más directamente relacionadas con la legislación y la planificación, como las
siguientes: códigos y normas de construcción, reglamentación de usos del suelo y
ordenamiento territorial, estímulos fiscales y financieros y promoción de seguros.
Estas medidas no estructurales no requieren de recursos económicos onerosos y en
consecuencia son muy propicias para consolidar los procesos de reducción del riesgo. Los
términos prevención y mitigación se han utilizado para referirse a las actividades que
pretenden reducir los factores de amenaza y vulnerabilidad en la sociedad y así reducir la
posibilidad o la magnitud de futuros desastres o daños en general. Los preparativos o la fase
de preparación comprenden actividades que promueven mejores opciones y prácticas
430

durante la fase previa a un desastre o una vez impactada una sociedad por un evento físico
determinado.

10.1 CLASIFICACIÓN

Las medidas no estructurales incluyen políticas, concienciación, desarrollo del conocimiento,
reglas de operación, así como mecanismos de participación ciudadana e información a la
población, de modo que puede reducirse el riesgo existente y los impactos derivados. Estas
medidas buscan la reducción de la vulnerabilidad de la población en riesgo a partir del
planeamiento y la gestión llevados a cabo antes, durante y después de un evento, pudiendo
clasificarlas en seis grupos:

10.1.1 Política y planeamiento urbano para la prevención

Trata de desarrollar normativa que regule el uso de suelo y el tipo de edificación (también en
cuanto a materiales de construcción y estructuras resistentes a la acción del agua, niveles,
etc.) en zonas de elevado riesgo, sea por movimientos en masa, inundación o avenidas
torrenciales y en consecuencia realización de planeamientos urbanos que tengan en cuenta
las zonas con riesgo.

10.1.2 Predicción - Mitigación

Estimación del desarrollo, tiempo y duración de las condiciones de movimientos en masa,
inundaciones o de avenidas torrenciales. La predicción de estas condiciones se compone del
análisis de diferentes modelos de amenazas y susceptibilidades a modo de estudios detallados
para así definir el tipo de medidas, estructurales o no estructurales.
10.1.3 Comunicación

Se diferencian dos medidas de comunicación:

✓ Comunicación general a la población en situación de riesgo, ya que aporta un mejor
entendimiento del riesgo existente, además de facilitar el conocimiento de los
procedimientos de actuación durante los acontecimientos.

✓ Comunicación durante el evento, que se centra en el aviso a la población sobre la
amenaza de carácter inminente, mediante la utilización del sistema de alarma o
alertas tempranas.
431

10.1.4 Movilización

Se clasifican en tres categorías en función del tiempo disponible para la evacuación:

✓ Evacuación preventiva: con anterioridad al evento.

✓ Evacuación forzosa: durante el desarrollo del evento.

✓ Huida: desplazamiento por efectos de un evento inminente.

10.1.5 Coordinación y procedimientos de operación

Tratan de lograr una mejora en la comunicación entre diferentes organizaciones y actores con
un papel de relevancia en la gestión del riesgo.

✓ Un primer grupo comprende las medias generales que facilitan la coordinación
entre agentes, desarrollando planes de emergencia y estrategias para reducir el
riesgo, incluyendo, reglas de operación a ejecutar.

✓ El segundo grupo recoge las medidas para una coordinación adecuada durante la
emergencia, mejorando la efectividad de otras medidas no estructurales.

10.1.6 Seguros e indemnizaciones

Son herramientas clave para financiar las pérdidas producidas por un evento catastrófico de
movimientos en masa, inundación o avenida torrencial. Las cuotas de los seguros son
mayores para las zonas con riesgo y las indemnizaciones sirven para obtener compensaciones
por pérdidas no cubiertas por los seguros.
10.2 MEDIDAS GENERALES

En las Áreas con Condición de Amenaza (ACA) y Áreas con Condición de Riesgo
(ACR) se deberán realizar los Estudios Detallados que define el Decreto 1807 de 2014. Estos
estudios deben contener los siguientes análisis para cada uno de los fenómenos amenazantes:

(i) Análisis detallado de la amenaza mediante métodos determinísticos o
probabilísticos a escala 1:2.000 para suelos urbanos y de expansión y
1:5.000 para suelos rurales suburbanos
(ii) Evaluación de la vulnerabilidad
(iii) Evaluación del riesgo
(iv) Determinación de medidas de mitigación
432

Los resultados de estos estudios detallados deberán ser incorporados al POT mediante acto
administrativo por parte del alcalde. Lo cual se materializa en los ajustes cartográficos de las
zonas inicialmente identificadas como ACA, y la definición de normas urbanísticas a que haya
lugar.
El Decreto 1807 de 2014 exige como mínimo considerar dentro de los programas y proyectos
del POT los Estudios Detallados en las áreas priorizadas en los Estudios Básicos de Amenaza,
el desarrollo de medidas de mitigación estructurales y no estructurales y las acciones para
adelantar reasentamientos. Y el decreto va más allá, especificando que se requiere incluir
dentro del programa de ejecución la programación de actividades, las entidades responsables
y los recursos respectivos de los estudios que se ejecutarán en el periodo de Alcalde que
adelanta la revisión del plan o la expedición de uno nuevo.
A continuación se señalan las medidas generales que determina el Decreto 1807 de 2014 para
la incorporación de las ACA y ACR en los POT.

10.2.1 Áreas con Condición de Amenaza (ACA)

Las ACA son las zonas del territorio municipal zonificadas como de amenaza alta y media
clasificadas en la formulación del nuevo POT como suelos urbanos, de expansión urbana, rural
suburbano o centros poblados rurales para permitir su desarrollo.
El desarrollo urbanístico de las ACA estará sujeto a la realización de los estudios detallados y
la ejecución de las medias de prevención y mitigación que se estimen en dichos estudios. El
municipio debe señalar las condiciones y parámetros para la realización de estos estudios, de
conformidad con lo establecido para el trámite de licencias urbanísticas contempladas en el
Decreto 1469 de 2010.
Por su parte, el Decreto 1807 de 2014 establece que dichos estudios podrán estar a cargo del
gestor y/o promotor y/o urbanizador dentro del trámite de los instrumentos de planeamiento
intermedio y de licenciamiento urbanístico.
Se deben determinar cómo suelos de protección las Áreas con Condición de Amenaza alta, en
las que la información sobre intensidad y recurrencia o registro históricos de los fenómenos
amenazantes evidencian que la determinación de medidas de reducción es insuficientes en el
tiempo para garantizar el desarrollo de proceso de urbanización.
Para las ACA en suelos urbanos y de expansión urbana se deberá considerar el régimen de
usos y tratamientos, estableciendo, como lo estipula el Decreto 1807 de 2014, los
condicionamientos o restricciones de usos, densidades, ocupación y edificabilidad que eviten
la generación de condiciones de riesgo futura. El desarrollo de estas áreas se condiciona a la
elaboración de los Estudios Detallados que trata el Decreto 1807 de 2014.
433

Se deberá incorporar en el Componente urbano del PBOT las acciones requeridas en las áreas
de amenaza media ocupadas para el manejo de aguas y adecuación de taludes, así como el
seguimiento y monitoreo.
El componente rural del PBOT deberá definir las medidas de manejo especial para las zonas
de amenaza alta y media en suelos rurales no suburbanos mediante el desarrollo de usos
agroforestales, la implementación de prácticas culturales de conservación y manejo de
cultivos, las medias para el control de erosión y prácticas mecánicas de conservación tales
como el manejo de escorrentías.
A continuación, se presentan una serie de medidas generales que se pueden implementar en
las ACA:

✓ Reglamentación para futuros desarrollos urbanísticos

✓ Definición de zonas para expansión urbana

✓ Definición y reglamentación del uso del suelo para actividades industriales

✓ Vigilancia y control de urbanismo y vivienda

✓ Educación Ambiental en contexto con el territorio

✓ Capacitación a la comunidad en normativa ambiental, zonas de expansión urbana
y cuidado de los terrenos y el recurso hídrico

✓ Capacitación en veeduría ciudadana a los pobladores cercanos a los puntos críticos
identificados, con el fin de hacer valer los derechos ambientales y denunciar a los
infractores

A continuación, se presentan una serie de medidas generales por cada tipo de fenómeno:
10.2.1.1 Por Movimientos en masa

✓ Definición de zonas seguras y urbanizables para la expansión urbana y desarrollo
restringido o suburbano. Crecimiento de centros poblados y corredores viales
suburbanos definidos y autorizados.

✓ Reglamentación para futuros desarrollos urbanísticos y edificaciones sostenibles y
reglamentación de construcción de edificaciones en ladera.

✓ Estudios básicos para implementación de obras biológicos forestales.

✓ Implementar un plan de manejo de cauces.
434

✓ Fortalecimiento de los concejos de cuencas, incluyendo programa de reforestación
de cuencas y zonas afectadas con especies nativas.

✓ Programa de asistencia técnica y mejoramiento de prácticas agrícolas en zonas de
ladera, reforestación de las laderas de montaña.

✓ Información sobre uso adecuado del suelo para la práctica de cultivo y la ganadería.

✓ Vigilancia y control normativo por parte de las autoridades frente a acciones de tala
y quemas.

10.2.1.2 Por Inundación

✓ Reglamentación del uso del suelo en zonas no ocupadas según el POT, incluyendo
la definición de suelos de protección.

✓ Reglamentación para futuros desarrollos urbanísticos, por fuera de las zonas de
amenaza y riesgo de inundación, haciendo valer los retiros obligatorios en las
corrientes.

✓ Reglamentación de un Plan Maestro de Control de inundaciones como parte
integral de los POMCA.

✓ Implementar un plan de ordenamiento de cauces, caracterizando la red de drenaje.

✓ Programas de mantenimiento y limpieza de cauces.

✓ Prácticas agrícolas que controlen la erosión y sedimentación.

✓ Evitar la tala de árboles y promover y participar en la reforestación de las cuencas
de los drenajes principales

10.2.1.3 Por Avenidas Torrenciales

✓ Restructuración de los usos de suelo en los casos en que sea necesario.

✓ Reforestación de laderas y riveras de quebradas y ríos.

✓ Limpieza, recuperación y reconfiguración de cauces.

✓ Control y vigilancia en el transporte y depósito de escombros.
435

✓ Conservación de zonas de protección.

✓ Reglamentación de uso del suelo.

✓ Prácticas agrícolas que controlen la erosión y desestabilización

10.2.2 Áreas con Condición de Riesgo (ACR)

Las ACR son las zonas del territorio municipal zonificadas de amenaza alta y que estén
ocupadas, urbanizadas o edificadas, o con elementos del sistema vial, equipamientos e
infraestructura de servicios públicos.
En el componente urbano del PBOT se deberán definir las condiciones técnicas que se estimen
convenientes para la elaboración de los Estudios Detallados que permita establecer la
categorización del riesgo. Para dicha labor se recomienda revisar y ajustar a las condiciones
locales la guía elaborada por el Servicio Geológico Colombiano (SGC, 2014) para la elaboración
de Estudios Detallados.
Basados en los Estudios Detallados, se deberá asignar a las ACR el régimen general de usos y
tratamientos, y normas de densidades, ocupación y edificabilidad.
De acuerdo con los resultados de los estudios detallados se deberán determinar cómo suelos
de protección aquellas áreas zonificadas como de riesgo alto no mitigable en suelo urbano, de
expansión urbana y rural.
El desarrollo de parcelaciones en ACR en suelo suburbano y centros poblados rurales, estará
condicionado a la realización de estudios detallados, así como a la ejecución de las medidas
de prevención y mitigación que determinen los estudios.
En el presente estudio solo se identifican las Áreas con Condición de Riesgo zonificadas como
de amenaza alta y donde existen elementos expuestos. Las Áreas con Condición de Riesgo
zonificadas como de amenaza media, en las cuales el nuevo PBOT del municipio de Andes
proponga el cambio de densidades o un cambio en los usos del suelo que pueda generar o
incrementar el riesgo, deberán ser consideradas como Áreas con Condición de Riesgo.
A continuación, se presentan una serie de medidas generales que se pueden implementar en
las ACR:
10.2.2.1 Medidas de reducción de la amenaza

✓ Vigilancia y control efectivo de las acciones inadecuadas de la población

✓ Aplicación de la Normatividad ambiental vigente y código de policía
436

✓ Vigilancia y control a constructores, minería y demás actividades que alteran los
terrenos y las corrientes de agua

10.2.2.2 Medidas de reducción de la vulnerabilidad

✓ Planificación adecuada de las construcciones

✓ Concientización en temas de riesgo y vulnerabilidad a la población mediante
talleres y socialización de estudios

10.2.2.3 Medidas de efecto conjunto sobre amenaza y vulnerabilidad

✓ Capacitación y organización de la comunidad en temas relacionados con
prevención, mitigación o aceptación del riesgo frente a movimientos en masa,
inundaciones y avenidas torrenciales

A continuación, se presentan una serie de medidas generales por cada tipo de fenómeno:

10.2.2.4 Por Movimientos en masa

✓ Asistencia en la instalación y mantenimiento de mangueras en los sistemas de acueductos,
riesgos y para la recolección de aguas sobrantes veredales.

✓ Divulgación publica sobre interacción de los movimientos en masa por periodo de lluvia.

✓ Capacitación y sensibilización a la comunidad sobre cómo vivir con la amenaza, el riesgo y
cómo actuar frente a la emergencia, para el caso de movimientos en masa.

✓ Difundir adecuadamente los protocolos de alertas tempranas.

✓ Implementación de medidas de actuación de la comunidad.

✓ Educación ambiental.

✓ Señalización preventiva.

10.2.2.5 Por Inundaciones
437

✓ Realizar capacitación a la comunidad sobre ordenamiento territorial con enfoque a la gestión
del riesgo para inundaciones.

✓ Divulgación y promoción de normas de urbanismo y construcción, así como su incorporación
en el POT.

✓ Implementación y mantenimiento de obras hidráulicas de control y protección.

✓ Capacitación a la comunidad sobre las condiciones o causas de la amenaza en el caso de las
inundaciones.

✓ Sistemas de vigilancia o alertas tempranas sobre los lechos de ríos y demás corrientes e
implementar sistemas de alertas tempranas involucrando a la comunidad.

✓ Conformación de brigadas comunitarias de emergencias, ayudando y asesorando en la
implementación de medidas de actuación de la comunidad.

✓ Conformar la base de datos de las estaciones hidrometeorológicas de monitoreo sobre las
principales cuencas, monitores continuos y permanentes.

✓ Análisis de condiciones climáticas y meteorológicas (periodo de lluvias)

✓ Sistema de monitoreo de CORANTIOQUIA sobre miras existentes en distintos ríos y corrientes
principales para medir caudales hídricos.

✓ Instalación, lectura y mantenimiento de red pluviométrica

Implementar canales comunitarios o emisoras radiales que sirvan de canalización entre la
cabecera municipal y los diferentes corregimientos.

Educación ambiental a las comunidades asentadas dentro del área de influencia de las
principales corrientes.

✓ Realizar capacitación comunitaria sobre ordenamiento territorial con enfoque a la
gestión del riesgo en inundaciones, divulgación sobre las acciones que en materia de gestión
del riesgo se adelantan

✓ Fortalecimiento e inclusión de los esquemas de vacunación en niños, jóvenes y adultos en zonas
de alto riesgo de inundación.
438

10.2.2.6 Por Avenidas Torrenciales

✓ Monitoreo y capacitación de líderes de las comunidades.

✓ Socialización pública del potencial de amenaza y riesgo y conformar redes comunitarias de
identificación y divulgación del riesgo.

✓ Fortalecimiento de organismos de socorro.

✓ Estudios hidráulicos e hidrológicos de fuentes de agua.

✓ Sistemas de vigilancia o alertas tempranas sobre los lechos de ríos y demás corrientes e
implementar sistemas de alertas tempranas involucrando a la comunidad.

✓ Fortalecimiento e inclusión de los esquemas de vacunación en niños, jóvenes y adultos en zonas
de alto riesgo de inundación.

10.2.2.6 Por Avenidas Torrenciales

✓ Monitoreo y capacitación de líderes de las comunidades.

✓ Socialización pública del potencial de amenaza y riesgo y conformar redes comunitarias de
identificación y divulgación del riesgo.

✓ Fortalecimiento de organismos de socorro.

✓ Estudios hidráulicos e hidrológicos de fuentes de agua.

✓ Sistemas de vigilancia o alertas tempranas sobre los lechos de ríos y demás corrientes e
implementar sistemas de alertas tempranas involucrando a la comunidad.

10.2.3 Otras medidas

Gestión de convenios con entidades del orden regional como el Departamento de Prevención,
Atención y Recuperación de Desastres (DAPARD) o la Corporación Autónoma Regional
CORANTIOQUIA, o del orden Nacional como el Departamento Nacional de Planeación (DNP),
el Servicio Geológico Colombiano, el Ministerio de Vivienda y Desarrollo Territorial, y la
Unidad Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres (UNGRD) para adelantar proyectos de
conocimiento y mitigación del riesgo por movimientos en masa, inundaciones y avenidas
torrenciales en las áreas con Condición de Amenaza o Condición de Riesgo.
439

10.3 MEDIDAS ESPECÍFICAS

A continuación, se presentan una serie de medidas específicas de acuerdo con las condiciones
locales y resultados del presente estudio:

10.2.3 Otras medidas

10.3 MEDIDAS ESPECÍFICAS

A continuación, se presentan una serie de medidas específicas de acuerdo con las condiciones
locales y resultados del presente estudio:

10.3.1 Medidas No Estructurales en cuanto a Movimientos en Masa

✓ La faja central correspondiente al 39% del área del municipio, la cual incluye los centros
poblados de Santa Rita, Santa Inés y Chaparrala, presenta zonas en categoría de amenaza baja
en un 5% correspondiente a 0.086 km2, la media se define en un 25% equivalente a 0.39K km2
y el 70% restante es de clasificación de amenaza alta, que equivale a 1.16 km. Según estas
clasificaciones, se recomienda trabajar toda esa faja como un terreno de Amenaza Alta; esta
zona está afectada principalmente por las variables coberturas vegetales y pendientes del
terreno. En caso de requerir algún tipo de intervención se recomienda, en forma mínima, la
visita de un experto y/o estudios a detalle.

✓ El área actual de protección de los Farallones de Citará, presenta categorías principalmente de
amenaza Baja o media, esto dado que la cobertura vegetal es una condición que favorece la
estabilidad del terreno y por ende a la baja influencia de movimientos en masa; es por esto
que se recomienda mantener y promover el actual uso del suelo de la zona.

✓ Hacia el sur del municipio, en límites con el departamento de Risaralda, se presenta una zona
con Susceptibilidad Alta en todas las metodologías, al igual que su Amenaza, por lo que se
recomienda evaluar el uso del suelo y mejorar su protección por medio de coberturas
vegetales.
440

✓ En el sector oeste del centro poblado de San José, se presentan zonas con categoría de
Amenaza Alta y con evidencias de fenómenos recientes activos y procesos de erosión de tipo
reptación, donde es conveniente realizar estudios de detalle.

✓ El sector norte, contiguo al río San Juan, se define una Amenaza Alta, por tanto es
recomendable la evaluaciones detallada y mitigar procesos erosivos a través del mejoramiento
de la cobertura vegetal.

10.3.2 Medidas No Estructurales en cuanto a Inundaciones

La mayor parte del centro poblado de Santa Ines, se puede decir que está localizada en zona
de Condición de Riesgo, esto por inundación de la quebrada Santa Bárbara. Siendo así, es
recomendable un sistema de monitoreo permanente relacionado con los niveles en esta
corriente. Así mismo, se debe implementar un sistema de alerta temprana que permita
informar a la comunidad cuando los niveles de esta estén aumentando. Igualmente, se
recomienda desarrollar estudios de detalle en este centro poblado con el fin identificar
viviendas o infraestructura que deban ser reubicados.

✓ Las quebradas Soledad en el centro poblado de Santa Rita y La Chaparrala exhiben poco
encañonamiento, por lo que las zonas aledañas al cauce son muy susceptibles a sufrir
inundaciones. Bajo esta premisa, es recomendable realizar estudios de detalle para estas
quebradas antes de implementar proyectos de desarrollo de vivienda o infraestructura en el
área.

✓ En zonas con condición de amenaza por avenida torrencial se recomienda restringir el uso del
suelo para procesos urbanísticos, de industria, y de infraestructura pública

✓ Divulgación y promoción de normas de urbanismo y construcción en zonas de amenaza media
por avenida torrencial, donde se deben exigir medida.

✓ En algunos tramos de la quebrada La Chaparrala, hacia la zona urbana de Andes, donde se
localizan algunas viviendas e infraestructura, es recomendable implementar un sistema de
alerta temprana y de monitoreo de niveles permanente en esta corriente. Dentro de este
estudio, se encontró que la cobertura actual de esta quebrada, en la zona de la Plaza de
Mercado, no tiene suficiente capacidad hidráulica y su estructura presenta además
agrietamiento, por lo que también es recomendable un estudio de detalle para esta cobertura.
10.3.3 Medidas No Estructurales en cuanto a Avenidas Torrenciales. En las zonas aledañas a
drenajes y que no se encuentran urbanizadas, se recomienda dejar como retiro mínimo la
ronda hídrica y no construir hacia sus márgenes
441

✓ En aras de concientizar a la comunidad sobre la amenaza de inundación se hace importante
señalizar los puntos más extremos alcanzados por las inundaciones de las que se tengan
registros en los diferentes drenajes, sea por miras métricas u otras señales visibles para la
comunidad.

✓ El área actual de protección de los Farallones de Citará, las categorías principalmente de
inundaciones baja o media; esto dado que la cobertura vegetal es una condición que favorece
a la estabilidad del terreno y por ende a la baja influencia de movimientos en masa. Por tanto,
es importante concientizar y elaborar programas de revegetalización y promover el actual uso
del suelo de la zona de protección de la infraestructura y se debe controlar la densidad
poblacional.

✓ Implementación de sistemas de alerta temprana por avenida torrencial para el casco urbano
del municipio y los centros poblados La Chaparrala y Tapartó, así como de mantenimiento de
los actuales en Santa Rita y Santa Inés. Estos sistemas deben incluir la creación e
implementación de planes de emergencia, de comunicación y respuesta ante eventos de
avenida torrencial.

✓ Se aconseja realizar estudios de detalle por avenida torrencial antes de desarrollar proyectos
de inversión pública e infraestructura esencial del municipio que se vaya a realizar en zonas
cercanas a quebradas catalogadas como torrenciales.

✓ Promover la conservación forestal en la parte alta y en las rondas hídricas de las quebradas,
especialmente de las consideradas como susceptibles a presentar avenidas torrenciales.

✓ Se recomienda para la zona urbana, realizar estudios de detalle de torrencialidad de la
quebrada La Chaparrala para evaluar la pertinencia del boxculvert ubicado sobre la quebrada
en la zona de la plaza de mercado y terminal de transportes, y los efectos que puede tener esta
obra ante la ocurrencia de una avenida torrencial.

✓ Se deben realizar estudios de detalle sobre el nivel de riesgo de obras como el Hogar Múltiple
Cafeteritos y múltiples viviendas asentadas sobre zonas de amenaza alta en el casco urbano,
para considerar su reubicación.

✓ En el centro poblado Santa Inés, se recomienda realizar estudios de detalle para evaluar la
reubicación de la infraestructura pública (centro educativo, cancha, centro de salud) ubicada
en zona de amenaza alta por avenida torrencial, así como de todas las viviendas ubicadas en
el cauce de la quebrada y en la zona baja del centro poblado.
442

✓ En el centro poblado La Chaparrala, se recomienda realizar estudios de detalle para considerar
la construcción de obras de protección de la planta de beneficio en construcción ubicado en
zona de amenaza media.

✓ Se recomienda la realización de estudios de detalle para considerar la reubicación de todas las
viviendas ubicadas en el cauce de la quebrada Cañada Honda las cuales se encuentran en zona
de amenaza alta por avenida torrencial.

✓ Se recomienda crear planes de educación ambiental de la comunidad rural sobre el uso de las
zonas de retiro de las quebradas.

BIBLIOGRAFÍA

Alcaldía de Andes. (2016). ALCALDÍA DE ANDES Inclusión,Orden y Progreso Verde.
Alcaldía municipal de Andes. (2000). Plan Básico de Ordenamiento Territorial del Municipio
de Andes adoptado mediante acuerdo municipal 022.
Alcaldía municipal de Andes. (2006). Plan parcial de la zona de expansión urbana EU1 “el
tejar.”
Aleotti, P., & Chowdhury, R. (1999). Landslide hazard assessment: summary review and new
perspectives. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 58(1), 21–44.
Álvarez, J., & González, H. (1978). Geología y geoquímica del Cuadrángulo I7, Urrao Informe
1761. Ingeominas: Medellín.
Andes, A. de. (2016). ALCALDÍA DE ANDES Inclusión,Orden y Progreso Verde.
Retrieved September 6, 2017, from http://www.andes-
antioquia.gov.co/MiMunicipio/Paginas/Informacion-del-Municipio.aspx %0A%0A
Arango-Carmona, M. I., Aristizábal, E., & García, K. (2017). Análisis empírico de relaciones entre
avenidas torrenciales con precipitación, parámetros morfométricos y litológicos en el
departamento de Antioquia. Colegio Mayor de Antioquia, Medellin.
Aristizabal, E., & Arango-Carmona, M. I. (2017). Morphometrical analysis of flash flood prone
catchments in the tropical and montanous terrains of the Colombian Andes.
Aristizábal, E., García, E., & Martínez, C. (2015). Susceptibility assessment of shallow landslides
triggered by rainfall in tropical basins and mountainous terrains. Natural Hazards, 78(1),
621–634. https://doi.org/10.1007/s11069-015-1736-4
443

Aristizábal, E., González, T., Montoya, J. D., Vélez, J. I., Martínez, H., & Guerra, A. (2011).
Análisis de umbrales empíricos para el pronóstico de movimientos en masa. Revista EIA,
(15), 95–111.
Aristizábal, E., Martínez, H., & Veléz, J. I. (2010). Una revisión sobre el estudio de movimientos
en masa detonados por lluvias. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias, 34(53),
209–227.
Aristizábal, E., Martínez, H., & Vélez, J. I. (2010). Una revisión sobre el estudio de movimientos
en masa detonados por lluvias. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias, 34(53),
209–227.
Aristizábal, E., & Restrepo, S. (2017). Análisis y elección de umbrales empíricos para el Valle
de Aburrá. Universidad Nacional de Colombia.
Atkinson, P., Jiskoot, H., Massari, R., & Murray, T. (1998). Generalized linear modelling in
geomorphology. Earth Surface Processes and Landforms, 23(13), 1185–1195.
Aulitzky, H. (1980). Derzeitige Sicherheitserwartungen an verschiedene
Lawinenschutzmassnahmen. na.
Australian Geomechanics Society. (2007). “Guideline for Landslide Susceptibility, Hazard and
Risk Zoning for Land Use Planning,” 42(1).
Ayalew, L., & Yamagishi, H. (2005). The application of GIS-based logistic regression for
landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains, Central
Japan. Geomorphology, 65(1–2), 15–31.
https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.06.010
Ayalew, L., Yamagishi, H., & Ugawa, N. (2004). Landslide susceptibility mapping using GIS-
based weighted linear combination, the case in Tsugawa area of Agano River, Niigata
Prefecture, Japan. Landslides, 1(1), 73–81.
Bai, S., Wang, J., Thiebes, B., Cheng, C., & Yang, Y. (2014). Analysis of the relationship of
landslide occurrence with rainfall: A case study of Wudu County, China. Arabian Journal
of Geosciences, 7(4), 1277–1285. https://doi.org/10.1007/s12517-013-0939-9
BARTELLETTI, C. (2014). Le frane superficiali del 25/10/2011 nel bacino del Torrente
Pogliaschina (Liguria Orientale): studio dei fattori d’innesco e della suscettibilità di frana.
Bastawesy, M. El, White, K., & Nasr, A. (2009). Integration of remote sensing and GIS for
modelling flash floods in Wadi Hudain catchment, Egypt. Hydrological Processes.
Beier, P., & Jenness, J. S. J. (2011). Land Facet Corridor Designer, (March), 49–61.
Berti, M., Martina, M. L. V., Franceschini, S., Pignone, S., Simoni, A., & Pizziolo, M. (2012).
Probabilistic rainfall thresholds for landslide occurrence using a
444

Bayesian approach. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 117(4), 1–
20. https://doi.org/10.1029/2012JF002367
Biswas, A., Majumdar, D. Das, & Banerjee, S. (2014). Morphometry governs the dynamics of a
drainage basin: analysis and implications. Geography Journal.
Bonham-Carter, G. F. (2014). Geographic information systems for geoscientists: modelling with
GIS (Vol. 13). Elsevier.
Borga, M., Stoffel, M., Marchi, L., Marra, F., & Jakob, M. (2014). Hydrogeomorphic response
to extreme rainfall in headwater systems: Flash floods and debris flows. Journal of
Hydrology, 518(PB), 194–205. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.05.022
Calle, B., González, H., De La Peña, R., Escorce, B., & Durango, J. (1980). Mapa geológico de la
Plancha 186 Riosucio. Escala.
Calle, B., González, H., & INGEOMINAS. (1980). Geología y geoquímica de la plancha 166,
Jericó, Informe N, 232.
Cap. 12 Geotecnia. (n.d.).
Carrara, A. (1983). Multivariate models for landslide hazard evaluation. Journal of the
International Association for Mathematical Geology, 15(3), 403–426.
https://doi.org/10.1007/BF01031290
Carrara, A., Cardinali, M., Detti, R., Guzzetti, F., Pasqui, V., & Reichenbach, P. (1991). GIS
techniques and statistical models in evaluating landslide hazard. Earth Surface Processes
and Landforms, 16(5), 427–445.
Carvalho, L. F., Fernandes, G., De Assis, M. V. O., Rodrigues, J. J. P. C., & Lemes Proença, M.
(2014). Digital signature of network segment for healthcare environments support. Irbm,
35(6), 299–309.
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
Catani, F., Segoni, S., & Falorni, G. (2010). An empirical geomorphology-based approach to the
spatial prediction of soil thickness at catchment scale. Water Resources Research, 46(5),
1–15. https://doi.org/10.1029/2008WR007450
Chang, K. tsung. (2004). Introduction to Geographic Information Systems (2nd ed.). New York:
McGraw-Hill.
Chevalier, G. G., Medina, V., Hürlimann, M., & Bateman, A. (2013). Debris-flow susceptibility
analysis using fluvio-morphological parameters and data mining: Application to the
Central-Eastern Pyrenees. Natural Hazards, 67(2), 213–238.
https://doi.org/10.1007/s11069-013-0568-3
445

Chica, A. (1989). Apuntes de geotecnia: cursos de geotecnia y prácticas geotécnicas. Facultad
Nacional de Minas, Ed. Medellín, Colombia: Universidad Nacional de Colombia, 176, 181.
Chow, V. te, Maidment, D. R., & Mays, L. W. (1994). Hidrología Aplicada. Bogotá: McGRAW-
HILL.
Chowdhury, R., Flentje, P., & Bhattacharya, G. (2010). Geotechnical Slope Analysis.
Engineering and Science. https://doi.org/10.1201/9780203864203
Chung, C.-J. F., & Fabbri, A. G. (2003). Validation of Spatial Prediction Models for
Landslide Hazard Mapping. Natural Hazards, 30(3), 451–
472. https://doi.org/10.1023/B:NHAZ.0000007172.62651.2b
Consorcio Microzonificación. (2006). Microzonificación sísmica detallada de los municipios de
Barbosa, Girardota, Copacabana, Sabaneta, La Estrella, Caldas y Envigado. Informe Final
Para El Área Metropolitana Del Valle de Aburrá, 745.
CORANTIOQUIA, & Universidad EAFIT. (2015a). Actualización del mapa de amenazas por
movimientos en masa a escala 1:100.000 de 29 municipios de la jurisdicción de
Corantioquia. Medellín.
CORANTIOQUIA, & Universidad EAFIT. (2015b). Aunar esfuerzos para realizar los estudios
básicos para la delimitación de amenazas naturales y zonificación de áreas con condición
de amenaza y riesgo a partir de investigación aplicada en once municipios de la
jurisdicción de Corantioquia. Medellín.
Corominas, J., van Westen, C., Frattini, P., Cascini, L., Malet, J. P., Fotopoulou, S., … Smith, J. T.
(2014). Recommendations for the quantitative analysis of landslide risk. Bulletin of
Engineering Geology and the Environment, 73(2), 209–263.
https://doi.org/10.1007/s10064-013-0538-8
Corporación OSSO. (n.d.). DesIventar. Retrieved from http://www.desinventar.org/
Costa, J. E. (1988). Rheologic, geomorphic, and sedimentologic differentiation of water floods,
hyperconcentrated flows, and debris flows. Flood Geomorphology. John Wiley & Sons
New York., 113–122.
Crozier, M. J., & Glade, T. (2005). Landslide hazard and risk: issues, concepts and approach.
Landslide Hazard and Risk, 1–40.
Cruden, D., & Varnes, D. (1996). Cruden,D.M., Varnes, D.J., 1996, Landslide Types and
Processes, Special Report , Transportation Research Board, National Academy of
Sciences, 247:36-75. Special Report - National Research Council, Transportation Research
Board, 247, 76.
Dahal, R. K., & Hasegawa, S. (2008). Representative rainfall thresholds for landslides in the
Nepal Himalaya. Geomorphology, 100(3), 429–443.
446

Dai, F. C., Lee, C. F., Li, J., & Xu, Z. W. (2001). Assessment of landslide susceptibility on the
natural terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environmental Geology, 40(3), 381–391.
Davis, P. A., Price, L. L., Wahi, K. K., Goodrich, M. T., Gallegos, D. P., Bonano, E. J., & Guzowski,
R. V. (1990). Components of an overall performance assessment methodology. Nuclear
Regulatory Commission, Washington, DC (USA). Div. of High-Level Waste Management;
Sandia National Labs., Albuquerque, NM (USA); GRAM, Inc., Albuquerque, NM (USA);
Science Applications International Corp., Albuquerque, NM (USA).
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (n.d.). Geoportal.
Retrieved October 6, 2017, from
https://geoportal.dane.gov.co/v2/?page=elementoEstimaciones
Dietrich, W. E., & Montgomery, D. R. (1998). SHALSTAB: a digital terrain model for mapping
shallow landslide potential. NCASI (National Council of the Paper Industry for Air and
Stream Improvement) Technical Report, 1998.
Erener, A., & Düzgün, H. B. S. (2013). A regional scale quantitative risk assessment for
landslides: Case of Kumluca watershed in Bartin, Turkey. Landslides,
10(1), 55–73. https://doi.org/10.1007/s10346-012-0317-9
Erener, A., & Düzgün, H. S. B. (2012). Landslide susceptibility assessment: What are the effects
of mapping unit and mapping method? Environmental Earth Sciences, 66(3), 859–877.
https://doi.org/10.1007/s12665-011-1297-0
Escalante, C. A., & Reyes, L. (2005). Técnicas estadísticas en hidrología (2a ed.). México:
UNAM, Facultad de Ingeniería.
Etayo, F., González, H., & Álvarez, J. (1980). Mid-Albian ammonites from northern Western
Cordillera, Colombia. Geología Norandina, 2, 25–30.
Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861–
874. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
FEMA. (2014). Guidance for Flood Risk Analysis and Mapping Flood Depth and Analysis Grids.
Fernandes, N. F., Guimar??es, R. F., Gomes, R. A. T., Vieira, B. C., Montgomery, D. R., &
Greenberg, H. (2004). Topographic controls of landslides in Rio de Janeiro:
Field evidence and modeling. Catena, 55(2), 163–181.
https://doi.org/10.1016/S0341-8162(03)00115-2
Fonseca, B. A. F. (2016). Veículos aéreos não tripulados, modelos digitais de elevação e
modelação da instabilidade em taludes de terraços agrícolas: aplicação de modelos
matemáticos de base física (SHALSTAB) no Alto Douro Vinhateiro (Quinta de S. Luiz).
447

French, J. G., & Holt, K. W. (1989). The Public Health Consequences of Disasters. Atlanta,
Georgia: US Department of Health and Human Services. Public Health Service, CDC, 69–
78.
Galve, J. P., Bartelletti, C., Notti, D., Fernández-Chacón, F., Barsanti, M., Azañón, J. M., …
Mateos, R. M. (2017). Deterministic and Probabilistic Slope Stability Models Forecast
Performance at ~1:5000-Scale. In Advancing Culture of Living with Landslides (pp. 741–748).
Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-53498-5_85
Geotechdata. (2013). GeoParameter.
Giuliani, A., Filipello, A., & Mandrone, G. (2016). EXTREME GIS APPLICATIONS FOR 3D
VISUALIZATION AIMED TO GEOLOGICAL AND MINING MODELING. Italian Journal of
Engineering Geology and Environment, 16(2).
Glade, T. (2000). Modelling landslide-triggering rainfalls in different regions of New Zealand-
The Soil Water Status Model.
Glade, T., Crozier, M., & Smith, P. (2000). Applying probability determination to refine
landslide-triggering rainfall thresholds using an empirical“ Antecedent Daily Rainfall
Model.” Pure & Applied Geophysics, 157(6–8), 1059.
Gorsevski, P. V, Gessler, P. E., Foltz, R. B., & Elliot, W. J. (2006). Spatial prediction of landslide
hazard using logistic regression and ROC analysis. Transactions in GIS, 10(3), 395–415.
GRASS Team. (2017). GRASS Development Team 2011. Geographic Resources Analysis
Support System (GRASS) Software. Open Source Geospatial Foundation Project.
Grosse, E. (1926). El Terciario Carbonifero de Antioquia: das Kohlentertiär Antiquias.
Reimer/Vohsen.
Gruber, S., & Peckham, S. (2009). Land-surface parameters and objects in hydrology.
Developments in Soil Science, 33, 171–194.
GSM, G. de S. de M. (2002). Microzonificación Sísmica de los Municipios del Valle de Aburrá y
Definición de Zonas de Riesgo por Movimientos en Masa e Inundación en el Valle de
Aburrá. Área Metropolitana Del Valle de Aburrá.
Guo, X., Cui, P., & Li, Y. (2013). Debris flow warning threshold based on antecedent rainfall: a
case study in Jiangjia Ravine, Yunnan, China. Journal of Mountain Science, 10(2), 305–
314.
Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation:
A review of current techniques and their application in a multiscale study, Central Italy.
Geomorphology, 31(1–4), 181–216. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(99)00078-1
Guzzetti, F., Reichenbach, P., Ardizzone, F., Cardinali, M., & Galli, M. (2006).
Estimating the quality of landslide susceptibility models. Geomorphology,
448

81(1–2), 166–184. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.04.007 Hansen, A.
(1984). Landslide hazard analysis. Slope Instability, 523–602.
Hansen, A., Franks, C. A. M., Kirk, P. A., Brimicombe, A. J., & Tung, F. (1995). Application of GIS
to hazard assessment, with particular reference to landslides in Hong Kong. In
Geographical Information Systems in Assessing Natural Hazards (pp. 273–298). Springer.
Hermelín, M. (2005). Desastres de origen natural en Colombia, 1979-2004. Universidad Eafit.
Horritt, M. S., & Bates, P. D. (2002). Evaluation of 1D and 2D numerical models for predicting
river flood inundation. Journal of Hydrology, 268(1–4), 87–99.
https://doi.org/10.1016/S0022-1694(02)00121-X
Horton, R. (1945). Erosional development of streams and their drainage basins; hydrophysical
approach to quantitative morphology. Geological Society of America Bulletin.
Hovland, H. J. (1977). Three-dimensional slope stability analysis method. Journal of
Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 105(ASCE 14549 Proceeding).
IDEAM. (2017a). Amenazas Inundación.
IDEAM. (2017b). Datos de las estaciones metereológicas del municipio Andes y sus
alrededores.
ITC. (2017). Sensors and Satellites Database.
Jackson, L. E., Kostaschuk, R. A., & MacDonald, G. M. (1987). Identification of debris flow
hazard on alluvial fans in the Canadian Rocky Mountains. Geol. Soc. Amer.,
Rev. Eng. Geol., 7(NOVEMBER 1984), 115–124.
https://doi.org/10.13140/2.1.2321.1206
Jibson, R. W. (2007). Regression models for estimating coseismic landslide displacement.
Engineering Geology, 91(2), 209–218.
Jibson, R. W., Harp, E. L., & Michael, J. A. (2000). A method for producing digital probabilistic
seismic landslide hazard maps. Engineering Geology, 58(3), 271– 289.
Jones, K. H. (1998). A comparison of algorithms used to compute hill slope as a property of the
DEM. Computers & Geosciences, 24(4), 315–323.
King, G. J. W. (1989). Revision of effective-stress method of slices. Géotechnique, 39(3), 497–
502.
Lee, C.-T., Huang, C. C., Lee, J. F., Pan, K. L., Lin, M. L., & Dong, J. J. (2008). Statistical approach
to storm event-induced landslides susceptibility. Natural Hazards and Earth System
Sciences, 8(4), 941–960.
449

Lee, S., & Pradhan, B. (2007). Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency
ratio and logistic regression models. Landslides, 4(1), 33–41.
Leopold, L. B., & Maddock, T. (1953). The hydraulic geometry of stream channels and some
physiographic implications (Vol. 252). US Government Printing
Office.
Londoño, J. P. (2006). Evaluación Holística de Riesgo Frente a Deslizamientos en Áreas Urbanas
Andinas, Estudio de caso Manizales. Universidad Nacional de Colombia.
Marchi, L., Borga, M., Preciso, E., & Gaume, E. (2010). Characterisation of selected extreme
flash floods in Europe and implications for flood risk management.
Journal of Hydrology, 394(1–2), 118–133.
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.07.017
Maskrey, A. (1996). Terremotos en el trópico húmedo. Bogotá: Soluciones Prácticas.
Meijerink, A. M. J. (1988). Data acquisition and data capture through terrain mapping units.
ITC-Journal (Netherlands).
Mejía, G. J., & Posada, L. (2002). Geometría hidráulica para corrientes estables de la zona
andina colombiana. In XV Seminario Nacional de hidráulica e hidrología-Medellín 2002.
Melton, M. A. (1957). An analysis of the relations among elements of climate, surface
properties, and geomorphology.
Mergili, M., Marchesini, I., Alvioli, M., Metz, M., Schneider-muntau, B., Rossi, M., & Guzzetti,
F. (2014). A strategy for GIS-based 3-D slope stability modelling over large areas.
Geoscientific Model Development, 7(6), 2969–2982. https://doi.org/10.5194/gmd-7-
2969-2014
Mergili, M., Marchesini, I., Rossi, M., Guzzetti, F., & Fellin, W. (2014a). Spatially distributed
three-dimensional slope stability modelling in a raster GIS.
Geomorphology, 206, 178–195.
https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.10.008
Mergili, M., Marchesini, I., Rossi, M., Guzzetti, F., & Fellin, W. (2014b). Spatially distributed
three-dimensional slope stability modelling in a raster GIS.
Geomorphology, 206, 178–195.
https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.10.008
Montgomery, D. R., & Dietrich, W. E. (1994). A physically based model for the topographic
control on shallow landsliding. Water Resources Research, 30(4),
1153–1171. https://doi.org/10.1029/93WR02979
450

Moore, I. D., Grayson, R. B., & Ladson, A. R. (1991). Digital terrain modelling: a review of
hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrological Processes, 5(1),
3–30.
Moore, I. D., O’Loughlin, E. M., & Burch, G. J. (1988). A contour-based topographic model for
hydrological and ecological applications. Earth Surface Processes and Landforms, 13(4),
305–320. https://doi.org/10.1002/esp.3290130404
Muñoz, V. A., & de Morisson Valeriano, M. (2014). Mapping of flood-plain by processing of
elevation data from remote sensing. In Mathematics of Planet Earth (pp. 481–484).
Springer.
Newmark, N. M. (1965). Effects of Earthquakes on Dams and Embankments. Géotechnique,
15(2), 139–160. https://doi.org/10.1680/geot.1965.15.2.139
Nobre, A. D., Hodnett, M. G., & Tomasella, J. (2008). HAND , a new terrain descriptor using
SRTM- DEM : Mapping terra-firme rainforest environments in Amazonia. Remote Sensing
of Enviroment, (September 2008).
https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.03.018
NSR, N. S. R. (2010). Reglamento Colombiano de Construcción Sismo Resistente. Ministerio de
Ambiente, Vivienda Y Desarrollo Territorial.
O’Brien, J., & Julien, P. (1985). Physical properties and mechanics of hyperconcentrated
sediment flows. HD Delineation of Landslides, Flash Flood and Debris ….
Oh, H.-J., & Lee, S. (2011). Landslide susceptibility mapping on Panaon Island, Philippines
using a geographic information system. Environmental Earth Sciences, 62(5), 935–951.
Olshausen, B. A. (2004). Bayesian Probability Theory, 1–6.
https://doi.org/10.1017/CBO9781139565608
Ozdemir, A., & Altural, T. (2013). A comparative study of frequency ratio, weights of evidence
and logistic regression methods for landslide susceptibility mapping: Sultan mountains,
SW Turkey. Journal of Asian Earth Sciences, 64, 180–197.
https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2012.12.014
Pérez Mesa, G. J. (2014). Propuesta metodológica para la estimación de zonas de inundación
con información escasa por medio de descriptores geomorfométricos derivados de
modelos digitales de elevación.
Pulgarín, E. G. (2009). Fórmulas regionales para la estimación de curvas intensidadfrecuencia-
duración basadas en las propiedades de escala de la lluvia (Región Andina Colombiana).
Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.
RED. (2003). Guía metodológica de DesInventar. OSSO/ITDG, Lima.
451

Red sismológica. (2015). Red Sismologica Nacional de Colombia, 16–23.
Regmi, N. R., Giardino, J. R., & Vitek, J. D. (2010). Modeling susceptibility to landslides using
the weight of evidence approach: Western Colorado, USA. Geomorphology, 115(1), 172–
187.
Reichenbach, P., Cardinali, M., De Vita, P., & Guzzetti, F. (1998). Regional hydrological
thresholds for landslides and floods in the Tiber River Basin (central Italy). Environmental
Geology, 35(2), 146–159.
Rennó, C. D., Nobre, A. D., Cuartas, L. A., Soares, J. V., Hodnett, M. G., Tomasella, J., &
Waterloo, M. J. (2008). HAND, a new terrain descriptor using SRTM-DEM: Mapping terra-
firme rainforest environments in Amazonia. Remote Sensing of Environment, 112(9),
3469–3481. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.03.018
Restrepo, J. J., & Toussaint, J. F. (1975). Edades radiométricas de algunas rocas de Antioquia
Colombia: Publicación Especial Geológica. Facultad de Minas, Medellín, (6).
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: planning, priority setting, resources
allocation. New York: McGraw, 281.
Saaty, T. L. (2001). The seven pillars of the analytic hierarchy process. In Multiple Criteria
Decision Making in the New Millennium (pp. 15–37). Springer.
SafeLand D2.4. (2011). Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk assessment and
zoning. 7th Framework Programme Cooperation Theme 6
Environment (Including Climate Change) Sub-Activity 6.1.3 Natural Hazards, 1–
173. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.009
Schumm, S. (1956). Evolution of drainage systems and slopes in badlands at Perth Amboy,
New Jersey. Geological Society of America Bulletin.
SGC. (n.d.-a). Sismo de 1979/11/23.
SGC. (n.d.-b). Sismo de 1992/10/18. Retrieved from
http://sish.sgc.gov.co/visor/sesionServlet?metodo=irAInfoDetallada&idSismo= 69
SGC. (n.d.-c). Sistema de Información de Movimientos en Masa - SIMMA. Retrieved from
http://simma.sgc.gov.co/
SGC. (2013). Documento metodológico de la zonificación de susceptibilidad y amenaza por
movimientos en masa escala 1: 100.000. Bogotá: Bogotá.
SGC. (2015). Guía metodológica para estudios de amenaza, vulnerabilidad y riesgo por
movimientos en masa. Bogotá, DC, Colombia.
SGC. (2017). GUÍA METODOLÓGICA PARA LA ZONIFICACIÓN DE AMENAZA POR MOVIMIENTOS
EN MASA ESCALA 1: 25 000, 1–160.
452

Smart, J., & Surkan, A. (1967). The relation between mainstream length and area in drainage
basins. Water Resources Research.
Smith, R., & Vélez, M. V. (1997). Hidrología de Antioquia. Medellín.
Strahler, A. N. (1952). Hypsometric (Area - Altittude) analysis of erosional topography.
Geological Society of America Bulletin, 63(11), 1117. https://doi.org/10.1130/0016-
7606(1952)63[1117:HAAOET]2.0.CO;2
Sujatha, E. R., Kumaravel, P., & Rajamanickam, G. V. (2014). Assessing landslide susceptibility
using Bayesian probability-based weight of evidence model. Bulletin of Engineering
Geology and the Environment, 73(1), 147–161.
Süzen, M. L., & Doyuran, V. (2004). Data driven bivariate landslide susceptibility assessment
using geographical information systems: A method and application to Asarsuyu
catchment, Turkey. Engineering Geology, 71(3–4), 303–321.
https://doi.org/10.1016/S0013-7952(03)00143-1
Takahashi, T. (1981). Debris flow. Annual Review of Fluid Mechanics, 13(1), 57–77.
Unal. (2018). Estudio básico de susceptibilidad y amenaza por movimientos en masa,
inundaciones y avenidas torrenciales en el municipio de Andes, como base para la
incorporación de la gestión del riesgo en la planificación territorial. Medellín.
UNGRD. (2015). Avalancha Andes Antioquia Abril 2015.
Universidad de Antioquia, & Gobernación de Antioquia. (2012). Diagnóstico Técnico
Municipio de Andes (Antioquia). Retrieved from
http://190.109.167.188:83/imagenes/SIAD/INF_SP_AGUA_POTAB_DOC_DIAG
NOSTICO_PUERTO_NARE.PDF
Universidad EAFIT, & SGC. (2014a). MEMORIA EXPLICATIVA MAPA
GEOMORFOLÓGICO APLICADO A MOVIMIENTOS EN MASA ESCALA 1:100.000 PLANCHA
165 – CARMEN DE ATRATO, (8), 0–77.
Universidad EAFIT, & SGC. (2014b). MEMORIA EXPLICATIVA MAPA GEOMORFOLÓGICO
APLICADO A MOVIMIENTOS EN MASA ESCALA 1:100.000 PLANCHA 185 – BAGADÓ, (8),
1–75.
Usace. (2016). River Analysis System - HEC-RAS, (February).
USGS. (2005). Distinguishing between Debris Flows and Floods from Field Evidence in Small
Watersheds. USGS Fact Sheet, (January).
Van der Hammen, T. (1957). Periodicidad climática y evolución de floras suramericanas del
Maestrichtiano y del Terciario. Bol. Geol, 5(2), 5–48.
453

Van der Hammen, T. (1960). Estratigrafía del Terciario y Maestrichtiano continentales y
tectogénesis de los Andes Colombianos. República de Colombia, Ministerio de Minas y
Petróleos, Servicio Geológico Nacional.
Van Westen, C. J. (1993). Application of geographic information systems to landslide hazard
zonation (PhD Thesis). ITC Publication.
van Westen, C. J., Castellanos, E., & Kuriakose, S. L. (2008). Spatial data for landslide
susceptibility, hazard, and vulnerability assessment: An overview. Engineering Geology,
102(3–4), 112–131. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.010
Van Westen, C. J., Rengers, N., & Soeters, R. (2003). Use of geomorphological information in
indirect landslide susceptibility assessment. Natural Hazards, 30(3), 399–419.
https://doi.org/10.1023/B:NHAZ.0000007097.42735.9e van Westen, C. J., van Asch, T. W. J.,
& Soeters, R. (2006). Landslide hazard and risk zonation - Why is it still so difficult? Bulletin of
Engineering Geology and the Environment, 65(2), 167–184. https://doi.org/10.1007/s10064-
005-0023-0 Varnes, D. J. (1984). Landslide hazard zonation: a review of principles and practice.
Weiss, A. (2001). Topographic position and landforms analysis. In Poster presentation, ESRI
user conference, San Diego, CA (Vol. 200).
Wilford, D. J., Sakals, M. E., Innes, J. L., Sidle, R. C., & Bergerud, W. A. (2004). Recognition of
debris flow, debris flood and flood hazard through watershed morphometrics.
Landslides, 1(1), 61–66. https://doi.org/10.1007/s10346-0030002-0
WWC. (1979). Preliminary Seismic Hazard Study for the Cañafisto Dam Sites - Cauca River
Hydroelectric Project. Preparado para INTEGRAL e Interconexión Eléctrica S.A.
WWC. (1980a). Preliminary Seismic Hazard Study - Ituango Project, Colombia - Phase I”.
Preparado para INTEGRAL e Interconexión Eléctrica S.A.
WWC. (1980b). Preliminary Seismic Hazard Study for the San Carlos Project, Antioquia,
Colombia.
WWC. (1986). Seismic geology and seismicity of Northwestern Colombia. Woodward-Clyde
Consultants