Se realizó una delimitación del área de estudio tomando criterios geográficos conforme a unidades territoriales homogéneas (cuencas hidrográficas) según Sandoval (2014). Este tipo de delimitación geográfica permitió la interpretación detallada de los aspectos físico ̶ naturales y antrópicos que inciden en la geodinámica externa del terreno (Gaspari et al., 2013). Por otro lado, permitió cuantificar la población expuesta, según datos del IMGRAD (2015), así como las distintas edificaciones o estructuras presentes en cada territorio.

De acuerdo a la delimitación territorial, definida bajo el criterio de unidad territorial homogénea, se obtuvo un área de 672,59 hectáreas, donde existen, según el IMGRAD (2015), un total de 10.346 edificaciones de uso residencial y habitan 70.695 personas, distribuidas en 17.683 familias. Desde el punto de vista organizativo comunitario, en la zona urbana de la subcuenca Mamera (figura 1) se encuentran activas siete (7) comunas, y se han conformado 66 organizaciones comunitarias (Consejos Comunales, Comité de Tierra Urbana).

Figura 1
Área de estudio y distribución espacial de las organizaciones sociales.
Fuente: Padrón (2017).

Se utilizó la información planimétrica en formato shape file (.shp) a escala 1:2.500, elaborada por la Oficina Técnica Nacional para la Regularización y Tenencia de la Tierra Urbana del año 2006; así como fotoplanos de la ciudad de Caracas de los años 2010 y 2011 realizados por el Gobierno del Distrito Capital. De igual manera, se consultaron imágenes satelitales de ESRI del año 2016 y otros años disponibles en la aplicación.

Los criterios tomados en cada mapa estuvieron basados en la documentación oficial emitida por organismos gubernamentales con competencia en cada área temática. El procesamiento de los datos fue mejorado y ajustado mediante las herramientas de geoprocesamiento que dispone el software ArcGIS 10.1.

La evaluación de la amenaza se realizó, primero, zonificando la susceptibilidad (laderas inestables) a partir de los factores condicionantes o aquellas causas que propician la ocurrencia de los deslizamientos. La zonificación de la susceptibilidad por deslizamientos se fundamentó en el trabajo realizado por Mora-Varhson-Mora (1992), y la adaptación del trabajo realizado por Sánchez y Urego (2011). Por cuanto, la obtención de la susceptibilidad se apoya en los parámetros que define la siguiente ecuación:

(1)

Donde:

S_usc: susceptibilidad a deslizamientos.

S_gg: Susceptibilidad dada por factores geológicos y geotécnicos.

S_geo: Susceptibilidad por factores geomorfológicos.

S_us: Susceptibilidad producida por el uso del suelo.

La ecuación mostrada anteriormente (ecuación 1), supone que la zonificación de la susceptibilidad por deslizamientos se fundamenta en tres factores condicionantes básicamente: las condiciones geológico-estructurales, la geomorfología y el uso del suelo. Cada uno de los factores mencionados, tiene asociado un conjunto de variables e indicadores, establecidos a partir del modelo de Sánchez y Urego (2011).

Con base en este modelo, y ajustado a la realidad local, se adoptaron siete (7) variables y, a su vez, nueve (9) indicadores que definen de manera cualitativa la susceptibilidad a deslizamientos. Por su parte, cada uno de los indicadores lleva asociado categorías en forma jerárquica, para evaluar puntualmente las condiciones generadoras de susceptibilidad.

Esta variable se utilizó para evaluar la influencia de los diferentes tipos de materiales, suelo y roca, en la activación de los deslizamientos. Para el caso de estudio, de acuerdo a la geología regional y local, se establecieron cinco (5) categorías (tabla 1), siguiendo el criterio de jerarquías analíticas en atención a las características geotécnicas de las unidades litológicas (Feliciani et al., 1985).

Tabla 1
Tipo de material y orden jerárquico con base en las características geotécnicas.

Fuente: Tomado y modificado de Feliciani et al. (1985).

Respecto a esta variable, su utilidad radicó en conocer el comportamiento y propiedades de la roca y su respuesta ante la acción de fuerzas internas o externas. Para ello, se evaluó el comportamiento del material rocoso respecto a una falla geológica; y, por otra parte, se realizó una caracterización de taludes (Romana, 1985) mediante la clasificación SMR (Slope Mass Rating).

Consistió en la evaluación del marco geológico-estructural de la zona estudiada, y la influencia directa e indirectamente de las diferentes estructuras geológicas que otorgan un grado de inestabilidad a las laderas (tabla 2). El análisis cinemático de taludes se efectuó a partir de los datos levantados en campo, con el apoyo del software DIPS 5.1. Al final, se consideraron cinco (5) categorías, según lo planteado por Sánchez y Urego (2011).

Tabla 2
Distancia de influencia de las fallas en el comportamiento geomecánico de los macizos rocosos.

Fuente: Tomado de Sánchez y Urego (2011).

Se seleccionaron 24 estaciones de trabajo, distribuidas en toda el área de estudio, en cada estación se caracterizaron los macizos rocosos mediante la clasificación geomecánica SMR (Romana, 1985); aunado a la aplicación de la caracterización geomecánica RMR (Rock Mass Rating) propuesta por Bieniawski (1989). En sitio se realizó el estudio detallado de las diaclasas (separación, persistencia, abertura, rugosidad, relleno y alteración), hasta obtener el parámetro RQD (Rock Quality Designation). Asimismo, se evaluó la hidrogeología de los macizos, al igual que se tomaron muestras de mano representativas para realizar los ensayos de resistencia a la compresión simple de la roca en laboratorio.

A manera de realizar una verificación rápida en sitio de las características geológicas del macizo rocoso, y para comparar los resultados obtenidos de la clasificación geomecánica SMR de todas las estaciones, también se aplicó la clasificación GSI (Geological Strength Index) propuesta por Hoek y Brown (1997).

Para el análisis cinemático y de estabilidad se definieron cinco (5) categorías (rangos de SMR), a partir de los trabajos realizados por Hernández et al. (2008) y Minminas (2015), que sirvieron a los efectos de la presente investigación como una condición parcial de la susceptibilidad a deslizamientos. En la tabla 3 se muestra una aproximación de la susceptibilidad a deslizamientos, donde el valor del SRM es un marcador para rocas y, con base en el factor de seguridad, la condición de inestabilidad en suelos. Los valores de SMR obtenidos en cada estación de trabajo se utilizaron para la elaboración de la cartografía temática, mediante el procedimiento IDW (Inverse Distance Weighting) del ArcGIS 10.1.

Tabla 3
Clases de estabilidad mediante la metodología SMR.

Fuente: Tomado y modificado de Hernández et al. (2008) y Minminas (2015).

En este punto, a partir de los sondeos geotécnicos realizados en la zona de estudio por Azancot (2014), se efectuó una zonificación geotécnica considerando que los materiales predominantes se comportan como suelos granulares en toda el área de la subcuenca Mamera, para estimar entonces el ángulo de fricción y la compacidad de los materiales (tabla 4). Dado que los resultados del trabajo realizado por Azancot (2014) no presentan información concerniente al ángulo de fricción en ninguno de los puntos de sondeo, se estimó la compacidad del material a partir del número de golpes Nspt en los niveles de suelo, según la tabla de compacidad propuesta por De Santis (s/f).

La ubicación espacial de los sondeos geotécnicos, y los resultados asociados a estos, se utilizaron para la elaboración de la cartografía temática usando el procedimiento IDW (Inverse Distance Weighting) del ArcGIS 10.1.

Tabla 4
Compacidad de los materiales granulares.

Fuente: Tomado de De Santis (s/f).

Así como lo expresan Sánchez y Urego (2011), el análisis morfológico se realizó con la finalidad de definir un tipo de relieve específico asociado a una mayor o menor susceptibilidad a los deslizamientos. Adicionalmente, se incluyó la medición del espesor del depósito y su influencia directa en la generación de procesos superficiales.

Las distintas geoformas descritas para la zona de estudio se agruparon en 3 categorías, según los atributos del perfil topográfico (Zinck, 2012), esto facilitó el análisis de la topografía mediante la sección transversal de una porción de terreno, logrando visualizar en dos dimensiones la geometría de las geoformas. Las geoformas antes mencionadas, se agrupan en perfiles de topografía cóncavos, convexos y rectilíneos, información que fue necesaria para elaborar y diseñar el mapa de relieve o geoformas (figura 3).

Figura 3
Relación entre los atributos topográficos y los niveles categóricos del sistema de clasificación de las geoformas, según Zinck (2012).
Fuente: Tomado de Zinck (2012).

Para efectos de la investigación, se asumió la clasificación propuesta por Van Zuidan (1985), quien define 5 categorías para diferenciar los espesores de los depósitos. Sin embargo, a la clasificación de Van Zuidan (1985) se le realizaron algunos ajustes en tres (3) de las categorías de los espesores de suelo, ya que no se contó con información detallada de los depósitos en rangos menores a 1 metro (tabla 5).

Tabla 5
Espesor de los depósitos.

Fuente: Tomado de Van Zuidan (1985).

Consistió en el análisis clinométrico y su relación con la ocurrencia de deslizamientos. Se utilizó la clasificación en rangos propuesta por el IMGRAD (2015). En la tabla siguiente, se muestran los rangos de pendiente dividido en cinco (5) categorías (tabla 6).

Tabla 6
Rangos de pendiente para el análisis clinométrico.

Fuente: Tomado del IMGRAD (2015).

De acuerdo a Sánchez y Urego (2011), la morfodinámica es la parte de la geomorfología que trata de los procesos geodinámicos externos; tanto los antiguos como recientes que han modelado y continúan modelando el relieve, además, porque son los responsables del estado actual de las geoformas o unidades de terreno.

Para el análisis de ésta variable, se utilizó la información publicada por FUNVISIS en su portal web sobre los registros de eventos históricos (específicamente los relacionados a deslizamientos activados por lluvia) y la publicada por la Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en América Latina (LA RED), a través de su portal DesInventar. Asimismo, se manejó la información de registros históricos disponibles en el Instituto Municipal de Gestión de Riesgos y Administración de Desastres (IMGRAD), datos de informes técnicos, fotografías aéreas, ortofotomapas, tesis de grado, entrevistas a actores comunitarios, entre otros.

Se evaluó con el fin de determinar la degradación ambiental y los procesos antrópicos que han incidido en la ocurrencia de deslizamientos. La descripción de la cobertura vegetal se realizó mediante la revisión bibliográfica y la interpretación de ortofotomapas del vuelo 2011, teniendo en cuenta la altura del dosel y el tamaño de la copa, según la clasificación del Ministerio del Ambiente y Recursos Naturales (1983).

En relación a las zonas ocupadas e intervenidas, la interpretación se basó en identificar de forma espacial las variables asociadas al entorno urbano. Para ello, se utilizaron los ortofotomapas del año 2011 para generar polígonos que corresponden a áreas homogéneas categorizadas en sectores urbanos (tabla 7).

Tabla 7
Distintos tipos de uso del suelo.

Fuente: Adaptado de Sánchez y Urego (2011) con base en la clasificación del Ministerio del Ambiente y Recursos Naturales (1983).

En resumen, en la tabla 8 se muestra, de manera sistematizada, el diseño referencial para evaluar la susceptibilidad a deslizamientos a partir de los factores antes mencionados, precisando las diferentes variables e indicadores a medir, con sus respectivos valores numéricos.

Tabla 8
Factores de susceptibilidad, variables e indicadores para la evaluación de deslizamientos.

Fuente: Padrón (2017).

Con los datos de lluvia suministrados por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMEH) se analizaron específicamente los registros de 6 estaciones pluviométricas, ubicadas en las adyacencias de la subcuenca Mamera (tabla 10).

Tabla 10
Estaciones pluviométricas usadas para la estimación del umbral.

Fuente: Tomado del INAMEH (2016).

Aplicando la distribución de probabilidades pluviométricas mediante el método de Gumbel tipo I, se obtuvieron las precipitaciones diarias máximas probables para distintas frecuencias. Al mismo tiempo, se calcularon las precipitaciones máximas para diferentes tiempos de duración y las intensidades de lluvia. Por último, se aplicó un procedimiento estadístico de regresión potencial hasta obtener la ecuación de intensidad válida para cada estación pluviométrica, con el cual se construyeron curvas de Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF).

En vista de que los datos eran insuficientes respecto a la cantidad de eventos ocurridos en la zona estudiada, también se analizaron estadísticamente los datos pluviométricos de la estación Cajigal y Cántaro de la UCV, mediante una verificación de los registros de eventos históricos de deslizamientos, en el período comprendido entre 1965 y 2015.

El término umbral es definido por Reichenbach et al. (1998) como el nivel mínimo o máximo de alguna cantidad a partir de la cual un proceso ocurre. 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; en tanto que el umbral máximo corresponde a la cantidad de lluvia en la cual ha ocurrido el mayor porcentaje de movimientos en masa (Glade et al., 2000).

Para efectos de la investigación, se evaluó la lluvia como factor detonante estimando el umbral de lluvias máximas en 24 horas y considerando lluvias acumuladas.

En el primer caso, se analizó como factor detonante la lluvia de corta duración, conocida como la precipitación registrada durante las veinticuatro horas anteriores a la ocurrencia del movimiento de ladera. La determinación de la intensidad y la duración se calculó mediante curvas de Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF) con los registros de las 6 estaciones pluviométricas señaladas en la tabla anterior (tabla 10), para duraciones de 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 12 y 24 horas. A través de la distribución de Gumbel tipo I y regresiones potenciales se establecieron los valores extremos para períodos de retorno de 5, 10, 50 y 100 años.

Respecto a las lluvias acumuladas, se adoptó el modelo de Martínez et al. (2011), que consiste en tomar los datos de lluvia acumulada (LA), o lluvia del corto plazo (1, 3, 5, días inmediatamente previos a la ocurrencia del evento, más las 24 horas del día de su ocurrencia) y los datos de lluvia acumulada antecedente (LAA), o lluvia del largo plazo (5, 10, 15, 30, 60 días), que corresponde a la cantidad de lluvia caída en los días precedentes a los que se consideraron en la lluvia acumulada (LA).

Para reducir la incertidumbre en los resultados, se realizó una calibración del modelo con base en los datos de lluvia disponible en la estación pluviométrica DC00531CC4, Observatorio Cajigal. Esta calibración se realizó mediante gráficos de dispersión, con el fin de obtener la relación lluvia acumulada (LA) y lluvia acumulada antecedente (LLA), como valor crítico en la activación de deslizamientos.

El análisis de vulnerabilidad física se realizó mediante una adaptación del método planteado por Padrón (2015), a propósito de evaluar los elementos expuestos desde el punto de vista estructural, sus características constructivas, diseño y como pueden incidir positiva o negativamente en su entorno. Asimismo, se analizaron las relaciones humanas en su ambiente construido, su distribución y concentración, para determinar grados de afectación en la población ante la ocurrencia de movimientos en masa.

La base de datos (atributiva y espacial) de las edificaciones de uso residencial y otros usos fue suministrada por el IMGRAD. Dicha base de datos sufrió adaptaciones respecto al modelo de Padrón (2015), ya que no presentaba correspondencia en cuanto a los criterios de evaluación de la vulnerabilidad física. Los datos se ajustaron a la siguiente ecuación, que determina el grado de susceptibilidad de los elementos expuestos:

(3)

Dónde:

G_Se: Grado de susceptibilidad de los elementos expuestos.

S_N: Susceptibilidad producida por el número de niveles en la estructura.

S_Est: Susceptibilidad por la tipología de construcción.

S_Det: Susceptibilidad producto del deterioro de la estructura.

S_Ent: Susceptibilidad del entorno adyacente a la estructura.

El análisis de vulnerabilidad física consistió en el proceso mediante el cual se determinaron los posibles daños y pérdidas (personas y viviendas de uso residencial) ante la amenaza por deslizamientos. Además, radicó en la identificación, evaluación y cuantificación de los elementos expuestos. Para esto fue importante conocer las causas y factores que conllevaron a la construcción de vulnerabilidad física en la zona estudiada.

Cabe destacar, que se usó la tabla descriptiva propuesta por Padrón (2015) referente al análisis de vulnerabilidad física, quien hilvana detalladamente cuatro (4) rangos con la finalidad de obtener el nivel de vulnerabilidad física por deslizamientos (tabla 11).

Tabla 11
Niveles y descripción de la vulnerabilidad física.

Fuente: Tomado y modificado de Padrón (2015).

Por otra parte, con el uso de programas básicos para cálculos estadísticos (Excel y SPSS), se diseñaron tablas descriptivas por cada una de las organizaciones sociales, reflejando los valores absolutos y relativos de las edificaciones expuestas, así como, la cantidad de viviendas vulnerables separadamente por nivel.

Ambos insumos cartográficos se generaron a partir de las curvas de nivel con intervalo de 1 metro con un pixelado de 1, generando varias categorías según el grado de inclinación.

El mapa de pendiente se obtuvo a través de un modelo de elevación digital del terreno, generado con el módulo 3D Analyst del ArcGIS 10.1, a partir de las curvas de nivel del vuelo ejecutado en la ciudad de Caracas 2010-2011. Los rangos de pendientes considerados para el análisis clinométrico fueron los siguientes: 0º a 5º, 5º a 20º, 20º a 30º, 30º a 45º y > 45º.

Las geoformas se identificaron mediante el modelo digital de terreno, ajustadas con la temática de pendiente y los vectores de hidrografía y curvas de nivel a intervalo de un 1 metro.

La captura digital de las formaciones vegetales se efectuó mediante la lectura e interpretación de fotoplanos con base en los criterios publicados por el Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables, en el Proyecto de Sistemas Ambientales Venezolanos (1983). Sin embargo, no todos los criterios planteados en el mencionado proyecto fueron tomados en cuenta para el presente trabajo de investigación, ya que la escogencia de los parámetros estuvo sujeta a la disponibilidad de información.

Se vectorizaron las cartas 6847-III-NO y 6747-II-NE, perteneciente al Atlas Geológico de la Cordillera de la Costa realizado por Urbani y Rodríguez (2004).

Los resultados de cincuenta (50) exploraciones geotécnicas en el corredor Mamera-El Junquito, realizadas por Azancot (2014), fueron utilizadas para la determinación de áreas susceptibles a deslizamientos. Estas se plotearon a través del software ArcGIS 10.1, a fin de conocer la distribución y localización de cada sondeo, para así poder interpretar los resultados del estudio respecto al contexto físico-natural y antrópico del área evaluada. Simultáneamente, se elaboró una estructura atributiva orientada a compilar los resultados obtenidos en cada punto de perforación, y así proceder a la interpolación de los espesores de relleno mediante el método IDW (Inverse Distance Weighting). Para ello se creó una poligonal que agrupó los puntos de perforación, haciendo posible que la red de triangulación creada durante el proceso de interpolación se ejecutara sobre espacios con información y no sobre amplias áreas donde no existen muestras, evitando alteraciones de los resultados durante el geoprocesamiento.

Obtenido el raster de los espesores de relleno en el área de estudio, se establecieron diferentes rangos o intervalos, con el propósito de definir las áreas condicionadas a presentar movimientos en masa según su espesor.

Los diferentes procesos asociados a deslizamientos se localizaron e identificaron inicialmente en el trabajo de campo. Posteriormente, fueron corroborados mediante la lectura e interpretación de modelo digital de terreno, a través de diversas sobreposiciones cartográficas de tipo: planimétrica, topográfica, geológica e imágenes satelitales (fotoplanos); lo que facilitó ajustar y conocer la amplitud de cada uno de los procesos.

Cartográficamente, los procesos fueron identificados y definidos con la simbología propuesta por PMA y GCA (2007).

La construcción de los mapas de isoyetas se basó, fundamentalmente, en los valores de intensidad arrojados por las curvas IDF para lluvias máximas de 24 horas, de las estaciones pluviométricas alrededor de la subcuenca Mamera. Con esto, se establecieron rangos de intensidad, los cuales fueron estimados a través del método de clasificación, modificado por cuantiles, según Alfaro (2014), para los distintos períodos de retorno.

Consecutivamente, se plotearon cada una de las estaciones pluviométricas con sus respectivos valores de intensidad asociado, para luego interpolar cartográficamente los datos de lluvia usando el método de IDW del ArcGIS 10.1.

Para generar el mapa de susceptibilidad y amenaza por deslizamientos se utilizó la herramienta “Raster caculator” (se basa en el concepto matemático de álgebra matricial), del programa ArcGIS 10.1. El álgebra de mapas incluye un amplio conjunto de operadores que se ejecutan sobre una o varias capas raster de entrada para producir una o varias capas raster de salida. En el caso del presente trabajo, se utilizó una sencilla operación aritmética que consistió en sumar las capas raster de los factores condicionantes; que a su vez llevan intrínseco el valor respectivo de las variables, indicadores y categorías definidas para la evaluación de la susceptibilidad a deslizamientos.

Posteriormente, con el mapa resultante de susceptibilidad, se realizó la misma operación aritmética, pero esta vez con el raster de isoyetas, para así obtener los mapas de amenaza por deslizamientos en distintos períodos de retorno (5, 10, 50 y 100 años).

Para generar el mapa de riesgo de desastres por deslizamientos, se utilizó la herramienta “Raster calculator”. Cualitativamente, consistió en realizar una operación matricial de la amenaza y la matriz de vulnerabilidad física (tabla 12).

Tabla 12
Operación matricial de la amenaza y vulnerabilidad física a los fines de obtener los niveles de riesgo de desastre por movimientos en masa en cuatro (4) clases.

Fuente: Padrón (2017).

Los valores numéricos asociados a cada nivel, obtenidos en el cálculo aritmético de la amenaza y vulnerabilidad física, respectivamente, se sustituyeron por valores enteros entre 1 y 4, siendo la relación: 1 (verde), 2 (amarillo), 3 (naranja) y 4 (rojo).

Estos valores adimensionales fueron usados, tanto en la base de datos como en la tabla atributiva de la herramienta SIG, para correlacionar los resultados obtenidos de acuerdo a cada nivel y etiquetar la cartografía temática según cada nivel (tabla 13).

Tabla 13
Niveles de riesgo de desastres por deslizamientos.

Fuente: Padrón (2017).

La correlación de las variables utilizadas para determinar la susceptibilidad y la amenaza por deslizamientos, así como también, el análisis de los distintos factores correspondientes a la vulnerabilidad física, sirvieron para diseñar la siguiente tabla síntesis, dividida en cuatro (4) clases o niveles de riesgo de desastres por deslizamientos (tabla 14).

Tabla 14
Niveles del riesgo de desastres por deslizamientos.

Fuente: Adaptado de MINMINAS (2015).

Mediante los raster de precipitaciones máximas para períodos de retornos de 5, 10, 50 y 100 años (mapas de isoyetas), y la superposición cartografía temática diseñada para la susceptibilidad, dan como resultado los mapas de amenaza por deslizamientos superficiales para los períodos de retorno ya señalados.

En definitiva, los resultados arrojan que las lluvias con probabilidad de ocurrencia en períodos de retorno igual a 10 y 100 años parecieran ser las más significativas en la generación de deslizamientos. Se aprecia en la tabla 16, que el nivel de amenaza Muy Alta a deslizamientos para estos períodos de retorno aumenta sustancialmente en comparación a los de 5 y 50 años, alcanzando hasta un 30,7 % de área total estudiada.

Tabla 16
Zonificación de la amenaza para los distintos períodos de retorno.

Fuente: Padrón (2017).

Los niveles de amenaza Media y Alta se observan que mantienen poca variabilidad en los distintos períodos de retorno, manteniendo los rangos porcentuales de área entre 28,8% y 33,8% para el nivel de amenaza Media, y una variación entre 20,3% a 28,6 % para el caso de la amenaza Alta.

El análisis de la vulnerabilidad física se realizó en el área urbanizada que alcanza una superficie total de 287,09 hectáreas. Se evaluaron un total de 11.465 estructuras, de los cuales, 10.346 son edificaciones de uso residencial. Los resultados arrojan, de acuerdo al modelo aplicado, un total de 88 estructuras con nivel Bajo de vulnerabilidad física, 5.930 en nivel Medio, 3.303 en Alto y 1.025 Muy Alta vulnerabilidad física (tabla 17). Respecto a la información social, en el área urbana de la subcuenca Mamera, se estiman alrededor de 11.375 familias, para un total aproximado de 44.685 personas.

De igual forma, éste apartado permite describir las características constructivas de las estructuras inmersas en cada comuna u organización social, haciendo énfasis en el diseño de construcción, los materiales utilizados, el número de niveles o pisos, así como los daños estructurales causados por las solicitaciones del terreno. También se tomaron en cuenta las edificaciones con otros usos (centros educativos, centros de salud, casas comunales, áreas recreacionales, centros religiosos, entre otros), considerados como edificaciones vitales en momentos de emergencias o desastres.

Tabla 17
Resultados del análisis de la vulnerabilidad física para los distintos sectores de barrios autoproducidos.

Fuente: Padrón (2017).

Partiendo del marco jurídico vigente en la República Bolivariana de Venezuela, fundamentalmente la Ley Orgánica de Gestión Integral de Riesgos Socionaturales y Tecnológicos (2009) y los distintos acuerdos internacionales en relación a la gestión del riesgo de desastres, el Marco de Acción de Sendai (2015a) y los Objetivos del Desarrollo Sostenible (2015), se desarrollaron estrategias para la reducción del riesgo de desastres por deslizamientos en la subcuenca Mamera. Dichas estrategias se fundamentaron, específicamente, en las líneas estratégicas aprobadas por las Naciones Unidas (2015b) en relación a la gestión del riesgo de desastres, las cuales son: la Gestión Prospectiva, Gestión Correctiva y la Gestión Compensatoria (figura 4).

Asimismo, fue notable tratar a detalle la prioridad número 1 del Marco de Acción de Sendai (2015a) y los Objetivos de Desarrollo Sostenible 9 y 11, con el único propósito de fomentar la comprensión del riesgo de desastres en zonas urbanas populares ubicadas en montañas; además de propiciar la ocupación de territorios en armonía con el ambiente, sostenibles, seguros y resilientes.

Figura 4
Estrategias para la gestión del riesgo de desastre por deslizamientos en la subcuenca Mamera.
Fuente: Padrón (2017).

A propósito de la gestión prospectiva, se analizaron las condiciones generadoras del riesgo de desastre por deslizamientos, además de las políticas de ordenación del territorio y los planes de inversión local. Asimismo, en la gestión correctiva, se definieron acciones para el control de la amenaza por deslizamientos, medidas para aumentar la resistencia de las edificaciones ante las solicitaciones impuestas al ocurrir estos eventos, como también, acciones para la recuperación ambiental. Por último, en la gestión compensatoria, se definieron acciones cuyo propósito es apoyar la recuperación integral de la población afectada a partir del aprovechamiento de sus recursos propios, propiciando el fortalecimiento comunitario e institucional con miras de generar capacidades de recuperación psicosocial de la población, medios de subsistencia y la recuperación económica local.