Landslide susceptibility map of San Miguelito district, Panama, based on geographic information system

Se elaboró un mapa de susceptibilidad a deslizamientos de tierra del distrito de San Miguelito (Panamá), mediante el análisis yvalidación de un modelo estadístico bivariable, incorporando herramientas del Sistema de Información Geográfica (SIG). Como datos de entradase utilizaron un mapa inventario de deslizamientos y los mapas de parámetros. Para este propósito, se inició definiendo los conceptos de gestión deriesgo y la relación correspondiente con los parámetros que influyen en la inestabilidad de laderas, los cuales en materia de susceptibilidad seconfeccionaron los mapas de elevación, pendiente, curvatura y orientación del terreno; mapas de proximidad a carreteras y ríos, mapa geotécnicode San Miguelito. Utilizando los registros de desastres naturales documentados en Desinventar (2018), se confeccionaron dos mapas de inventariode deslizamientos: un inventario preciso, para correr el modelo; y un inventario aproximado, para el proceso de validación. Con los datos de entradagenerados, se desarrolló el étodo estadístico de relación de frecuencia para derivar el mapa de susceptibilidad a deslizamientos en la zona de estudio,clasificado en siete niveles de probabilidad a que ocurra un deslizamiento. Los resultados de esta investigación concluyen que un 68.2% del áreatotal de San Miguelito presenta una susceptibilidad de moderada a muy alta a los deslizamientos de tierra, siendo el corregimiento de Arnulfo Arias,el más susceptible. De acuerdo con la validación del modelo, el mapa de susceptibilidad predice en un 88% la existencia de una zona de altasusceptibilidad en el área de estudio.A landslide susceptibility map of San Miguelito District (Panama) was derived through the analysis and validation of a bivariatestatistical model, which was developed incorporating Geographic Information System tools (GIS). The dataset considered in this study were alandslide inventory map and parameters maps. For this purpose, the study by was started defining risk management concepts and their relationshipwith the suitable parameters that are involve in slope failures for each risk concept case, which in susceptibility matter maps were made of elevation,slope, curvature, and aspect. Also, proximity to roads and rivers mapping, and a geotechnical map of San Miguelito. In addition, utilizing all disasterregistered at the website Desinventar (2018), two landslide inventory maps were generated. One of them for the model and the other one for thevalidation process. With the generated dataset, was developed the landslide susceptibility index method (LSI) to derive the landslide susceptibilityin the study area, classified in seven levels of probability of landslide occurrence. The outcomes conclude that a 68.2% of San Miguelito shows amoderate to very high landslide susceptibility, where Corregimiento Arnulfo Arias is the most susceptible. According to the validating procedure,the landslide susceptibility map can predict in an 88% of probabilities that a high susceptibility zone in the study area does exist