Material suplementario: "Análisis de sensibilidad de factores condicionantes de susceptibilidad de deslizamientos usando operadores y funciones de lógica difusa"

Material complementario para la revisión y publicación del artículo: "Análisis de sensibilidad de factores condicionantes de susceptibilidad de deslizamientos usando operadores y funciones de lógica difusa". Resumen El cambio climático ha intensificado la frecuencia y severidad de las lluvias extremas, uno de los principales detonantes de deslizamientos que generan pérdidas económicas, víctimas fatales, heridos y personas desaparecidas. Este estudio evaluó la sensibilidad de los factores condicionantes y de la resolución espacial en el mapeo de susceptibilidad a deslizamientos mediante lógica difusa en la cuenca La Liboriana, Salgar (Antioquia, Colombia). Se compilaron 24 factores geomorfométricos, hidrológicos, de cobertura del suelo, geológicos, geomorfológicos y antrópicos, los cuales se transformaron en funciones de pertenencia a partir de la razón de frecuencias calculada con un inventario detallado de deslizamientos. Estos factores se integraron mediante superposición difusa utilizando el operador gamma (γ = 0,9) para tres resoluciones espaciales (10 m, 12,5 m y 30,8 m), generando 27 modelos de susceptibilidad a partir de la variación en las fuentes de datos de lluvia, elevación y cobertura. El desempeño de los modelos se evaluó mediante la precisión global (ACC), el área bajo la curva ROC (AUC-ROC) y un análisis de suficiencia que relaciona la densidad de deslizamientos con las clases de susceptibilidad. Los resultados indican que las variaciones en las fuentes de datos generan cambios menores en el desempeño dentro de cada grupo de resolución, mientras que la resolución espacial tiene un efecto más consistente, con mejores valores de AUC y ACC en los modelos de 10 m. Los mapas promedio por grupo de resolución mejoran ligeramente la capacidad predictiva y concentran mayores densidades de deslizamientos en las clases alta y muy alta, sobre áreas de menor extensión. El análisis de sensibilidad muestra que los modelos basados en lluvia satelital IMERG y mapas de cobertura detallada derivada de planes de ordenamiento de microcuencas (POMCA) ofrecen la mejor representación espacial de los deslizamientos, en contraste con combinaciones que incluyen cobertura derivada de productos satelitales mediante inteligencia artificial (e.g Land Cover Esri 2017), asociadas a valores de desempeño inferiores. Estos resultados destacan la importancia conjunta de la resolución del MDT, la calidad y procedencia de los factores condicionantes y el uso complementario de métricas de desempeño y suficiencia para una zonificación robusta de la susceptibilidad en cuencas andinas con información limitada. Palabras clave: Susceptibilidad, Deslizamientos, Lógica difusa, Factores condicionantes, Sistemas de Información Geográfica.