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Los deslizamientos de tierra, tanto los rápidos como los de movimiento lento, representan una de las amenazas naturales más persistentes para la infraestructura vial en regiones montañosas y tropicales. A diferencia de otros fenómenos, los deslizamientos de cinemática lenta rara vez causan pérdidas inmediatas de vidas humanas, pero generan daños estructurales progresivos y acumulativos que pueden inutilizar puentes, túneles y tramos completos de carretera a lo largo de años o décadas. Esta degradación silenciosa eleva los costos de mantenimiento, interrumpe la conectividad y compromete la seguridad de los usuarios (Mansour et al., 2011; Chen et al., 2020).
La gestión del riesgo ha evolucionado desde una simple identificación de zonas inestables hacia un enfoque cuantitativo que integra la probabilidad de ocurrencia, la exposición de los elementos en riesgo y, sobre todo, la vulnerabilidad física de las estructuras. Este último componente es, según la comunidad científica, el menos desarrollado en la práctica ingenieril, a pesar de los avances notables en la caracterización de la amenaza y en la cartografía de exposición (Uzielli et al., 2008; Corominas et al., 2014). La presente revisión y análisis explora cómo las técnicas de modelado tridimensional y la interferometría satelital están cerrando esa brecha, ofreciendo métodos más robustos para evaluar la vulnerabilidad de obras lineales frente a procesos de inestabilidad del terreno.
Para abordar la vulnerabilidad de una carretera o un viaducto ante deslizamientos es necesario distinguir tres componentes fundamentales: la amenaza (probabilidad de que ocurra un movimiento de masa con una intensidad determinada), la exposición (inventario de elementos que pueden ser afectados) y la vulnerabilidad propiamente dicha, entendida como el grado de pérdida esperado en un elemento expuesto como consecuencia de un deslizamiento de cierta intensidad. La terminología normalizada por la comunidad geotécnica internacional ha permitido homologar criterios y facilitar la comparación de estudios (Ferlisi et al., 2019).
En el ámbito de las infraestructuras viales, la vulnerabilidad física se puede expresar mediante curvas de fragilidad o matrices de daño, que relacionan un parámetro de intensidad del deslizamiento —por ejemplo, el desplazamiento diferencial, la velocidad de deformación o el empuje residual— con la probabilidad de que la estructura alcance o exceda un estado de daño predefinido. Esta relación permite cuantificar el riesgo anual al multiplicar la amenaza por el valor de la pérdida asociada a cada escenario de daño, considerando la resistencia propia de la estructura.
La definición de un parámetro de intensidad adecuado es crucial para el éxito de cualquier modelo de vulnerabilidad. En deslizamientos de movimiento lento, el desplazamiento acumulado y la tasa de deformación angular han demostrado ser buenos indicadores del daño inducido en edificios y pavimentos. Chen et al. (2020) propusieron un enfoque mecánico basado en el empuje residual y el factor de seguridad local como parámetro de intensidad para evaluar la respuesta estructural de edificaciones, y este concepto es perfectamente trasladable a obras viales como muros de contención, pilas de puente y losas de carretera.
La ventaja de utilizar parámetros mecánicos derivados de modelos numéricos es que permiten incorporar la interacción suelo-estructura, capturando la evolución de los esfuerzos a medida que el deslizamiento progresa. De esta forma, se pueden construir curvas de fragilidad con base física y no meramente empírica, aumentando la fiabilidad de las proyecciones incluso en contextos geológicos donde los registros históricos de daños son escasos o inexistentes.
Los métodos de evaluación de la vulnerabilidad física se agrupan tradicionalmente en tres categorías: juicio experto, métodos empíricos y métodos analítico-numéricos. El juicio experto, aunque útil en fases preliminares, adolece de subjetividad. Los métodos empíricos, basados en matrices de daño elaboradas a partir de observaciones de eventos pasados, han sido ampliamente utilizados pero requieren bases de datos extensas y no siempre extrapolables. Los enfoques analítico-numéricos, en cambio, modelan explícitamente la respuesta de la infraestructura mediante métodos como el de elementos finitos o diferencias finitas, permitiendo un análisis detallado de los mecanismos de fallo.
La combinación de estos enfoques se ha impuesto como la vía más robusta. Por ejemplo, se pueden calibrar curvas empíricas de fragilidad con un número limitado de simulaciones numéricas y luego extender su aplicación a toda una región mediante datos de teledetección. Esta integración multi-método reduce las incertidumbres y mejora la capacidad predictiva, facilitando la priorización de intervenciones y la planificación de la conservación vial (Peduto et al., 2017a; Ferlisi et al., 2019).
Los modelos tridimensionales de estabilidad de taludes han dejado de ser una herramienta exclusiva de la investigación para convertirse en un recurso operativo en la evaluación de riesgos de infraestructuras lineales. Modelos como TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Model) permiten simular la respuesta hidrológica y geotécnica de laderas completas ante eventos de lluvia, reproduciendo la evolución de la presión de poros y el factor de seguridad en cada celda del terreno. Esta discretización espacial facilita la identificación de los tramos viales más expuestos y la estimación de la probabilidad de falla superficial.
Una aplicación paradigmática de este tipo de modelado se presentó en el análisis de riesgo de deslizamientos superficiales en la subcuenca del Valle de Aburrá, Colombia, donde se integró TRIGRS con una simulación de Montecarlo para evaluar la probabilidad de falla considerando la altura del nivel freático como factor desencadenante. El caso real del deslizamiento ocurrido el 26 de octubre de 2016 en la vereda El Cabuyal, que afectó una vivienda y amenazó la red vial cercana, demostró la utilidad de combinar modelos físicos con análisis probabilístico para cuantificar la amenaza y estimar el riesgo anual (Marín et al., 2018).
El acoplamiento de modelos deterministas con simulaciones de Montecarlo o con enfoques bayesianos posibilita la propagación de incertidumbres desde los parámetros geotécnicos hasta las estimaciones finales de peligrosidad. Para infraestructuras viales, esto se traduce en mapas de probabilidad de falla a lo largo del trazado de una carretera, sobre los cuales se pueden superponer los elementos expuestos y sus correspondientes curvas de fragilidad. Los sistemas de información geográfica (SIG) constituyen la plataforma ideal para gestionar esta información espacialmente distribuida y generar escenarios de riesgo con resolución métrica.
Además, estos modelos 3D permiten ensayar virtualmente diferentes medidas de mitigación, como cambios en el drenaje superficial, refuerzo de taludes o reubicación de tramos críticos. La posibilidad de evaluar cuantitativamente la reducción del riesgo antes de ejecutar costosas obras de estabilización supone un salto cualitativo en la planificación de infraestructuras resilientes al cambio climático, donde se espera un incremento en la frecuencia e intensidad de lluvias detonantes de deslizamientos.
La interferometría diferencial de radar de apertura sintética (DInSAR) ha revolucionado la capacidad de detectar y monitorizar desplazamientos del terreno con precisión milimétrica desde plataformas satelitales. Para las infraestructuras viales, estas técnicas ofrecen una ventaja decisiva: permiten identificar movimientos incipientes a lo largo de cientos de kilómetros de carretera sin necesidad de instalar instrumentación in situ, abaratando costos y cubriendo áreas de difícil acceso. La serie temporal de imágenes de satélite proporciona un historial de deformaciones que es clave para entender la cinemática de los deslizamientos lentos y su interacción con puentes, túneles y terraplenes.
La evaluación multiescala es otro de los grandes aportes de la teledetección InSAR. A escala regional, se pueden delimitar corredores viales con tasas anómalas de deformación; a escala local, esos mismos datos orientan la selección de sitios para estudios geotécnicos de detalle. La combinación de datos ascendentes y descendentes de satélite permite descomponer el vector desplazamiento en sus componentes vertical y horizontal, información indispensable para calibrar modelos numéricos 3D y para validar las curvas de fragilidad frente a deformaciones reales (Peduto et al., 2017a).
Uno de los enfoques más prometedores consiste en utilizar las series temporales de desplazamiento InSAR como entrada directa en las curvas de fragilidad de las estructuras viales. En lugar de asumir una intensidad de deslizamiento hipotética, los modelos de daño se alimentan con la tasa de deformación medida, la aceleración del movimiento o la distorsión angular acumulada en la base de cada elemento expuesto. Esta práctica elimina gran parte de la incertidumbre asociada a la estimación de la amenaza y permite un diagnóstico mucho más ajustado a la realidad del estado de la infraestructura.
Además, los datos satelitales facilitan la actualización continua de los mapas de riesgo. A medida que se acumulan nuevas escenas de radar, los gestores viales pueden detectar aceleraciones en la deformación que indiquen un agravamiento del proceso y, en consecuencia, recalcular la vulnerabilidad y el riesgo estimado. Este monitoreo dinámico es la base de una gestión preventiva basada en evidencia, tal como señalan Ferlisi et al. (2019) y la propia experiencia recogida por la comunidad científica en eventos recientes.
La combinación de los tres pilares descritos —modelado numérico tridimensional, interferometría satelital y curvas de fragilidad calibradas empíricamente— representa hoy la vía más sólida para la evaluación del riesgo físico en infraestructuras viales afectadas por deslizamientos. Esta sinergia permite suplir las carencias de cada método por separado: los modelos numéricos aportan base física y capacidad predictiva, la teledetección InSAR brinda observaciones reales y continuas, y las curvas empíricas ofrecen una validación estadística de la relación entre desplazamiento y daño.
En la práctica, el flujo de trabajo integrado comienza con la identificación satelital de movimientos activos a lo largo de una vía, continúa con la selección de tramos críticos para estudios geotécnicos detallados mediante modelos 3D (por ejemplo, TRIGRS o modelos de elementos finitos), sigue con la construcción de curvas de fragilidad específicas para cada tipología estructural presente en la carretera (asfalto flexible, muros de contención, pilas de puente) y culmina con el cálculo del riesgo anual y la priorización objetiva de intervenciones. Este proceso, documentado con éxito en diversos corredores de montaña, demuestra que es posible transitar de una gestión reactiva a una planificación preventiva basada en datos cuantitativos y evidencia científica.
Las carreteras que atraviesan zonas de montaña están permanentemente amenazadas por deslizamientos que, aunque a veces parezcan lentos, van dañando pavimentos, puentes y taludes hasta comprometer la seguridad de quienes las usan. Hoy la tecnología nos permite vigilar esos movimientos desde el espacio, con satélites que detectan cambios de apenas unos milímetros al año, y combinarlos con simulaciones en 3D que anticipan cómo se comportará el terreno ante fuertes lluvias. Esto cambia la forma de gestionar el riesgo: ya no se espera a que aparezca una grieta o un bache peligroso, sino que se puede planificar el mantenimiento antes de que el daño se convierta en un problema grave.
Entender la vulnerabilidad de una carretera es algo más que saber si está construida sobre una ladera inestable. Significa también conocer cuánto se deforma la estructura antes de agrietarse, cuánto le cuesta al Estado repararla y, sobre todo, cómo proteger a las comunidades que dependen de esa vía para su sustento diario. La integración de monitoreo satelital, modelos 3D y datos históricos de daños permite un enfoque más justo y eficiente, donde las prioridades de inversión se basan en la protección real de las personas y de la economía local.
La evaluación cuantitativa de la vulnerabilidad física de infraestructuras viales se ha beneficiado enormemente de la incorporación de curvas de fragilidad específicas, donde el parámetro de intensidad preferido es la distorsión angular o el desplazamiento diferencial acumulado. Los datos InSAR multitemporales permiten alimentar esas curvas con series de deformación reales y así reducir notablemente la incertidumbre epistémica asociada a la caracterización de la amenaza. La compatibilidad entre la escala de trabajo de los satélites (resolución de metros a decenas de metros) y la escala de los modelos 3D tipo TRIGRS hace viable un análisis multiescala completamente cuantificado.
Se recomienda a las administraciones de carreteras y consultores especializados implementar flujos de trabajo que integren sistemáticamente la teledetección avanzada y el modelado geotécnico. La experiencia documentada por Marín et al. (2018) en el Valle de Aburrá demuestra que es factible combinar simulaciones de Montecarlo con modelos físicamente basados para obtener mapas probabilísticos de falla y, a partir de ellos, estimar el riesgo anual de forma consistente. Como siguientes pasos, es fundamental estandarizar las escalas de clasificación de daños adaptadas a obras viales, promover bases de datos abiertas de eventos y desplazamientos, y fomentar la formación de equipos interdisciplinarios capaces de sacar el máximo provecho a esta convergencia tecnológica. La gestión preventiva basada en evidencia ya no es un ideal académico, sino una meta alcanzable y rentable para la ingeniería de riesgos.
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