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espanolLos indices geomorfologicos, como el indice del gradiente del perfil longitudinal de los rios (Stream LengthGradient index, SL) han demostrado ser buenos identificadores de anomalias en los perfiles longitudinales de los rios. Generalmente, los factores mas comunes que producen estas anomalias (knickpoints) son principalmente cambios litologicos, estructuras tectonicas activas y grandes movimientos de ladera. Este estudio se propone detectar zonas de la red de drenaje afectadas por movimientos en masa utilizando el indice SL en las cuencas de La Vall d’Assua, Romadriu y La Vall de Tor (Pirineos Centrales). La metodologia utilizada consiste en calcular el indice SL utilizando la herramienta Chi-Map y, despues, se han aplicado las herramientas Analisis de Puntos Calientes (Hotspot and Cluster Analysis, HCA) y Densidad de Kernel (Kernel Density, KD) de ArcGIS® para proporcionar una mejor visualizacion y localizacion de los valores anomalos del indice SL. Las anomalias de SL han sido comparadas con el inventario de inestabilidades de ladera existente en la cuenca de La Vall d’Assua. Los resultados obtenidos de este analisis indican que hay una buena correlacion entre anomalias de SL y los movimientos en masa. Ademas, este indice geomorfologico ha ayudado en la identificacion de 13 nuevas inestabilidades de ladera en el conjunto de las tres cuencas analizadas. En conclusion, el estudio realizado ha permitido comprobar la utilidad del indice SL para detectar aquellos puntos de la red de drenaje que estan afectados por movimientos en masa. EnglishGeomorphological indices, such as the Stream Length-Gradient (SL) index, have been demonstrated to be suitable for detecting anomalies in stream-profiles. These anomalies (knickpoints) are generally related to active tectonics, lithological changes and large mass movements. This study aims to detect drainage areas affected by mass movements using SL index in La Vall d’Assua, Romadriu and La Vall de Tor basins (Central Pyrenees). The methodology used consists of computing the SL index using the Chi-Map script and then, applying two ArcGIS® tools, which are the Hotspot and Cluster Analysis (HCA) and Kernel Density (KD), to provide a better visualisation and location of the knickpoints. SL anomalies have been compared with the slope failure inventory of La Vall d’Assua basin, indicating a good correlation between SL anomalies and slope failures. Additionally, this geomorphological index provided the identification of 13 mass movements which had not previously been described. To sum up, this geomorphological parameter is a useful tool for the identification of drainage network areas affected by mass movements.

Idoneidad del índice SL para la identificación semi-automática de movimientos en masa que afectan a la red de drenaje