TRIGRS - Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis

Descripción

TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis) es un modelo numérico que calcula los cambios temporales y espaciales en el factor de seguridad de taludes y la presión de poros debido a la infiltración de lluvia. El modelo combina:

• Un modelo de infiltración transitoria
• Análisis de estabilidad de taludes infinitos
• Análisis espacialmente distribuido basado en SIG

Características Principales

• 🌧️ Modelación de infiltración de lluvia variable en el tiempo
• 📊 Cálculo del factor de seguridad distribuido espacialmente
• 🗺️ Integración con datos espaciales (DEM, mapas de suelos)
• 📈 Generación de series temporales de resultados
• 🔍 Herramientas de visualización y análisis

Requisitos del Sistema

• Python 3.8 o superior
• Dependencias:
  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • GDAL
  • SciPy

Instalación

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/hperezc/TRIGRS.git
cd TRIGRS

2. Crear un ambiente virtual (opcional pero recomendado):

python -m venv env
source env/bin/activate  # En Linux/Mac
env\\Scripts\\activate   # En Windows

3. Instalar dependencias:

pip install numpy pandas matplotlib gdal scipy

Estructura del Proyecto

TRIGRS/
├── docs/               # Documentación detallada
├── inputs/            # Archivos de entrada
│   ├── dem.asc       # Modelo digital de elevación
│   ├── slope.asc     # Mapa de pendientes
│   └── zones.asc     # Zonificación geotécnica
├── outputs/          # Resultados y visualizaciones
├── scripts/          # Scripts del modelo
│   ├── trigrs_model.py   # Modelo principal
│   ├── trigrs_io.py      # Manejo de entrada/salida
│   └── visualization.py   # Visualización de resultados
└── README.md         # Este archivo

Uso Básico

1. Preparar archivos de entrada en formato ASCII grid:

   • DEM (Modelo Digital de Elevación)
   • Mapa de pendientes
   • Mapa de zonas geotécnicas
   • Parámetros del suelo por zonas

2. Ejecutar el modelo:

from scripts.trigrs_model import TRIGRS
model = TRIGRS()
model.run()

3. Visualizar resultados:

from scripts.visualization import plot_results
plot_results()

Ejemplos de Resultados

El modelo genera:

• Mapas de factor de seguridad para diferentes tiempos
• Mapas de presión de poros
• Mapas de infiltración
• Series temporales de variables clave
• Análisis de sensibilidad
• Validación de resultados

Documentación

Para más detalles sobre:

• Teoría del modelo
• Guías de usuario
• Ejemplos detallados
• Validación y verificación

Consulte la carpeta docs/ o el archivo modelo_TRIGRS.pdf

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Fork el repositorio
2. Cree una rama para su característica
3. Envíe un Pull Request

Soporte

Para preguntas y soporte:

• Abra un issue en GitHub
• Contacte a los desarrolladores

Citación

Si usa este modelo en su investigación, por favor cite:

@software{TRIGRS_EXTENDIDO2025,
  author = {Pérez, Héctor C.},
  title = {TRIGRS - Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis},
  year = {2025},
  publisher = {hperezc},
  url = {https://github.com/hperezc/TRIGRS}
}

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - vea el archivo LICENSE para detalles.