Resumen Introducción: Para aumentar, proteger y mantener los recursos forestales, es importante determinar los factores que afectan las actividades forestales y minimizar su impacto. En este estudio se abordó el factor de deslizamientos de tierra en aplicaciones forestales. El efecto negativo de factores impredecibles de las actividades silvícolas (construcción de carreteras, cosecha, forestación, etc.) puede reducirse calculando y modelando las relaciones de susceptibilidad a deslizamientos de tierra de bosques degradados. Objetivo: Demostrar la aplicabilidad de un mapa de susceptibilidad de deslizamientos de tierra para apoyar a los tomadores de decisiones en la evaluación de bosques semiáridos, en actividades forestales y trabajos de rehabilitación. Materiales y métodos: Se introdujeron seis modelos utilizando los enfoques del sistema de inferencia difusa (FIS) y del proceso de jerarquía analítica modificada (M-AHP). Se utilizó una combinación de elevación, pendiente (grado), distancia a las fallas, litología, aspecto y curvatura del plan en los modelos. Resultados y discusión: Los modelos más exitosos bajo los enfoques FIS y M-AHP fueron el Modelo 3 del FIS y el Modelo 1 del M-AHP, con áreas bajo la curva (AUC) de 80.2 % y 78.1 %, respectivamente. El uso de la silvicultura con precisión mediante la toma de decisiones basadas en la susceptibilidad a los deslizamientos de tierra, en la etapa de gestión y planificación (por ejemplo, construcción de instalaciones de infraestructura forestal, forestación y aprovechamiento y rehabilitación de bosques), aumentará el éxito de las actividades silvícolas. Conclusión: Es muy importante determinar las áreas de deslizamiento de tierra de manera anticipada y confiable para la ejecución efectiva de prácticas silvícolas en tierras forestales susceptibles, con el fin de aumentar el éxito de las actividades silvícolas de acuerdo con el enfoque de gestión forestal sostenible.
Abstract Introduction: In order to increase, protect, and sustain forest assets, it is important to determine the factors that affect forestry activities and minimize their impact. In this study, the landslide factor in forestry applications was tackled. The negative effect of unpredictable factors of forestry activities (road construction, harvesting, afforestation, etc.) can be reduced by calculating and modeling the landslide susceptibility ratios of degraded forests. Objective: To demonstrate the applicability of a landslide susceptibility map for supporting decision makers in the assessment of semi-arid and landslide-sensitive forestlands in forestry activities and rehabilitation works. Materials and method: Six models were introduced by using the fuzzy inference system (FIS) and modified analytical hierarchy process (M-AHP) approaches. A combination of elevation, slope (degree), distance to faults, lithology, aspect, and plan curvature was used in the models. Results and discussion: The most successful models under the FIS and M-AHP approaches were FIS Model 3, and M-AHP Model 1, with areas under the curve (AUC) of 80.2 %, and 78.1 %, respectively. Using precision forestry by making decisions based on the area’s landslide susceptibility in the management and planning stage (e.g., construction of forest infrastructure facilities, afforestation, and forest harvesting and rehabilitation), will increase the success of forestry activities. Conclusion: It is very important to determine the landslide areas in advance and reliably for effective execution of forestry practices in landslide sensitive forestlands, in order to increase the success of forestry activities in accordance with the sustainable forest management approach.