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ESTIMACION HOLISTICA DEL RIESGO SISMICO URBANO Omar D. Cardona Centro de Estudios sobre Desastres y Riesgos CEDERI Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.

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1 ESTIMACION HOLISTICA DEL RIESGO SISMICO URBANO Omar D. Cardona Centro de Estudios sobre Desastres y Riesgos CEDERI Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia Omar D. Cardona Centro de Estudios sobre Desastres y Riesgos CEDERI Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia

2 CRITICA A LOS ENFOQUES DE ESTIMACION DEL RIESGO La conceptualización del riesgo no ha sido integral sino fragmentada, de acuerdo con el enfoque de cada disciplina involucrada en su evaluación. Las consecuencias potenciales de un evento no están relacionadas solamente con su impacto, sino también con la capacidad de soportar el impacto y sus implicaciones en el área geográfica. Para estimar el riesgo es necesario considerar, desde un punto de vista multidisciplinario, no sólo el daño físico esperado, las víctimas o las pérdidas económicas equivalentes, sino también factores organizacionales, institucionales y sociales, relacionados con el desarrollo de las comunidades. La conceptualización del riesgo no ha sido integral sino fragmentada, de acuerdo con el enfoque de cada disciplina involucrada en su evaluación. Las consecuencias potenciales de un evento no están relacionadas solamente con su impacto, sino también con la capacidad de soportar el impacto y sus implicaciones en el área geográfica. Para estimar el riesgo es necesario considerar, desde un punto de vista multidisciplinario, no sólo el daño físico esperado, las víctimas o las pérdidas económicas equivalentes, sino también factores organizacionales, institucionales y sociales, relacionados con el desarrollo de las comunidades.

3 ENFOQUE HOLISTICO PARA LA ESTIMACION DEL RIESGO La concepción del riesgo debe proponerse desde una perspectiva que considere no solamente variables estructurales y sísmicas, sino también económicas y sociales, de capacidad de respuesta o recuperación posterremoto, o resilicencia, que permita orientar de manera efectiva las decisiones de reducción del riesgo. R ie | t = ( H i. V e ) | t La concepción del riesgo debe proponerse desde una perspectiva que considere no solamente variables estructurales y sísmicas, sino también económicas y sociales, de capacidad de respuesta o recuperación posterremoto, o resilicencia, que permita orientar de manera efectiva las decisiones de reducción del riesgo. R ie | t = ( H i. V e ) | t

4 ENFOQUE HOLISTICO PARA LA ESTIMACION DEL RIESGO Un índice de riesgo físico o riesgo duro, definido como la convolución de la amenaza sismica, o microzonificación de la ciudad, y la vulnerabilidad física de los edificios y la infraestructura, y Un índice de riesgo físico o riesgo duro, definido como la convolución de la amenaza sismica, o microzonificación de la ciudad, y la vulnerabilidad física de los edificios y la infraestructura, y Un índice de riesgo del contexto o riesgo blando, definido como la convolución de indicadores de amenaza sísmica relativa y la vulnerabilidad del contexto, la cual está basada en indicadores de exposición, fragilidad social y resiliencia relativa. Un índice de riesgo del contexto o riesgo blando, definido como la convolución de indicadores de amenaza sísmica relativa y la vulnerabilidad del contexto, la cual está basada en indicadores de exposición, fragilidad social y resiliencia relativa. Un índice de riesgo físico o riesgo duro, definido como la convolución de la amenaza sismica, o microzonificación de la ciudad, y la vulnerabilidad física de los edificios y la infraestructura, y Un índice de riesgo físico o riesgo duro, definido como la convolución de la amenaza sismica, o microzonificación de la ciudad, y la vulnerabilidad física de los edificios y la infraestructura, y Un índice de riesgo del contexto o riesgo blando, definido como la convolución de indicadores de amenaza sísmica relativa y la vulnerabilidad del contexto, la cual está basada en indicadores de exposición, fragilidad social y resiliencia relativa. Un índice de riesgo del contexto o riesgo blando, definido como la convolución de indicadores de amenaza sísmica relativa y la vulnerabilidad del contexto, la cual está basada en indicadores de exposición, fragilidad social y resiliencia relativa.

5 METODOLOGIA Así, siendo HS k el descriptor de la amenaza sísmica del contexto, VS k el descriptor de vulnerabilidad del contexto y y constantes de visualización relacionadas con el promedio y la desviación estandar de los valores, IRS k = ((HS k - )( VS k - ) + ) donde, VS k = EV k. E k + FV k. F k + RV k. R k y EV k, FV k, RV k son indicadores de exposición, fragilidad social y falta de resiliencia. Así, siendo HS k el descriptor de la amenaza sísmica del contexto, VS k el descriptor de vulnerabilidad del contexto y y constantes de visualización relacionadas con el promedio y la desviación estandar de los valores, IRS k = ((HS k - )( VS k - ) + ) donde, VS k = EV k. E k + FV k. F k + RV k. R k y EV k, FV k, RV k son indicadores de exposición, fragilidad social y falta de resiliencia.

6 METODOLOGIA Técnica de Escalamiento

7 Indices de Riesgo Sísmico Relativo definidos para las diferentes localidades de Bogotá.

8 Riesgo Sísmico Duro

9 Riesgo Sísmico Blando

10 METODOLOGIA Técnica de ponderación El factor de participación de cada indicador ilustra que tan importante es cada indicator en relación con los demás en la determinación de un factor componente o en relación con el mismo índice de riesgo sísmico. redes neuronales fuzzy sets Los factores de participación pueden obtenerse mediante redes neuronales mediante la desfuzzificación de las variables formuladas utilizando conjuntos difusos fuzzy sets. Este tipo de técnicas facilitan, a través de funciones de pertenencia, el manejo de estimaciones cualitativas de expertos y variables linguísticas de valoración. El factor de participación de cada indicador ilustra que tan importante es cada indicator en relación con los demás en la determinación de un factor componente o en relación con el mismo índice de riesgo sísmico. redes neuronales fuzzy sets Los factores de participación pueden obtenerse mediante redes neuronales mediante la desfuzzificación de las variables formuladas utilizando conjuntos difusos fuzzy sets. Este tipo de técnicas facilitan, a través de funciones de pertenencia, el manejo de estimaciones cualitativas de expertos y variables linguísticas de valoración.

11 ESTIMACION RELATIVA DEL RIESGO SISMICO DE BOGOTA, COLOMBIA Bogotá, la Capital de Colombia, es un centro urbano de 7 millones de personas localizado en una área propensa de amenaza sísmica moderada de Sur America. La ciudad tiene 19 localidades con diferencias físicas, económicas y sociales significativas. En general, el riesgo sísmico de Bogotá es alto, pero los resultados de riesgo sísmico comparativo de sus localidades son muy distintos dependiendo de sus diferencias sociales, económicas y de resiliencia.

12 Escenarios de Riesgo Sísmico de Bogotá El enfoque para la estimación de pérdidas futuras se basó en en técnicas de simulación, las cuales permiten la generación sintética de una muestra de estados de daño en los modelos representativos de los edificios adoptados. La simulación de Monte Carlo genera funciones de vulnerabilidad para diferentes zonas urbanas. El método incorporá los siguientes pasos: Definición de modelos de edificios representativos. Definición estocástica del modelo estructural. Selección de variables aleatorias que en su mayoría afectan su comportamiento y en consecuencia, la asignación de funciones de densidad de probabilidad. Generación de muestras aleatorias de cada variable y combination de las mismas usando técnicas eficientes tales como el Latin Hypercubo, muestreo descriptivo, etc. El enfoque para la estimación de pérdidas futuras se basó en en técnicas de simulación, las cuales permiten la generación sintética de una muestra de estados de daño en los modelos representativos de los edificios adoptados. La simulación de Monte Carlo genera funciones de vulnerabilidad para diferentes zonas urbanas. El método incorporá los siguientes pasos: Definición de modelos de edificios representativos. Definición estocástica del modelo estructural. Selección de variables aleatorias que en su mayoría afectan su comportamiento y en consecuencia, la asignación de funciones de densidad de probabilidad. Generación de muestras aleatorias de cada variable y combination de las mismas usando técnicas eficientes tales como el Latin Hypercubo, muestreo descriptivo, etc.

13 Escenarios de Riesgo Sísmico de Bogotá Definición estocástica del movimiento del suelo, el cual idealmente debería ser modelado como un proceso aleatorio evolutivo después de un espectro de respuesta objetivo. Análisis nolineal estructural de varios modelos aleatarios con el fin de determinar el daño estructural. Análisis estadístico de los resultados. Funciones de distribución de probabilidad del índice de daño de todo el edificio, para cada nivel de amenaza y clase de edificio Mapeo del índice de daño estructural, el cual mide el grado de pérdidas en los edificios, incluyendo sus elementos estructurales y no-estructurales. La aplicación de las técnicas de Monte Carlo se ha facilitado por el progreso de la computación paralela. Definición estocástica del movimiento del suelo, el cual idealmente debería ser modelado como un proceso aleatorio evolutivo después de un espectro de respuesta objetivo. Análisis nolineal estructural de varios modelos aleatarios con el fin de determinar el daño estructural. Análisis estadístico de los resultados. Funciones de distribución de probabilidad del índice de daño de todo el edificio, para cada nivel de amenaza y clase de edificio Mapeo del índice de daño estructural, el cual mide el grado de pérdidas en los edificios, incluyendo sus elementos estructurales y no-estructurales. La aplicación de las técnicas de Monte Carlo se ha facilitado por el progreso de la computación paralela.

14 Microzonificación Sísmica de Bogotá

15 Ejemplo de escenario de pérdidas sísmicas de Bogotá

16 Desagregación de la vulnerabilidad del contexto

17 Amenaza y vulnerabilidad del contexto

18 Indices de riesgo sísmico físico y del contexto

19 Localidades por índice de riesgo sísmico total

20 Desagregación de indicadores

21 CONCLUSIONES Esta metodología, aplicada a Bogotá, Colombia, permite clasificar la amenaza, la vulnerabilidad y el riesgo sísmico de las diferentes localidades de la ciudad desde una perspectiva holística. En este método es posible actualizar el valor de las variables fácilmente, lo que favorece los análisis de sensibilidad y calibración. Permite llevar a cabo el monitoreo del escenario de riesgo y de la efectividad y eficiencia de las medidas de prevención-mitigación. Es sencillo identificar los aspectos más relevantes del risgo sísmico relativo, sin la necesidad de llevar a a cabo grandes esfuerzos de análisis y de interpretación de resultados. Esta metodología, aplicada a Bogotá, Colombia, permite clasificar la amenaza, la vulnerabilidad y el riesgo sísmico de las diferentes localidades de la ciudad desde una perspectiva holística. En este método es posible actualizar el valor de las variables fácilmente, lo que favorece los análisis de sensibilidad y calibración. Permite llevar a cabo el monitoreo del escenario de riesgo y de la efectividad y eficiencia de las medidas de prevención-mitigación. Es sencillo identificar los aspectos más relevantes del risgo sísmico relativo, sin la necesidad de llevar a a cabo grandes esfuerzos de análisis y de interpretación de resultados.

22 COMENTARIO FINAL La principal ventaja de esta técnica es la posibilidad de devolverse mediante la desagregación de los índices en descriptores y éstos, a su vez, en indicadores e identificar la razón por la cual una localidad de la ciudad presenta un índice significativo de riesgo. Esta virtud del método permite verificar los resultados y dar prioridad a la prevención y las acciones de planificación que deberían ser implementadas para la intervención y modificación de las condiciones que tienen mayor influencia en el riesgo sísmico de la ciudad.


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