evaluación probabilista del riesgo sísmico de edificios en

UNIVERSITAT POLITEgraveCNICA DE CATALUNYA

Departament DrsquoEnginyeria del Terreny Cartogragravefica i Geofiacutesica

Programa de doctorado Ingenieriacutea Siacutesmica y Dinaacutemica Estructural

Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de

edificios en zonas urbanas

Tesis doctoral presentada para optar al grado de doctor

por la Universitat Politegravecnica de Catalunya

Autor

Armando Aguilar Meleacutendez

Directores

Dr Alex H Barbat Dr Luis G Pujades Beneit y Dr Mario G Ordaz Schroeder

Barcelona mayo de 2011








Autor


Directores



Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas

DEDICATORIAS

A Amelia Armando y Diego

Armando Aguilar Larios y Araceli Meleacutendez Avintildea Amelia Riacuteos Camacho y Joseacute Buenaventura Campos

Araceli y Grissel Salud Juan Mary Cruz Gore Tolliacuten Francisco Bibiana Irma Beto Benjamin Eduardo David y Geroacutenimo

Rauacutel Arias Lovillo Ceacutesar I Beristain Guevara

Leticia Rodriacuteguez Audirac y Mauricio Aguirre Miguel Elizabeth Berenice y Michelle

Isabel Aguilar Larios Gabriela Alejandro y Ricardo Sosa Aguilar

Jaime Rangel Jum-Ko Aimeeacute y Jaime A

Anna Gonzaacutelez Rueda Enric y Jordi Esther Albert Ainara Laia y Tere

Joan Campaacutes Cristina Gregorio y Tibet

Alfonso Nuria Ivaacuten y Edgar Josep Feli y Oriol

Octavio Dali y Tzanda Mariluz Carlos y Jordaacuten

Angels Santi y Albert Susana Joseacute Noelia y Alex

Guillermo Victoria Joel y Jan Lidia Joan y Marc

Berna Julia Miriam y Sara Gloria Enrique Laura y Luciacutea

Xavi Silvia Alba y Ainoa Jesuacutes y Sagra

Montse Nerea y Adhara Mery y Vicente

Joseacute Luis Jimeacutenez Mariacutea Dolores Mendiacutevil Joseacute Luis Soraya y Magali

Atziacuten Sanicteacute Yunuem Hueman Noeacute Isaac Tonantzin Luz Daniela Alarii y Trilce Jimena

Nidal Razan Dunia Omar y Caram Paty Meleacutendez y Gustavo

Jesuacutes Meleacutendez Doris Ortega Pedro Osmani Odette y Orestes

Rolando Salgado Nora Kevin y Diogo

Leticia Gustavo Gisela Estuardo Demetrio Victor y Felipe Meleacutendez Avintildea

Arturo Peacuterez Rodrigo Goacutemez y Luis Ibarra

Alfredo Garciacutea-Cano y familia Gustavo Aoyama y familia

Ivaacuten Badillo Oralia

Alejandro Coacuterdova y familia Joseacute Luis Saacutenchez A y Alejandro Garciacutea Eliacuteas

Joseacute Luis Vaacutezquez Cuellar y familia Viacutector Gisela Jalil Lety Erick Estuardo Efraiacuten Mario Tere Mariacutea Ivonne Tania Pedro y Nora

Reneacute Alvarado Larios Maritza Diana Maritza y Reneacute

Joel Ruiz Carlos Herrera Luis Demetrio Villanueva Blanca Miriam Nidia Julieta e Iacutea Medelliacuten

Rosa Amador Rosa Elena y Adriana Larios A Joseacute Flores Garciacutea y familia


AGRADECIMIENTOS

- Agradezco a los profesores Lluis Pujades Alex Barbat y Mario Ordaz por brindarme su excelente direccioacuten acadeacutemica y orientacioacuten durante todas las etapas de mis estudios de doctorado Al profesor Lluis Pujades le agradezco tambieacuten haber sido un excelente tutor durante mi estancia en la UPC

- Doy gracias a todas las personas e instituciones que con sus recomendaciones yo con informacioacuten contribuyeron al desarrollo de la presente tesis en especial a

- La Dra Nieves Lantada de la UPC - El Dr Xavier Goula de lrsquoInstitut Geologravegic de Catalunya (IGC) - El Servei de Proteccioacute Civil el Departament drsquoEstadiacutestica y lrsquoInstitut Municipal drsquoInformagravetica del

Ayuntamiento de Barcelona por los documentos y datos compartidos

- Agradezco el valioso apoyo que me brindaron muchas personas de la Universidad Veracruzana en especial el que me otorgaron las personas siguientes

Dr Rauacutel Arias Lovillo Dr Porfirio Carrillo Castilla

Dr Ceacutesar I Beristain Guevara Mtra Caritina Teacutellez Silva

Mtra Leticia Rodriacuteguez Audirac Mtro Mauricio Aguirre Serena

Ing Joseacute Luis Loacutepez Hernaacutendez Mtro Alejandro Coacuterdova Ceballos

Mtro Roberto Mateos Crespo Ing Joseacute Luis Saacutenchez Amador

Lic Patricia Luna Gonzaacutelez Lic Olga Sobrino Ortiz

LAE Ma del Socorro Calderoacuten Flores Lic Rosy Salas

Lic Julieta Reyes CP Veroacutenica Cruz H

- Agradezco el apoyo de los compantildeeros de la UPC en especial a Viacutector Schmidt Ester Tarela Cristian Sandoval Carlos Bermuacutedez Galo Valdebenito Yeudy Vargas Jairo Valcarcel Mabel Marulanda Martha Liliana Carrentildeo Cristian Sandoval Miguel Aacutengel Montantildea Nayive Jaramillo Mariacutea Andrea Martiacutenez Rodrigo Franklin Guillermo Martiacutenez Francisco Hurtado Daniela Ciancio Virma Gonzaacutelo Valdeacutes Guillem

- Expreso mi agradecimiento a la Universidad Veracruzana por apoyarme en tan enriquecedora experiencia y a la UPC por ensentildearme nuevos caminos

Finalmente agradezco a las importantes instituciones mexicanas que contribuyeron al financiamiento de mis estudios de doctorado

Este trabajo estuvo parcialmente financiado por 1) el proyecto ldquoContribuciones sismoloacutegicas geofiacutesicas y de ingenieriacutea a la prediccioacuten y prevencioacuten del riesgo siacutesmicordquo (CGL2008-00869BTE) 2) el proyecto ldquoSisPyr INTERREG POCTEFA 2007-20137308rdquo con fondos FEDER y de la Comisioacuten Europea


RESUMEN

En el presente trabajo se propone una metodologiacutea probabilista para estimar el riesgo siacutesmico de edificios

en zonas urbanas El riesgo siacutesmico obtenido mediante dicha metodologiacutea se expresa en teacuterminos de

probabilidades anuales de excedencia de estados de dantildeo y peacuterdidas La metodologiacutea propuesta se

denomina LM1_P debido a que tiene como punto de partida la metodologiacutea LM1 de Risk-UE Para

estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la metodologiacutea LM1_P se considera la peligrosidad

siacutesmica del sitio donde se localizan dichos edificios y la vulnerabilidad siacutesmica de cada uno de los

edificios estudiados incorporando un enfoque probabilista La peligrosidad siacutesmica se toma en cuenta

mediante tasas de excedencia de intensidades macrosiacutesmicas y la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio

se considera mediante funciones de probabilidad tipo beta que indican las probabilidades de que se

presenten diferentes valores de un iacutendice de vulnerabilidad En esta metodologiacutea el dantildeo fiacutesico directo

esperado se estima mediante funciones semi-empiacutericas deterministas que relacionan la peligrosidad y la

vulnerabilidad Con la finalidad de facilitar la aplicacioacuten de la metodologiacutea LM1_P se ha desarrollado un

coacutedigo para ordenador Dicho coacutedigo denominado USERISK 2011 permite estimar el riesgo siacutesmico de

los edificios de cualquier zona urbana Para mostrar la aplicacioacuten de la metodologiacutea LM1_P se estimoacute el

riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona El procedimiento seguido para obtener dicho riesgo incluyoacute

la estimacioacuten probabilista de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona y de la vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios de la ciudad De acuerdo con los resultados en Barcelona la intensidad macrosiacutesmica igual a VI

tiene en promedio un periodo de retorno de 278 antildeos Mientras que la intensidad macrosiacutesmica que en la

ciudad tiene un periodo de retorno de 475 antildeos es un valor de 63 (VI-VII) Respecto a los resultados de

vulnerabilidad siacutesmica es posible destacar que de acuerdo con las curvas de vulnerabilidad promedio la

probabilidad de que en Barcelona el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 variacutea entre el 7905 y el

9321 con un valor medio del 8791 En cuanto al riesgo siacutesmico es posible identificar que de acuerdo

con las curvas de riesgo siacutesmico promedio el grado de dantildeo moderado en Barcelona tiene una frecuencia

anual de excedencia promedio que variacutea entre 509 x 10-3 y 992 x 10-3 con un valor medio de 726 x 10-3


ABSTRACT

In the present work a probabilistic methodology to estimate the seismic risk of buildings in urban areas is

proposed The seismic risk obtained through this methodology is expressed in terms of annual

probabilities of exceedance versus damage grades and losses The proposed methodology is called

LM1_P because it has as starting point the LM1 methodology of Risk-UE This methodology is based on

a probabilistic approach In order to assess the seismic risk of buildings the methodology takes into

account the seismic hazard from the place where each building is located and the seismic vulnerability of

each studied building The seismic hazard is expressed in terms of exceedance rates of macroseismic

intensities and the seismic vulnerability from each building is expressed in terms of probability density

functions that describe the probabilities related to different values of the vulnerability index In this

methodology the expected seismic damage is assessed through a semi-empirical and deterministic

function which relates the seismic hazard and the seismic vulnerability In order to facilitate the

application of the LM1_P methodology a computer code has been developed This code called USERISK

2011 allows assessing the seismic risk of the buildings of any urban area The seismic risk of the

buildings of Barcelona was assessed using the LM1_P methodology This assessment included the

following two steps the probabilistic seismic hazard assessment of Barcelona and the seismic

vulnerability assessment of the buildings of Barcelona According to the results the macroseismic

intensity equal to VI has on average a return period of 278 years At the same time the macroseismic

intensity that in Barcelona has on average a return period of 475 years is a value equal to 63 (VI-VII)

On the other hand according to the results of seismic vulnerability the probability that the vulnerability

index of Barcelona will be greater than 05 ranges between 7905 and 9321 with a mean value of

8791 Finally according to the curves of the average seismic risk of Barcelona the moderate damage

grade has an average annual frequency of exceedance that ranges between 509 x 10-3 and 992 x 10-3

with a mean value of 726 x 10-3

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas i

IacuteNDICE DE CAPIacuteTULOS

CAPIacuteTULO 1 INTRODUCCIOacuteN 1

CAPIacuteTULO 2 DANtildeO Y RIESGO SIacuteSMICOS 23

CAPIacuteTULO 3 METODOLOGIacuteA PROBABILISTA PARA ESTIMAR EL RIESGO SIacuteSMICO DE EDIFICIOS EN ZONAS URBANAS 79

CAPIacuteTULO 4 COacuteDIGO DE COacuteMPUTO USERISK 2011 109

CAPIacuteTULO 5 PELIGROSIDAD SIacuteSMICA DE BARCELONA 129

CAPIacuteTULO 6 ANAacuteLISIS DE VULNERABILIDAD EN EL MEacuteTODO LM1_P183

CAPIacuteTULO 7 ANAacuteLISIS DEL RIESGO SIacuteSMICO EN EL MEacuteTODO LM1_P 237

CAPIacuteTULO 8 CONCLUSIONES 275

REFERENCIAS 283

ANEXO A MODIFICADORES DE LA VULNERABILIDAD SIacuteSMICA

ANEXO B ZONAS ZRP DE BARCELONA POR BARRIO

ANEXO C USO DE USERISK 2011

ANEXO D COacuteDIGOS EMPLEADOS POR EL AYUNTAMIENTO DE BARCELONA PARA IDENTIFICAR LAS TIPOLOGIacuteAS DE LOS EDIFICIOS

ii Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas iii

IacuteNDICE


11 INTRODUCCIOacuteN 1

12 MOTIVACIOacuteN 16

13 OBJETIVOS 18

14 METODOLOGIacuteA LM1_P 18

15 CONTENIDO DE LA MEMORIA 20


21 DANtildeO EN EDIFICIOS 25

211 Dantildeo fiacutesico en edificios 25

212 Origen del dantildeo fiacutesico en edificios 25

213 Cuantificacioacuten del dantildeo fiacutesico en edificios 26

214 Peacuterdidas econoacutemicas por dantildeo fiacutesico en edificios 28

22 DANtildeO SIacuteSMICO 28

221 Dantildeo siacutesmico en edificios 28

222 Origen del dantildeo siacutesmico en edificios 29

223 Cuantificacioacuten del dantildeo siacutesmico 29

224 Peacuterdidas siacutesmicas 30

23 RIESGO 31

231 Riesgo de dantildeo fiacutesico 32

232 Origen del riesgo de dantildeo fiacutesico 33

233 Riesgo siacutesmico de edificios 33

234 Origen del riesgo siacutesmico 34

235 Importancia de los estudios de riesgo siacutesmico35

24 ESTIMACIOacuteN DEL RIESGO 36

241 Estimacioacuten del riesgo de dantildeo fiacutesico en edificios 36

iv Iacutendice

242 Estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios 37

243 Metodologiacuteas para estimar vulnerabilidad siacutesmica y dantildeo siacutesmico esperado de edificios en zonas urbanas 44

25 GESTIOacuteN DEL RIESGO SIacuteSMICO 70

251 Criterios de aceptabilidad del riesgo 72

252 Mitigacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios 73

26 ESTUDIOS PREVIOS DEL RIESGO SIacuteSMICO DE BARCELONA 75

27 RESUMEN Y CONCLUSIOacuteN 77



32 MODELO PROBABILISTA 79

33 ESTIMACIOacuteN DE LA PELIGROSIDAD SIacuteSMICA 81

331 Modelo de recurrencia siacutesmica 82

332 Modelo de atenuacioacuten siacutesmica 83

333 Frecuencias de excedencia del paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A 83

334 Resultados de peligrosidad siacutesmica para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la metodologiacutea LM1_P 84

34 ESTIMACIOacuteN DE LA VULNERABILIDAD SIacuteSMICA 86

341 Obtencioacuten de la curva de la mejor estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica 87

342 Estimacioacuten de las curvas Inferior y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica 95

35 FUNCIOacuteN DE DANtildeO 99

351 Funcioacuten para estimar dantildeo siacutesmico en edificios 99

36 ESTIMACIOacuteN DEL RIESGO SIacuteSMICO 100

37 RESUMEN Y DISCUSIOacuteN 104



42 VISIOacuteN GENERAL 109

421 Principales moacutedulos 110

422 Datos 110

423 Resultados 111

424 Salidas graacuteficas 112

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas v

425 Vinculaciones con otros programas o plataformas 112

43 MOacuteDULOS DEL PROGRAMA 112

431 Archivo (File) 112

432 Datos (Data) 113

433 Ejecutar (Run) 116

434 Herramientas (Tools) 118

435 Ayuda (Help) 119

44 CASO DE APLICACIOacuteN (EJEMPLO) 119

441 Objetivo 119

442 Preparacioacuten del material datos 120

443 Ejecucioacuten del programa 121

444 Anaacutelisis de resultados 125

45 RESUMEN Y CONCLUSIONES 127



52 GEOLOGIacuteA132

53 FUENTES SISMOGENEacuteTICAS 134

531 Geometriacutea de las fuentes siacutesmicas 134

532 Potencial siacutesmico 136

54 ATENUACIOacuteN 137

541 Leyes de atenuacioacuten de la intensidad 137

542 Ley de atenuacioacuten de espectros de respuesta uniformes 138

543 Leyes de atenuacioacuten en el CRISIS 140

55 EFECTOS DE SITIO 141

551 Zonificacioacuten siacutesmica de la ciudad 141

552 Mapas de incrementos de intensidad en Barcelona 142

553 Funciones de transferencia para los espectros de respuesta 142

56 CURVA DE PELIGROSIDAD A PARTIR DE INTENSIDADES MACROSIacuteSMICAS 144

561 Influencia de la ley de atenuacioacuten 144

562 Influencia del paraacutemetro beta 149

57 CURVAS DE PELIGROSIDAD A PARTIR DE LA MAGNITUD MS 151

571 Influencia de las leyes de transformacioacuten Intensidad-Magnitud 151

vi Iacutendice



58 RESULTADOS 166

581 Curvas de peligrosidad probabilista basadas en intensidades166

582 Curva de peligrosidad probabilista basada en magnitudes 167

583 Discusioacuten Comparacioacuten con otros estudios 175

584 Curvas de peligrosidad adoptadas 175

585 Efectos de sitio 178

59 OTROS ASPECTOS DEL PELIGRO SIacuteSMICO DE BARCELONA 179




62 LA CIUDAD DE BARCELONA 184

621 Fisiografiacutea (geografiacutea fiacutesica) 184

622 Divisiones administrativas184

623 Poblacioacuten 187

63 BASE DE DATOS DE EDIFICIOS 188

631 Base de datos del catastro 189

632 Antiguumledad de los edificios 190

633 Tipologiacuteas constructivas 192

634 Estado de conservacioacuten 197

64 PLATAFORMA GIS 197

641 Segregacioacuten de edificios especiales 197

642 La informacioacuten catastral 197

643 Altura de los edificios 199

644 Siacutentesis de los datos y fiabilidad 202

65 VULNERABILIDAD 203

651 USERISK 2011 un caso de aplicacioacuten 203

652 Vulnerabilidad de Barcelona 212

66 DISCUSIOacuteN 233


Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas vii



72 RIESGO SIacuteSMICO 237


722 Riesgo siacutesmico de Barcelona 244

73 OTROS ASPECTOS DEL RIESGO SIacuteSMICO DE BARCELONA 268




81 CONCLUSIONES POR CAPIacuteTULO 275

82 CONCLUSIONES GENERALES 280

83 FUTURAS LIacuteNEAS DE INVESTIGACIOacuteN 281

REFERENCIAS 283





viii Iacutendice

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas ix

LISTADO DE FIGURAS

Figura 1-1 Dantildeo siacutesmico que de acuerdo con el ATC-13 se podraacute presentar en los edificios 1 y 2 debido a la ocurrencia de un sismo de grado VII en la escala MM 4

Figura 1-2 Distribucioacuten del dantildeo siacutesmico estimado mediante el meacutetodo LM1 de Risk-UE para el edificio 1 (a) y el edificio 2 (b) cuyos iacutendices de vulnerabilidad total son iguales a 0556 y 0736 respectivamente y estaacuten sometidos a una intensidad macrosiacutesmica de VII 11

Figura 1-3 Curvas de fragilidad para el edificio A 14

Figura 1-4 Curvas de fragilidad para el edificio A y liacutenea vertical definida a partir del desplazamiento espectral del punto de desempentildeo del edificio A 15

Figura 2-1 Principales etapas en la vida de los edificios 23

Figura 2-2 Sismos que han generado las mayores peacuterdidas reportadas en California USA en el periodo 1970-2000 (Rowshandel et al 2007) 30

Figura 2-3 Nuacutemero de fallecimientos en importantes sismos de California (Todd et al 1994 Utsu 2002) 31

Figura 2-4 Frecuencia de muerte individual en cualquier antildeo debido a diferentes causas (Coburn y Spence 2002) 32

Figura 2-5 Elementos que generan el riesgo de dantildeo fiacutesico en edificios 33

Figura 2-6 (a) Curva de riesgo siacutesmico de un edificio de mamposteriacutea no reforzada con muros de carga y de baja altura (ATC-13 1985) localizado en la prefectura de Tokio Japoacuten (Ishii et al 2007) (b) Curva de riesgo siacutesmico de la ciudad de Cologne Alemania (Gruumlnthal et al 2006) 34

Figura 2-7 Mapa de peacuterdidas siacutesmicas anualizadas en millones de doacutelares de Estados Unidos (excepto Alaska y Hawai) por estado (FEMA-366 2008) 34

Figura 2-8 Crecimiento de las poblaciones urbanas y rurales en el mundo y crecimiento estimado de dichas poblaciones para las proacuteximas deacutecadas (UN-DESA 2007 2006) 35

Figura 2-9 Principales pasos en la estimacioacuten de escenarios de riesgo siacutesmico de edificios mediante el meacutetodo LM1 de Risk-UE 39

Figura 2-10 Principales pasos en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en teacuterminos de frecuencias de excedencia del dantildeo (adaptado de McGuire 2004) 39

Figura 2-11 Curvas de peligro siacutesmico de las ciudades de Los Aacutengeles California (USA) y Colima (Meacutexico) en teacuterminos de la frecuencia anual de excedencia de la aceleracioacuten maacutexima del terreno (USGS 2002 Ordaz et al 1996) 40

x Listado de Figuras

Figura 2-12 Esquema de una funcioacuten de dantildeo siacutesmico tiacutepica (adaptada de Mahdyiar y Porter 2005) 43

Figura 2-13 Funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta del Factor de Dantildeo (DF) para la clase de construccioacuten No 1 dada la ocurrencia de una intensidad siacutesmica MM=IX 50

Figura 2-14 Definiciones de cantidad en la EMS-98 (Gruumlnthal 1998) 55

Figura 2-15 Probabilidades de ocurrencia de cada uno de los grados de dantildeo siacutesmico (Tabla 2-10) asociados a un grado de dantildeo siacutesmico medio microD igual a 2 61

Figura 2-16 Curvas de dantildeo siacutesmico-intensidad siacutesmica plausibles y posibles para las clases de vulnerabilidad B (a) y para la clase de vulnerabilidad C (b) 63

Figura 2-17 Curvas dantildeo-intensidad plausibles y posibles para las clases de vulnerabilidad siacutesmica B y C 64

Figura 2-18 Probabilidades de ocurrencia para cada uno de los grados de dantildeo Dk definidos en la EMS-98 (Tabla 2-10) asociados a un grado de dantildeo medio (μD) igual a 3 68

Figura 2-19 Pasos de un procedimiento que puede emplearse para gestionar el riesgo siacutesmico de un edificio existente (adaptado de Krawinkler y Miranda 2004) 71

Figura 2-20 Nivel de atencioacuten que frecuentemente se destina a los riesgos en funcioacuten de su frecuencia anual de ocurrencia (McGuire 2004) 72

Figura 3-1 Elementos empleados en la metodologiacutea LM1_P para estimar el riesgo siacutesmico de edificios (123) y ejemplo de los resultados de riesgo siacutesmico que se obtienen al aplicar dicha metodologiacutea (4) 80

Figura 3-2 Estimacioacuten de la probabilidad de excedencia del paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A a partir de la ley de atenuacioacuten siacutesmica para el caso en el que la magnitud M es igual a M y la distancia R es igual a R (adaptado de Beauval 2003) 83

Figura 3-3 Curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona en teacuterminos de frecuencias de excedencia de las intensidades macrosiacutesmicas obtenida mediante el CRISIS2008 85

Figura 3-4 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona en teacuterminos de frecuencias de excedencia de las intensidades macrosiacutesmicas (adaptadas de Secanell et al 2004) 85

Figura 3-5 Funcioacuten de densidad de probabilidad beta en la que el iacutendice medio de la vulnerabilidad siacutesmica corresponde al valor medio de la funcioacuten beta y los valores de Vc y Vd

delimitan el intervalo de confianza del 90 88

Figura 3-6 Funciones de distribucioacuten acumulativa tipo beta que representan a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN1 y BCN2 94

Figura 3-7 Funciones de distribucioacuten acumulativa beta que representan la vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN1 (a) y del edificio BCN2 (b) 98

Figura 3-8 Curvas I-microD obtenidas al evaluar la funcioacuten semi-empiacuterica representada en la Ec 3-37 mediante cuatro valores del iacutendice de vulnerabilidad y diferentes intensidades macrosiacutesmicas 100

Figura 3-9 Curvas de probabilidad acumulada del grado de dantildeo (Dk) para cuatro valores diferentes del iacutendice de la vulnerabilidad y para la intensidad de VIII (Ec 2-28 a Ec 2-30) 100

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xi

Figura 3-10 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN1 en teacuterminos de frecuencias de excedencia de los grados de dantildeo obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica para Barcelona estimada mediante el CRISIS2008 (Figura 3-3) 101


Figura 3-12 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN1 en teacuterminos de frecuencias de excedencia de los grados de dantildeo obtenidas al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica para Barcelona de la Figura 3-4 103


Figura 3-14 Comparacioacuten de las curvas del grado de dantildeo medio que se obtienen para los iacutendices de vulnerabilidad iguales a 0522 y 0616 cuando se emplean la funcioacuten de dantildeo del meacutetodo LM1 (Ec 3-37) y la funcioacuten de dantildeo propuesta por Bernardini et al (2007a) (Ec 3-42) 106

Figura 3-15 Curvas del grado de dantildeo medio para V=0522 obtenidas mediante la ecuacioacuten 3-37 y mediante las ecuaciones 3-38 y 3-41 para un valor de γ = 0013 107

Figura 3-16 Curvas de probabilidad acumulada del grado de dantildeo (Dk) para I=VIII y V=0616 107

Figura 4-1 Moacutedulos para la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas mediante la metodologiacutea LM1_P 109

Figura 4-2 Pantalla principal del coacutedigo USERISK 2011 110

Figura 4-3 Pantalla de USERISK en la que se asignan o muestran el nombre de la ciudad o zona de estudio y los liacutemites del iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica 113

Figura 4-4 Pantalla de USERISK 2011 en la que se asigna el archivo con extension ldquohzrdquo que contiene la informacioacuten que define a las curvas de peligrosidad siacutesmica Las curvas de peligrosidad siacutesmica mostradas en la presente figura se adaptaron para fines del ejemplo a partir de las curvas que fueron estimadas para Barcelona por Secanell et al (2004) 115

Figura 4-5 Pantalla de USERISK 2011 en la que es posible proporcionar informacioacuten sobre los edificios por estudiar 116

Figura 4-6 Pantalla de USERISK con informacioacuten general de dicho coacutedigo 119

Figura 4-7 Pantalla de USERISK en la que se pueden observar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio estudiado en este caso se muestran las curvas y los respectivos paraacutemetros α y β que definen a cada curva de vulnerabilidad siacutesmica (Inferior Mejor y Superior) del edificio E-1 122

xii Listado de Figuras


Figura 4-9 Pantalla de USERISK en la que se pueden observar las curvas de riesgo siacutesmico de cada edificio estudiado en este caso se observan las curvas de riesgo siacutesmico del edificio E-1 en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia del grado de dantildeo 123


Figura 4-11 Pantalla de USERISK en la que se pueden observar las curvas de riesgo siacutesmico de cada edificio estudiado en este caso se observan las curvas de riesgo siacutesmico del edificio E-1 en teacuterminos de los periodos de retorno del grado de dantildeo 124


Figura 5-1 Ubicacioacuten de los principales epicentros de sismos con intensidades mayores o iguales a V ocurridos entre los antildeos 1152 y 1998 en la regioacuten de Cataluntildea y zonas aledantildeas (Susagna y Goula 1999) 130

Figura 5-2 Imagen satelital de la ciudad de Barcelona (ICC 2010) 132

Figura 5-3 Principales perfiles geoloacutegicos simplificados de la ciudad de Barcelona (Cid et al 2001 1999) 133

Figura 5-4 Situacioacuten geoloacutegica en superficie de la ciudad de Barcelona (Cid et al 1999) 134

Figura 5-5 Representacioacuten geomeacutetrica de las fuentes siacutesmicas empleadas para estimar el peligro siacutesmico de Barcelona 135

Figura 5-6 Imagen del CRISIS2007 en la que se muestran las fuentes siacutesmicas que se consideraron para estimar el peligro siacutesmico de Barcelona 135

Figura 5-7 Atenuacioacuten de la intensidad de un sismo con intensidad epicentral VII de acuerdo con (a) la ley de atenuacioacuten ldquoAltardquo y (b) la ley de atenuacioacuten ldquoBajardquo de Loacutepez Casado et al (2000a) 137

Figura 5-8 Curva de atenuacioacuten de los valores de PGA (g) versus distancia Joyner y Boore (1981) obtenida mediante la ecuacioacuten de Ambraseys et al (1996) para una magnitud Ms = 6 y para un sitio en roca 139

Figura 5-9 Localizacioacuten de las zonas siacutesmicas de Barcelona (Cid et al 1999) 141

Figura 5-10 Mapa de incrementos de intensidad macrosiacutesmica en Barcelona para considerar efectos locales en el suelo 142

Figura 5-11 Factores de amplificacioacuten espectral para Barcelona de acuerdo con Irizarry (2004) 143

Figura 5-12 Malla de caacutelculo generada en el coacutedigo CRISIS2007 para estimar la peligrosidad siacutesmica en Barcelona 145

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xiii

Figura 5-13 Mapa de peligrosidad siacutesmica de Barcelona generado a partir de los resultados obtenidos mediante el CRISIS2007 y localizacioacuten del sitio elegido (+) para estimar curvas de peligrosidad siacutesmica representativas de Barcelona 146

Figura 5-14 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2007 cuyas diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores de la ley de atenuacioacuten de la intensidad macrosiacutesmica los valores medios de la intensidad y los valores medios de la intensidad maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente 147


Figura 5-16 Curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenida mediante el coacutedigo CRISIS2008 en el que se integroacute directamente la incertidumbre en las leyes de atenuacioacuten de las intensidades macrosiacutesmicas 148

Figura 5-17 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 cuyas diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores del paraacutemetro de sismicidad β los valores medios de β y los valores medios de β maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente 149

Figura 5-18 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 cuyas diferencias se deben a que en un caso se consideran los coeficientes de variacioacuten del paraacutemetros de sismicidad β indicados en la Tabla 5-8 (caso con incertidumbre en beta) y en el otro caso se considera que el valor de los coeficientes de variacioacuten de β es igual a cero (caso sin incertidumbre en beta) 150

Figura 5-19 Frecuencias de excedencia de la magnitud para la fuente siacutesmica 10 al considerar los valores medios de Ms y los valores de Ms relativos al percentil 16 y al percentil 84 respectivamente 153

Figura 5-20 Caso 1 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 cuyas diferencias se deben a que para su estimacioacuten se tomaron en cuenta los paraacutemetros de sismicidad que se obtienen al considerar tres valores de la magnitud Ms los valores medios de Ms y los valores medios de Ms maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente (Tabla 5-10 y Tabla 5-11) 154



xiv Listado de Figuras

Figura 5-23 Caso 1 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 cuyas diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores del paraacutemetro de sismicidad β los valores medios de β y los valores medio de β maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente (Tabla 5-18) 159

Figura 5-24 Caso 2 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 cuyas diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores del paraacutemetro de sismicidad β los valores medios de β y los valores medios de β maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente (Tabla 5-19) 160


Figura 5-26 Caso 1 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona cuyas diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores diferentes de la ley de atenuacioacuten de la aceleracioacuten maacutexima del terreno los valores medios de PGA y los valores medios de PGA maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente (Tabla 5-22) 163


Figura 5-28 Caso 3 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona cuyas diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores diferentes de la ley de atenuacioacuten de la aceleracioacuten maacutexima del terreno los valores medios de PGA y los valores medios de PGA maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar (Tabla 5-24) 165

Figura 5-29 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas mediante el CRISIS2007 (media - σ media media + σ) y la curva de peligrosidad siacutesmica uacutenica obtenida mediante el CRISIS2008 167

Figura 5-30 Ejemplo de aacuterbol loacutegico que puede usarse para considerar las diferentes relaciones I0 - Ms utilizadas para estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona 168

Figura 5-31 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 para los casos 123 y para la combinacioacuten de ellos de acuerdo con los criterios del aacuterbol loacutegico indicado en la Figura 5-30 168

Figura 5-32 Curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenida mediante el CRISIS2008 a partir de la combinacioacuten de los casos 12 y 3 de acuerdo con los criterios del aacuterbol loacutegico indicado en la Figura 5-30 169

Figura 5-33 Relaciones intensidad macrosiacutesmica-PGA propuestas por Sorensen et al(2008) Wald et al (1999) Marin et al (2004) y la considerada en las normas NCSE-94 (1994) 170

Figura 5-34 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar cada curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Wald et al (1999) 170

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xv

Figura 5-35 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar cada curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Marin et al (2004) 171

Figura 5-36 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar cada curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de la NCSE-94 (1994) 171

Figura 5-37 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar cada curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Sorensen et al (2008) 172

Figura 5-38 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar la curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-32 mediante diferentes relaciones intensidad macrosiacutesmica versus PGA 172

Figura 5-39 Comparacioacuten de las curvas de las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar valores de PGA en intensidades macrosiacutesmicas (Figura 5-38) con la curva de peligrosidad siacutesmica obtenida directamente en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas (Figura 5-16) 173

Figura 5-40 Curva de peligrosidad siacutesmica obtenida al transformar mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Sorensen et al (2008) la curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-32 174

Figura 5-41 Comparacioacuten de la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenida en el presente trabajo y las obtenidas por Secanell et al (2004) 177

Figura 5-42 Curva probabilista de peligrosidad siacutesmica de Barcelona adoptada para el presente trabajo para la zona siacutesmica R (liacutenea continua) y curva que representa la peligrosidad siacutesmica de las zonas I II y III (liacutenea punteada) obtenida al considerar que la intensidad que se produciraacute en estaacutes uacuteltimas tres zonas seraacute medio grado mayor que la que se produciraacute en la zona siacutesmica R 178

Figura 5-43 Porcentaje de contribucioacuten de cada una de las 11 fuentes siacutesmicas a la tasa de excedencia de valores de PGA en roca iguales a 5 cms2 (a) y a 20 cms2 (b) en el sitio de referencia de Barcelona (Longitud 2195 grados latitud 4142 grados) 179

Figura 6-1 Localizacioacuten de los 10 distritos municipales en los que actualmente estaacute dividida la ciudad de Barcelona 185

Figura 6-2 Localizacioacuten de los 38 barrios de Barcelona listados en la Tabla 6-2 186

Figura 6-3 Distribucioacuten de la densidad de poblacioacuten por barrio de Barcelona 187

Figura 6-4 Nuacutemero de edificios construidos en Barcelona en el periodo 1850-2005 190

Figura 6-5 Nuacutemero de edificios construidos por distrito en Barcelona en el periodo 1940-1980 191

Figura 6-6 Antildeo promedio de construccioacuten de los edificios de cada distrito de Barcelona 191

Figura 6-7 Antiguumledad promedio de los edificios de cada barrio de Barcelona 192

Figura 6-8 Distribucioacuten en porcentaje de las tipologiacuteas estructurales de los 69982 edificios de Barcelona 194

xvi Listado de Figuras

Figura 6-9 Nuacutemero de edificios construidos por tipologiacutea estructural (mamposteriacutea no reforzada y hormigoacuten armado) en Barcelona en el periodo 1940-2005 195

Figura 6-10 Proporcioacuten de las tipologiacuteas estructurales por distrito al considerar los 69982 edificios de Barcelona 195

Figura 6-11 Proporcioacuten de las tipologiacuteas estructurales por barrio al considerar los 69982 edificios de Barcelona 196

Figura 6-12 Ejemplo de una manzana con los datos catastrales facilitados por el Ayuntamiento de Barcelona 198

Figura 6-13 Imagen digital de la manzana 41300 (ICC 2010) representada mediante la Figura 6-12 en la base de datos del IMI (2009) 198

Figura 6-14 Detalle de la informacioacuten catastral de la parcela 4 de la manzana 41300 (Figura 6-12) 199

Figura 6-15 Nuacutemero medio de niveles de los edificios de cada distrito de Barcelona 201

Figura 6-16 Nuacutemero medio de niveles de los edificios de cada barrio de Barcelona 201

Figura 6-17 Resumen de los datos disponibles en el presente trabajo sobre los edificios de Barcelona 202

Figura 6-18 Modificadores en funcioacuten del nuacutemero de plantas de los edificios adyacentes (Lantada et al 2009b) 204

Figura 6-19 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (a) y BCN4 (b) 209

Figura 6-20 Curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente y curva Mejor promedio de los edificios BCN3 y BCN4 211

Figura 6-21 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente y curvas de vulnerabilidad promedio representativas de ambos edificios 211

Figura 6-22 Curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona 213

Figura 6-23 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea (a) y de hormigoacuten (b) de Barcelona 214

Figura 6-24 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los distritos Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) 215

Figura 6-25 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los distritos Sarriagrave-Sant Gervasi (a) y Gragravecia (b) Horta-Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) 216

Figura 6-26 Curvas Mejor promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de los distritos de Barcelona 218

Figura 6-27 Probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 en cada distrito de Barcelona de acuerdo con las curvas de vulnerabilidad siacutesmica Mejor (a) Inferior (b) y Superior (c) 219


Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xvii

Figura 6-29 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica promedio de los edificios de mamposteriacutea (a) y hormigoacuten (b) de los distritos de Ciutat Vella (1) del Eixample (2) y de Nou Barris (3) 221

Figura 6-30 Probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 08 en los edificios de mamposteriacutea (a) y en los de hormigoacuten (b) de los distritos de Barcelona de acuerdo con sus respectivas curvas de vulnerabilidad Inferior (1) Mejor (2) y Superior (3) 224

Figura 6-31 Curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica del barrio de Parc del distrito de Ciutat Vella y del barrio de Sagrera del distrito de Sant Andreu 225

Figura 6-32 Curvas Mejores promedio (a) Inferiores promedio (b) y Superiores promedio (c) de la vulnerabilidad siacutesmica de cada uno de los 5 barrios del distrito del Eixample 228

Figura 6-33 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de uno de los edificios de mayor vulnerabilidad siacutesmica (a) y uno de los edificios de menor vulnerabilidad siacutesmica (b) del distrito del Eixample 229

Figura 6-34 Probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 en cada barrio de Barcelona de acuerdo con las curvas de vulnerabilidad siacutesmica Mejor (a) Inferior (b) y Superior (c) 230


Figura 6-36 Probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 en cada edificio del distrito del Eixample de acuerdo con las curvas de vulnerabilidad siacutesmica Mejor (a) Inferior (b) y Superior (c) 232

Figura 7-1 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN3 obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004) (Figura 3-4) y las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a) 240

Figura 7-2 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN4 obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004) (Figura 3-4) y las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b) 241

Figura 7-3 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN3 obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) y las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a) 242

Figura 7-4 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN4 obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) y las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b) 242

Figura 7-5 Curvas Mejor de riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente y curva Mejor promedio del riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 243

xviii Listado de Figuras

Figura 7-6 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (frecuencias de excedencia versus grado de dantildeo) obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16) 245

Figura 7-7 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (periodo de retorno versus grado de dantildeo) obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16) 245

Figura 7-8 Curva de peligrosidad siacutesmica obtenida al truncar a una frecuencia de excedencia igual a 1(475 antildeos) la curva de peligrosidad siacutesmica obtenida en el presente trabajo (Figura 5-16) 246

Figura 7-9 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona obtenidas mediante USERISK al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8) 247

Figura 7-10 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona obtenidas al considerar 1) la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16) (curvas de riesgo siacutesmico en color negro) y 2) la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8) (curvas de riesgo siacutesmico en color gris) 247

Figura 7-11 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona sin considerar efectos de sitio 249

Figura 7-12 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 250

Figura 7-13 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de hormigoacuten de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 250

Figura 7-14 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) Les Corts (d) Sarriagrave-Sant Gervasi (e) Gragravecia (f) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 251

Figura 7-15 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Horta-Guinardoacute (a) Nou Barris (b) Sant Andreu (c) y Sant Martiacute (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 252

Figura 7-16 Curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico de los distritos de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 252

Figura 7-17 Periodos de retorno en antildeos del grado de dantildeo moderado en cada distrito de Barcelona de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico Mejor (a) Inferior (b) y Superior (c) estimadas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 253

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xix

Figura 7-18 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) y sin considerar efectos de sitio 254

Figura 7-19 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Sarriagrave-Sant Gervasi (a) Gragravecia (b) Horta-Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) y sin considerar efectos de sitio 255

Figura 7-20 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de los distritos de Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 256

Figura 7-21 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de los distritos de Sarriagrave-Sant Gervasi (a) Gragravecia (b) Horta-Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 257

Figura 7-22 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de hormigoacuten de los distritos de Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 258

Figura 7-23 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de los distritos de Sarriagrave-Sant Gervasi (a) Gragravecia (b) Horta-Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 259

Figura 7-24 Periodos de retorno en antildeos del grado de dantildeo moderado en cada barrio de Barcelona de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico Mejor (a) Inferior (b) y Superior (c) estimadas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 262

Figura 7-25 Periodos de retorno del grado de dantildeo moderado en cada edificio del distrito del Eixample de Barcelona de acuerdo con las curvas del riesgo siacutesmico Mejor (a) Inferior (b) y Superior (c) estimadas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) 263

Figura 7-26 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (frecuencias de excedencia versus grado de dantildeo) obtenidas al considerar las curvas de peligrosidad obtenidas por Secanell et al (2004) y la presencia de efectos locales en el suelo 264

Figura 7-27 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (periodos de retorno versus grado de dantildeo) obtenidas al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas por Secanell et al (2004) y la presencia de efectos locales en el suelo 265

xx Listado de Figuras

Figura 7-28 Curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico de Barcelona (frecuencias de excedencia versus grado de dantildeo) obtenidas al considerar las curvas Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y la peligrosidad siacutesmica a) obtenida en el presente trabajo y b) estimada por Secanell et al (2004) 267

Figura 7-29 Curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico de Barcelona (periodos de retorno versus grado de dantildeo) obtenidas al considerar las curvas Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y la peligrosidad siacutesmica a) obtenida en el presente trabajo y b) estimada por Secanell et al (2004) 267

Figura 7-30 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona en teacuterminos de Meuro versus frecuencias de excedencia 269

Figura 7-31 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Ciutat Vella (a) y Eixample (b) de Barcelona en teacuterminos de Meuro versus frecuencias de excedencia 270

Figura 7-32 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Sants-Montjuiumlc (a) Les Corts (b) Sarriagrave-Sant Gervasi (c) Gragravecia (d) Horta-guinardoacute (e) y Nou Barris (f) de Barcelona en teacuterminos de Meuro versus frecuencias de excedencia 271

Figura 7-33 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Sant Andreu (a) y Sant Martiacute (b) de Barcelona en teacuterminos de Meuro versus frecuencias de excedencia 272

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xxi

LISTADO DE TABLAS

Tabla 1-1 Matriz de probabilidad de dantildeo para edificios pertenecientes a la Clase 75 que corresponde a edificios de mamposteriacutea no reforzada (muros de carga) de baja altura (1-3 niveles) de acuerdo al ATC-13 3

Tabla 1-2 Descripcioacuten de los estados de dantildeo del ATC-13 3

Tabla 1-3 Datos hipoteacuteticos de dos edificios localizados en Los Aacutengeles California 4

Tabla 1-4 Grados de dantildeo considerados en el meacutetodo LM1 de Risk-UE 6

Tabla 1-5 Equivalencia entre los grados de dantildeo de las metodologiacuteas LM1 y LM2 de Risk-UE 7

Tabla 1-6 Equivalencia entre los niveles de dantildeo establecidos en el ATC-13 y el meacutetodo LM1 de Risk-UE de acuerdo con Lantada (2007) 11

Tabla 1-7 Datos de dos edificios localizados en Barcelona 12

Tabla 1-8 Valores que definen el espectro bilineal del edificio A (Bonett 2003) 13

Tabla 1-9 Valores de los umbrales de los Estados de dantildeo definidos en funcioacuten de Dy y Du 13

Tabla 1-10 Desplazamientos espectrales medios correspondientes a los diferentes estados de dantildeo para el edificio A 14

Tabla 1-11 Desviaciones estaacutendar del logaritmo natural del desplazamiento espectral para cada estado de dantildeo (Bonett 2003) 14

Tabla 1-12 Matriz de probabilidad de dantildeo para el edificio A localizado en Barcelona (Bonett 2003) 15

Tabla 2-1 Estados de dantildeo debido a viento o huracanes en construcciones tipo residencial (FEMA 2009b Vickery et al 2006) 27

Tabla 2-2 Estados de dantildeo en edificios debido a inundacioacuten considerados en el modelo HAZUS (FEMA 2009c) 28

Tabla 2-3 Caracteristicas de procedimientos ex ante y ex post para estimar el riesgo siacutesmico de edificios (Anagnostopoulos y Moretti 2008a 2008b Baggio et al 2007 Carrentildeo et al 2007b NZSEE 2006 ATC-20-1 2005 FEMA 154 2002 Anagnostopoulos 1996) 38

Tabla 2-4 Estimaciones del menor dantildeo probable para la clase de construccioacuten No1 dada la ocurrencia de una intensidad siacutesmica de IX 47

Tabla 2-5 Pesos de las estimaciones del menor dantildeo probable para la clase de construccioacuten No 1 dada la ocurrencia de una intensidad siacutesmica de IX 48

Tabla 2-6 Valores medios de las estimaciones de dantildeo para la clase de construccioacuten No 1 sometida a una intensidad macrosiacutesmica igual a IX 49

xxii Listado de Tablas

Tabla 2-7 Matriz de Probabilidad de dantildeo incompleta para la clase de construccioacuten No1 (edificio de baja altura formado por poacuterticos de madera) con datos uacutenicamente para la intensidad MM= IX 51

Tabla 2-8 Matriz de probabilidad de dantildeo completa para la clase de construccioacuten No1 51

Tabla 2-9 Diferenciacioacuten de estructuras (edificios) conforme a clases de vulnerabilidad de acuerdo con la escala EMS-98 (Gruumlnthal 1998) 52

Tabla 2-10 Grados de dantildeo en edificios y descripcioacuten de las caracteriacutesticas particulares de dichos grados de dantildeo en los edificios de mamposteriacutea y hormigoacuten armado seguacuten EMS-98 (Gruumlnthal 1998) 54

Tabla 2-11 Matriz de Probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante variables linguumliacutesticas para edificios con vulnerabilidad clase A seguacuten EMS-98 56

Tabla 2-12 Matriz de Probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante porcentajes de dantildeo para edificios con vulnerabilidad clase A seguacuten EMS-98 56

Tabla 2-13 Matriz de probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante variables linguumliacutesticas para edificios con vulnerabilidad clase E 57

Tabla 2-14 Matriz de probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante valores numeacutericos que sustituyen a las variables linguumliacutesticas para edificios pertenecientes a la clase de vulnerabilidad E 57

Tabla 2-15 Matriz de probabilidad de dantildeo completa para edificios pertenecientes a la clase de vulnerabilidad E 57

Tabla 2-16 Ejemplo de valores de microx obtenidos para diferentes valores de microD mediante la Ec 2-27 60

Tabla 2-17 Intervalos que sustituyen a las variables linguumliacutesticas de cantidad EMS-98 en los que se incluyen uacutenicamente a los valores plausibles (maacutes probables) 62

Tabla 2-18 Intervalos que sustituyen a las variables linguumliacutesticas EMS-98 en los que se incluyen tanto los valores plausibles como los valores posibles 62

Tabla 2-19 Intervalos de valores que sustituyen a las variables linguumlisticas de poco y mucho en edificios clase B sometidos a una intensidad de VI 62

Tabla 2-20 Valores de control para completar la matriz de distribucioacuten de dantildeo de los edificios clase B sometidos a una intensidad de VI 62

Tabla 2-21 Valores que completan la distribucioacuten de dantildeo para los edificios clase B sometidos a una intensidad de VI 63

Tabla 2-22 Definicioacuten de las clases de vulnerabilidad de la escala EMS-98 en teacuterminos de valores del iacutendice de vulnerabilidad (Giovinazzi 2005) 64

Tabla 2-23 Valores del iacutendice de vulnerabilidad para diferentes tipologiacuteas de edificios (Giovinazzi 2005) 66

Tabla 2-24 Normas y documentos que tienen como uno de sus principales objetivos contribuir a la adecuada reduccioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de edificios existentes 74

Tabla 2-25 Estudios relacionados con la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de Barcelona 75

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xxiii

Tabla 2-26 Grados de dantildeo medio esperado por distrito en Barcelona obtenidos al aplicar la metodologiacutea LM1 de Risk-UE y al considerar dos escenarios sismicos (Lantada et al 2010) 76

Tabla 3-1 Datos de dos edificios en Barcelona 84

Tabla 3-2 Tipologiacuteas estructurales y sus correspondientes valores representativos de la vulnerabilidad en teacuterminos del iacutendice de vulnerabilidad (Milutinovic y Trendafiloski 2003) 89

Tabla 3-3 Modificadores regionales de la vulnerabilidad siacutesmica de las principales tipologiacuteas estructurales existentes en Barcelona (Lantada 2007) 90

Tabla 3-4 Modificador de la vulnerabilidad en funcioacuten del estado de conservacioacuten del edificio en Barcelona (Lantada 2007) 91

Tabla 3-5 Modificador de la vulnerabilidad en funcioacuten del nuacutemero de niveles del edificio en Barcelona (Lantada 2007) 92

Tabla 3-6 Modificadores de la vulnerabilidad y sus respectivas puntuaciones para los edificios BCN1 y BCN2 92

Tabla 3-7 Resumen de los valores empleados para estimar el iacutendice de vulnerabilidad medio de los edificios BCN1 y BCN2 92

Tabla 3-8 Valores de los paraacutemetros α y β que definen las funciones beta de la Figura 3-7 98

Tabla 4-1 Opciones del moacutedulo Archivo (File) de USERISK 2011 113

Tabla 4-2 Opciones del moacutedulo datos (Data) de USERISK 2011 114

Tabla 4-3 Descripcioacuten de los datos que debe contener el archivo de texto con extensioacuten ldquocsvrdquo mediante el cual se proporcionan los datos de los edificios de Barcelona de los cuales se requiere estimar su vulnerabilidad y riesgo siacutesmico 114

Tabla 4-4 Datos que debe contener el archivo de peligrosidad siacutesmica con extensioacuten ldquohzrdquo mediante el cual se define la peligrosidad siacutesmica que se usaraacute para estimar el riesgo siacutesmico de edificios 115

Tabla 4-5 Opciones del moacutedulo Ejecutar (Run) de USERISK 2011 116

Tabla 4-6 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquovuln1rdquo el cual es generado por USERISK para concentrar los resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos al aplicar la metodologiacutea LM1_P 117

Tabla 4-7 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquodam1rdquo el cual es generado por USERISK 2011 para concentrar resultados de riesgo siacutesmico obtenidos al aplicar la metodologiacutea LM1_P 118

Tabla 4-8 Opciones del moacutedulo Herramientas (Tools) de USERISK 2011 119

Tabla 4-9 Opciones del moacutedulo Ayuda (Help) de USERISK 2011 119

Tabla 4-10 Paraacutemetros que definen a las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios E-1 y E-2 de Barcelona 126

xxiv Listado de Tablas

Tabla 4-11 Probabilidad en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 11 en los edificios E-1 y E-2 de Barcelona 126

Tabla 4-12 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio E-1 de Barcelona 126


Tabla 4-14 Periodos de retorno en antildeos del estado de dantildeo moderado (D2) en el edificio E-1 y en el E-2 de Barcelona 127

Tabla 5-1 Grados de intensidad siacutesmica EMS-98 estimados en la ciudad de Barcelona debidos a la ocurrencia de importantes sismos en los siglos XIV y XV (Olivera et al 2006) 130

Tabla 5-2 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 (Secanell et al 2004) 136

Tabla 5-3 Valores para determinar las leyes con una atenuacioacuten alta y una atenuacioacuten baja en la Peniacutensula Ibeacuterica de acuerdo con Loacutepez Casado et al (2000a) 137

Tabla 5-4 Valores de los coeficientes de la Ec 5-3 para el periodo T = 0 s 139

Tabla 5-5 Valores de los coeficientes SA y SS de la ley de atenuacioacuten de Ambraseys et al (1996) 139

Tabla 5-6 Zonas siacutesmicas de Barcelona (Cid et al 1999) 141

Tabla 5-7 Factores de amplificacioacuten del suelo en cada una de las diferentes zonas siacutesmicas de Barcelona (Irizarry 2004) 143

Tabla 5-8 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados al estimar mediante el CRISIS2007 las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-14 (Secanell et al 2004) 147

Tabla 5-9 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados para estimar las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-17 150

Tabla 5-10 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poisson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud siacutesmica Ms que fueron obtenidos mediante la Ec 5-7 propuesta por Loacutepez Casado et al (2000b) 152

Tabla 5-11 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados para estimar las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-20 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud siacutesmica Ms que fueron obtenidos mediante la Ec 5-7 propuesta por Loacutepez Casado et al (2000b) 153

Tabla 5-12 Caso 2 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poisson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud siacutesmica Ms que fueron obtenidos mediante la Ec 5-8 propuesta por Gutdeutsch et al (2002) 155

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xxv

Tabla 5-13 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados para estimar las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-21 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud siacutesmica Ms que fueron obtenidos mediante la Ec 5-8 propuesta por Gutdeutsch et al (2002) 155

Tabla 5-14 Caso 3 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poisson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Tales paraacutemetros estaacuten asociados a la magnitud siacutesmica ML y fueron obtenidos mediante las ecuaciones 5-9 5-10 y 5-11 156

Tabla 5-15 Caso 3 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poissson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a la magnitud siacutesmica Ms y fueron obtenidos a partir de los datos de la Tabla 5-14 y la Ec 5-12 157

Tabla 5-16 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados para estimar las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-22 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a la magnitud siacutesmica Ms y fueron obtenidos a partir de los datos de la Tabla 5-14 y la Ec 5-12 157

Tabla 5-17 Valores del periodo de retorno de un PGA igual a 40 cms2 obtenidos para cada uno de los tres casos descritos en el presente apartado 158

Tabla 5-18 Caso 1 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas (Figura 5-5) considerados para estimar la influencia del paraacutemetro siacutesmico β 159




Tabla 5-22 Caso 1 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas (Figura 5-5) consideradas para estimar la influencia de la ley de atenuacioacuten 163




Tabla 5-26 Aceleracioacuten maacutexima del terreno (cms2) en Barcelona para los periodos de retorno de 475 y 975 antildeos 174

Tabla 5-27 Intensidad macrosiacutesmica en Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos 174

Tabla 5-28 Valores de la intensidad macrosiacutesmica en Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos estimados en diferentes estudios de peligrosidad siacutesmica 175

xxvi Listado de Tablas

Tabla 5-29 Valores de la aceleracioacuten maacutexima del terreno en Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos estimados en diferentes estudios de peligrosidad siacutesmica 175

Tabla 5-30 Ejemplo de los valores de amplificacioacuten de PGA y de la intensidad macrosiacutesmica para las diferentes zonas siacutesmicas de Barcelona al considerar los factores de amplificacioacuten de Irizarry (2004) y las relaciones PGA-Intensidad macrosiacutesmica de Marin et al (2004) y de Sorensen et al (2008) 178

Tabla 6-1 Superficie por distrito en Barcelona en km2 (Idescat 2009) 185

Tabla 6-2 Barrios por distrito de Barcelona (Idescat 2007) 186

Tabla 6-3 Distribucioacuten de poblacioacuten por distrito de Barcelona (Idescat 2010) 187

Tabla 6-4 Nuacutemero de manzanas y de parcelas edificadas por distrito de Barcelona (Lantada et al 2009b) 189

Tabla 6-5 Equivalencia entre las tipologiacuteas del Ayuntamiento de Barcelona y las de Risk-UE (Lantada 2007) 193

Tabla 6-6 Distribucioacuten de tipologiacuteas estructurales por distrito de los edificios de Barcelona 193

Tabla 6-7 Clasificacioacuten empleada por el Ayuntamiento de Barcelona para indicar el nivel de conservacioacuten de los edificios 197

Tabla 6-8 Nuacutemero medio de niveles de los edificios de cada distrito de Barcelona y su correspondiente desviacioacuten estaacutendar 199

Tabla 6-9 Nuacutemero medio y desviacioacuten estaacutendar de los niveles de los edificios de cada barrio de Barcelona 200

Tabla 6-10 Modificador de la vulnerabilidad por irregularidad geomeacutetrica en planta (Lantada et al 2009b) 204

Tabla 6-11 Modificador de la vulnerabilidad por la posicioacuten del edificio en la manzana 204

Tabla 6-12 Coacutedigos para identificar en USERISK los diferentes casos del modificador relativo al nuacutemero de plantas de los edificios adyacentes (Figura 6-18) 205

Tabla 6-13 Descripcioacuten de los datos que contiene el archivo de texto datos_generalesdata requerido para estimar mediante USERISK la vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 205

Tabla 6-14 Descripcioacuten de los datos que contiene el archivo de texto edificios_BCNcsv requerido para estimar mediante USERISK 2011 la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 206

Tabla 6-15 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo de texto edificios_vulnerabilityres el cual es generado por USERISK 2011 para concentrar los resultados de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 208

Tabla 6-16 Iacutendices de vulnerabilidad de los edificios BCN3 y BCN4 que tienen la misma probabilidad acumulada P(Vltv) de acuerdo con sus respectivas curvas Mejor de la vulnerabilidad e iacutendices de vulnerabilidad promedio de los edificios BCN3 y BCN4 que determinan la curva Mejor promedio de los edificios BCN3 y BCN4 210

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xxvii

Tabla 6-17 Valores de α y β que definen a cada una de las curvas promedio que representan a la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 y sus respectivos valor medio y desviacion estaacutendar 211

Tabla 6-18 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona 213

Tabla 6-19 Probabilidad en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 10 en Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de la ciudad 213

Tabla 6-20 Paraacutemetros que definen a las curvas de vulnerabilidad siacutesmica promedio de los edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten de Barcelona 214

Tabla 6-21 Probabilidad en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 10 en los grupos de edificios pertenecientes a la tipologiacutea de hormigoacuten y de mamposteriacutea respectivamente 214

Tabla 6-22 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas de la vulnerabilidad siacutesmica de los distritos de Barcelona 217

Tabla 6-23 Probabilidad en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 10 en los distritos de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada distrito 217

Tabla 6-24 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten de cada distrito de Barcelona 222

Tabla 6-25 Probabilidades en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 10 en los edificios de mamposteriacutea y hormigoacuten de los distritos de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica 223

Tabla 6-26 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de los barrios de Barcelona 226

Tabla 6-27 Probabilidad en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 10 en los barrios de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada barrio 227

Tabla 7-1 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio BCN3 de Barcelona obtenidas al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a) y las curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004) (Figura 3-4) 239

Tabla 7-2 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio BCN4 de Barcelona obtenidas al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b) y las curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004) (Figura 3-4) 239

Tabla 7-3 Periodos de retorno en antildeos de cada estado de dantildeo del edificio BCN3 de Barcelona obtenidos de las frecuencias anuales de excedencia de la Tabla 7-1 240

xxviii Listado de Tablas


Tabla 7-5 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio BCN3 de Barcelona obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a) y la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) 241

Tabla 7-6 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio BCN4 de Barcelona obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b) y la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) 241

Tabla 7-7 Periodos de retorno en antildeos de cada estado de dantildeo del edificio BCN3 en Barcelona obtenidos de las frecuencias anuales de excedencia de la Tabla 7-5 242


Tabla 7-9 Frecuencias anuales de excedencia que definen a la curva Mejor de riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 y a la curva Mejor promedio que representa el riesgo siacutesmico de ambos edificios 244

Tabla 7-10 Frecuencias anuales de excedencia promedio de cada estado de dantildeo en Barcelona de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico de la Figura 7-6 244

Tabla 7-11 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico de la Figura 7-7 245

Tabla 7-12 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico obtenidas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8) 248

Tabla 7-13 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona de acuerdo con las curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico obtenidas mediante a) la curva completa de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Figura 5-16) y b) la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8) 248

Tabla 7-14 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona obtenidos al no considerar efectos de sitio 249

Tabla 7-15 Frecuencias anuales de excedencia promedio de los estados de dantildeo de cada barrio de Barcelona de acuerdo con la curva Mejor promedio 260

Tabla 7-16 Periodos de retorno promedio del estado de dantildeo moderado de cada barrio de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior promedio Mejor promedio y Superior promedio 261

Tabla 7-17 Frecuencias anuales de excedencia promedio de cada estado de dantildeo en Barcelona obtenidos al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas por Secanell et al (2004) 265

Evaluacioacuten Probabilista del Riesgo Siacutesmico de Edificios en Zonas Urbanas xxix

Tabla 7-18 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona obtenidos al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas por Secanell et al (2004) 265

Tabla 7-19 Ejemplos de factores de dantildeo para estimar peacuterdidas econoacutemicas 269

Tabla 7-20 Peacuterdidas siacutesmicas promedio en Meuro asociadas a la ocurrencia de cada grado de dantildeo en Barcelona 269

Tabla 7-21 Frecuencias anuales de excedencia promedio de diferentes valores de las peacuterdidas siacutesmicas promedio (Meuro) de Barcelona 269

Tabla 7-22 Superficie destinada a vivienda por distrito de Barcelona (Ayuntamiento de Barcelona 2010) 270

Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas 1

1 CAPIacuteTULO 1 INTRODUCCIOacuteN

11 Introduccioacuten

En ocasiones los movimientos siacutesmicos del terreno causan dantildeos a edificios Desafortunadamente en

ciertos casos el nivel de dicho dantildeo llega a producir el colapso parcial o total de los edificios y genera

lesiones a personas e incluso la muerte de algunos de sus ocupantes (Utsu 2002) Por otra parte sabemos

que seguiraacuten ocurriendo sismos de magnitudes moderadas y grandes pero por el momento no sabemos

con exactitud la fecha de su ocurrencia ni tampoco las caracteriacutesticas precisas que tendraacuten dichos

movimientos siacutesmicos (McGuire 2004) Tal incertidumbre asociada a la ocurrencia de sismos es una

razoacuten maacutes que contribuye a que la percepcioacuten del riesgo relacionado con la ocurrencia de sismos sea un

tema complejo (Coburn y Spence 2002) Sin embargo como siacute tenemos la certeza de que seguiraacuten

ocurriendo sismos y sabemos ademaacutes que la capacidad sismorresistente de los edificios existentes no es

uniforme entonces podemos afirmar que los edificios existentes pueden sufrir alguacuten tipo de dantildeo durante

la ocurrencia de futuros sismos

Con la finalidad de estimar el dantildeo que puede generarse en edificios durante la ocurrencia de sismos se

realizan diversos tipos de estudios por ejemplo los estudios de riesgo siacutesmico los cuales tienen el

propoacutesito de contestar preguntas como las siguientes iquestCuaacutel es el dantildeo maacutes probable que puede sufrir un

edificio determinado debido a la ocurrencia de un sismo especiacutefico iquestCuaacutel es la frecuencia anual de que

ocurra el colapso de un edificio determinado debido a la ocurrencia de movimientos siacutesmicos del terreno

Para estimar el riesgo siacutesmico de edificios es posible emplear diversas metodologiacuteas sin embargo la

eleccioacuten de la metodologiacutea apropiada depende de diversos factores entre los que destacan la naturaleza

del problema y el propoacutesito del estudio (Coburn y Spence 2002) Por ejemplo el nuacutemero de edificios que

se incluiraacuten en un estudio de riesgo siacutesmico seraacute un factor que influiraacute en la eleccioacuten de la metodologiacutea

empleada para la estimacioacuten de dicho riesgo Porque en general no es igual la cantidad de recursos que se

pueden destinar para evaluar el riesgo siacutesmico de un solo edificio que los recursos que se pueden destinar

para evaluar cada uno de los miles de edificios de una ciudad

Por otro lado en las uacuteltimas deacutecadas se han desarrollado diversas metodologiacuteas para estimar el riesgo

siacutesmico de zonas urbanas Dichas metodologiacuteas se caracterizan porque mediante ellas se pueden realizar

2 Capiacutetulo 1 ndash Introduccioacuten

estimaciones del riesgo siacutesmico de grandes cantidades de construcciones especialmente de edificios

Asimismo algunas de tales metodologiacuteas han sido producto de proyectos relevantes como los siguientes

ATC-13 ATC-25 HAZUSrsquo99 y Risk-UE El programa HAZUSrsquo99 es anterior al proyecto Risk-UE y es

adoptado por este uacuteltimo para teacutecnicas de evaluacioacuten de dantildeo esperado basadas en espectros de capacidad

y de demanda No se dedica una mayor atencioacuten a este tipo de meacutetodos avanzados ya que el meacutetodo

propuesto en este trabajo da continuidad a meacutetodos basados en intensidades macrosiacutesmicas y en iacutendices

de vulnerabilidad Asiacute soacutelo se describen a continuacioacuten las principales caracteriacutesticas de los meacutetodos

ATC-13 ATC-25 y Risk-UE por su relacioacuten con los desarrollos de esta Tesis haciendo eacutenfasis en la

conveniencia de incorporar enfoques probabilistas al anaacutelisis de riesgo siacutesmico Por otra parte esta

descripcioacuten de teacutecnicas y meacutetodos de evaluacioacuten de dantildeo se incluye en esta introduccioacuten para dar una

mayor completitud al trabajo pero puede ser obviada por el lector conocedor de las mismas

ATC-13

El principal objetivo del proyecto denominado ATC-13 (ldquoEarthquake Damage Evaluation Data for

Californiardquo) fue generar estimaciones del dantildeo fiacutesico directo y peacuterdidas de origen siacutesmico en

construcciones de California en Estados Unidos (ATC-13 1985) Dicho proyecto incluyoacute las siguientes

tareas a) eleccioacuten de la forma de caracterizar los movimientos siacutesmicos del terreno con la finalidad de

estimar dantildeos y peacuterdidas futuras en construcciones por la ocurrencia de movimientos siacutesmicos b)

determinacioacuten o eleccioacuten de una clasificacioacuten que representara a la mayoriacutea de las construcciones

existentes en California c) desarrollo de un meacutetodo para estimar peacuterdidas y dantildeo siacutesmicos futuros en

teacuterminos del movimiento siacutesmico seleccionado y del tipo de construccioacuten identificado

Los participantes en el proyecto eligieron la escala Mercalli modificada (MM) para caracterizar los

movimientos siacutesmicos del terreno Ademaacutes emplearon dos tipos de clasificaciones para identificar a las

construcciones La primera clasificacioacuten se realizoacute desde el punto de vista de la ingenieriacutea siacutesmica y se

presentoacute como la ldquoEarthquake Engineering Facility Classificationrdquo Esta primera clasificacioacuten agrupoacute a

la totalidad de las construcciones en 78 clases de las cuales 40 corresponden a edificios y las restantes 38

a otros tipos de estructuras Mientras que la segunda clasificacioacuten corresponde al uso o funcioacuten social de

la construccioacuten para la cual emplearon 35 clases de usos (ATC-13 1985)

Por otra parte para cumplir con el objetivo de generar una metodologiacutea que permitiese estimar peacuterdidas y

dantildeo siacutesmicos futuros en construcciones optaron por emplear el conocimiento de expertos en dicho tema

y para tal fin utilizaron una metodologiacutea previamente validada que se conoce como el meacutetodo Delphi

Por ejemplo emplearon dicho meacutetodo para obtener matrices de probabilidad de dantildeo Para ello

realizaron las actividades siguientes a) creacioacuten de formularios para realizar encuestas b) eleccioacuten de las

personas expertas a ser encuestadas c) realizacioacuten de las encuestas en las que se le pediacutea a cada experto


que estimara en funcioacuten de su experiencia el porcentaje de dantildeo fiacutesico directo que se puede presentar en

construcciones tipo despueacutes de la ocurrencia de diferentes grados de intensidad de la escala MM d)

anaacutelisis estadiacutestico de los resultados de las encuestas y e) caacutelculo de las matrices de probabilidad de

dantildeo

La Tabla 1-1 muestra un ejemplo de las 78 matrices de probabilidad de dantildeo obtenidas en el proyecto

ATC-13 la cual corresponde a una edificacioacuten de mamposteriacutea no reforzada de baja altura (Facility Class

No 75) Las matrices de probabilidad de dantildeo del ATC-13 expresan la probabilidad de ocurrencia de

estados de dantildeo (Tabla 1-2) en funcioacuten del grado de intensidad macrosiacutesmica MM

Tabla 1-1 Matriz de probabilidad de dantildeo para edificios pertenecientes a la Clase 75 que corresponde a

edificios de mamposteriacutea no reforzada (muros de carga) de baja altura (1-3 niveles) de acuerdo al ATC-13

Estado de dantildeo

Intensidad Mercalli Modificada VI VII VIII IX X XI XII

1-Nulo

2-Leve 91 06

3-Ligero 905 555 109 05

4-Moderado 04 434 660 224 20 01 01

5-Severo 05 229 659 350 101 34

6-Grave 02 112 625 831 504

7-Colpaso 05 67 461

Probabilidad muy pequentildea

Tabla 1-2 Descripcioacuten de los estados de dantildeo del ATC-13

Estado de dantildeo

Intervalo del factor de dantildeo

()

Factor de dantildeo central ()

Descripcioacuten

1-Nulo 0 0 Sin dantildeo

2-Pequentildeo 0-1 05 Dantildeo menor localizado y limitado que no requiere reparacioacuten 3-Ligero 1-10 5 Dantildeo localizado significativo de algunos componentes que

generalmente no requieren reparacioacuten 4-Moderado 10-30 20 Dantildeo localizado significativo de muchos componentes que justifica

la reparacioacuten 5-Fuerte 30-60 45 Dantildeo extenso que requiere reparacioacuten mayor 6-Mayor 60-100 80 Gran dantildeo generalizado que puede originar que la edificacioacuten sea

demolida o reparada 7-Destruido 100 100 Destruccioacuten total de la mayor parte de la edificacioacuten

Aplicacioacuten del meacutetodo ATC-13

Enseguida se muestra en forma simplificada un ejemplo del proceso basado en el ATC-13 para estimar

un escenario de riesgo siacutesmico de edificios Especiacuteficamente se estima el dantildeo siacutesmico que puede

producirse en los dos edificios descritos en la Tabla 1-3 cuando ocurra en Los Aacutengeles California un

escenario siacutesmico caracterizado por una intensidad MM igual a VII Ambos edificios pertenecen a la clase


de construccioacuten No75 por ser edificios de mamposteriacutea no reforzada (muros de carga) de baja altura (1-3

niveles)

Tabla 1-3 Datos hipoteacuteticos de dos edificios localizados en Los Aacutengeles California

Caracteriacutesticas Edificio 1 Edificio 2

Tipo de edificio Mamposteriacutea no reforzada con muros de carga y con forjados de losas de hormigoacuten armado

Mamposteriacutea no reforzada con muros de carga y con forjados de losas de hormigoacuten armado

Nuacutemero de niveles 2 3

Irregularidad geomeacutetrica en planta

Baja Alta

Irregularidad geomeacutetrica en elevacioacuten (vertical)

Baja Alta

Estado de conservacioacuten Bueno Ruinoso

Para estimar el dantildeo esperado de los edificios 1 y 2 se emplea la matriz de probabilidad de dantildeo de la

Tabla 1-1 y se considera que el escenario siacutesmico estaacute determinado por una intensidad macrosiacutesmica de

grado VII Al hacerlo se obtiene que el dantildeo que tiene mayor probabilidad de presentarse en los edificios

1 y 2 es el asociado al estado de dantildeo 3 (ligero) con un 555 de probabilidad seguido del estado de

dantildeo 4 (moderado) con un 434 de probabilidad (Figura 1-1)

Figura 1-1 Dantildeo siacutesmico que de acuerdo con el ATC-13 se podraacute presentar en los edificios 1 y 2 debido a la

ocurrencia de un sismo de grado VII en la escala MM

De manera que es posible observar que al aplicar la metodologiacutea del ATC-13 se obtienen los mismos

resultados de dantildeo siacutesmico para los edificios 1 y 2 Esto uacuteltimo se debe al hecho de que en el ATC-13

soacutelo se considera la clase de edificacioacuten para representar al edificio y los edificios 1 y 2 a pesar de tener

diferencias entre siacute pertenecen a la misma clase de edificio

1 2 3 4 5 6 70

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Estado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a


ATC-25

El principal objetivo del proyecto denominado ATC-25 fue estimar el riesgo siacutesmico de las liacuteneas vitales

de Estados Unidos En dicho proyecto las liacuteneas vitales son consideradas como aquellos sistemas

necesarios para la vida humana y el funcionamiento urbano sin las cuales grandes regiones urbanas no

pueden existir Las liacuteneas vitales baacutesicamente transportan comida agua combustibles energiacutea

informacioacuten y otros materiales necesarios para la existencia humana desde las aacutereas de produccioacuten hasta

las aacutereas de consumo urbano (ATC-25 1991) En el ATC-25 se realizaron algunos cambios significativos

con respecto a la metodologiacutea del ATC-13 Por ejemplo se hicieron modificaciones para que con las

propuestas del ATC-25 fuese posible estimar el riesgo siacutesmico de liacuteneas vitales en cualquier parte de

Estados Unidos y no soacutelo en California

Por otra parte en el ATC-25 consideraron uacutenicamente cuatro estados de dantildeo 1) dantildeo ligero (valor de

reemplazo de 1-10) 2) dantildeo moderado (valor de reemplazo de 10-30) 3) dantildeo fuerte (valor de

reemplazo de 30-60) y 4) dantildeo mayor a destruccioacuten (valor de reemplazo de 60-100) En este

proyecto obtuvieron funciones de vulnerabilidad que permiten estimar el riesgo siacutesmico de las liacuteneas

vitales (caminos o autoviacuteas tanques de almacenamiento liacuteneas o tuberiacuteas de transporte de gas natural

etc) Dichas funciones de vulnerabilidad estaacuten expresadas principalmente en porcentaje de dantildeo versus

intensidad macrosiacutesmica MM

Risk-UE

El proyecto Risk-UE fue un trabajo desarrollado en la Unioacuten Europea que se inicioacute en 2001 y se

concluyoacute en 2004 (Mouroux y Le Brun 2006) El principal objetivo del proyecto fue proponer

metodologiacuteas para estimar escenarios de riesgo siacutesmico de ciudades europeas De manera especiacutefica Risk-

UE adoptoacute dos metodologiacuteas para estimar el dantildeo siacutesmico esperado en edificios las cuales identificaron

con los nombres LM1 y LM2 (Milutinovic y Trendafiloski 2003) En la metodologiacutea LM1 o de nivel 1 el

peligro siacutesmico se define mediante los grados de intensidades de la escala macrosiacutesmica EMS-98

Mientras que la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios se expresa principalmente mediante el iacutendice de

vulnerabilidad total Dicho iacutendice es un valor comprendido entre 0 y 1 siendo los valores cercanos a cero

los que representan a edificios con baja vulnerabilidad siacutesmica y los valores cercanos a uno los que

representan a edificios con alta vulnerabilidad siacutesmica El iacutendice de vulnerabilidad total de cada edificio

estudiado se obtiene al considerar la tipologiacutea estructural de dicho edificio y las caracteriacutesticas del mismo

que contribuyan a aumentar o disminuir su vulnerabilidad siacutesmica final

Para estimar mediante la metodologiacutea LM1 el nivel de dantildeo siacutesmico medio de cada edificio estudiado se

emplea una funcioacuten de dantildeo semi-empiacuterica que depende de dos paraacutemetros el iacutendice de vulnerabilidad


total del edificio estudiado y el grado de intensidad macrosiacutesmica Adicionalmente este meacutetodo considera

expresiones para obtener una distribucioacuten de probabilidad tipo beta que describe la distribucioacuten del dantildeo

a partir del dantildeo siacutesmico medio estimado De manera que para estimar las probabilidades de que se

presenten cada uno de los 5 estados de dantildeo (Tabla 1-4) en los edificios de una zona urbana seraacute

necesario a) clasificar a cada edificio dentro de una tipologiacutea estructural b) estimar el iacutendice de

vulnerabilidad total de cada edificio c) estimar la intensidad siacutesmica que afectaraacute a cada uno de los

edificios y d) calcular la distribucioacuten de dantildeo a partir del iacutendice de vulnerabilidad total de cada edificio y

de la intensidad siacutesmica que se estimoacute afectaraacute a cada edificio (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Tabla 1-4 Grados de dantildeo considerados en el meacutetodo LM1 de Risk-UE

Grado de dantildeo Descripcioacuten

0-Nulo Sin dantildeo

1-Ligero Dantildeo insignificante a dantildeo ligero

2-Moderado Dantildeo estructural ligero dantildeo no estructural moderado

3-Substancial a fuerte Dantildeo estructural moderado dantildeo no estructural fuerte

4-Muy fuerte Dantildeo estructural fuerte dantildeo no estructural muy fuerte

5-Destruccioacuten Dantildeo estructural muy fuerte colapso total o cerca del colapso total

En el caso de la metodologiacutea LM2 o de nivel 2 el peligro siacutesmico se expresa en teacuterminos de espectros de

respuesta lineal 5 amortiguada y la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios tipo se expresa mediante

espectros de capacidad En este meacutetodo las funciones de dantildeo son estimadas mediante modelos analiacuteticos

Especiacuteficamente se obtienen curvas de fragilidad por tipologiacutea estructural las cuales permiten estimar la

probabilidad condicional de que un estado de dantildeo sea excedido Dichas curvas de fragilidad estaacuten

expresadas en teacuterminos de la probabilidad condicional de superar un estado de dantildeo versus el

desplazamiento espectral del edificio tipo De tal forma que para determinar las probabilidades de que se

excedan los diferentes niveles de dantildeo en el edificio tipo es necesario estimar su punto de capacidad por

demanda o punto de desempentildeo (performance point) Dicho punto define el nivel de demanda que sufriraacute

el edificio tipo sometido a la accioacuten siacutesmica especiacutefica y corresponde a la interseccioacuten del espectro de

respuesta no lineal (llamado tambieacuten espectro de demanda) con el espectro de capacidad (Pujades et al

2007)

Mediante el meacutetodo LM2 es posible obtener una matriz de probabilidad de dantildeo para cada tipologiacutea

estructural Esta matriz se obtiene al ubicar el desplazamiento espectral que le corresponde al punto de

desempentildeo del edificio en las curvas de fragilidad de dicho edificio Al hacerlo se obtienen las

probabilidades de ocurrencia asociadas a cada uno de los cuatro estados de dantildeo no nulos (Tabla 1-5)

considerados en la metodologiacutea LM2 (Milutinovic y Trendafiloski 2003) Una vez que se han obtenido

las matrices de probabilidad de dantildeo para cada tipologiacutea estructural estudiada se realiza lo siguiente 1) se

clasifica a cada uno de los edificios de la zona urbana en estudio dentro de una de las posibles tipologiacuteas


estructurales de las cuales se obtuvieron matrices de probabilidad de dantildeo y 2) se identifica la matriz de

dantildeo que le corresponde a cada edificio en funcioacuten de su tipologiacutea estructural para conocer las

probabilidades de que se presente en el edificio cada uno de los diferentes estados de dantildeo

Tabla 1-5 Equivalencia entre los grados de dantildeo de las metodologiacuteas LM1 y LM2 de Risk-UE

Grado de dantildeo

LM1 LM2

0-Nulo 0-Nulo

1-Ligero 1-Menor

2-Moderado 2-Moderado

3-Substancial a fuerte 3-Severo

4-Muy fuerte 4-Colapso

5-Destruccioacuten

Por otra parte el proyecto Risk-UE se organizoacute en bloques o paquetes de trabajo (workpackages) en

funcioacuten de los principales objetivos y aacutereas de estudio previstas en el proyecto Cada paquete de trabajo

generoacute su respectivo informe dando lugar a diferentes documentos siendo los maacutes relevantes para el

presente estudio los que se describen enseguida

WP1 Report European distinctive features inventory database and typology (Lungu et al 2001)

Este documento describe algunas directrices que tienen la finalidad de facilitar el proceso de obtencioacuten de

informacioacuten que suele ser relevante en los estudios de riesgo siacutesmico de zonas urbanas Sin embargo

desde el punto de vista de la estimacioacuten del dantildeo siacutesmico de edificios la principal contribucioacuten de este

documento es la propuesta de un grupo de tipologiacuteas estructurales que representan a la mayoriacutea de los

edificios en Europa Para este fin se incluyoacute en dicho documento una matriz de tipologiacuteas de edificios

que permite identificar edificios en funcioacuten de las principales caracteriacutesticas estructurales de la altura del

edificio y del nivel del coacutedigo siacutesmico empleado para su disentildeo Finalmente se describen caracteriacutesticas

generales de las 7 ciudades europeas elegidas para aplicar las metodologiacuteas generadas dentro del proyecto

Risk-UE

WP2 Report Basis of a handbook of earthquake ground motions scenarios (Faccioli et al 2003

Faccioli 2006) Este documento se planeoacute para que fuese la base para un manual europeo sobre

escenarios siacutesmicos en aacutereas urbanas De manera especiacutefica en dicho documento se establecen directrices

y recomendaciones para estimar escenarios siacutesmicos deterministas y probabilistas

Evaluacioacuten determinista del peligro siacutesmico para la ciudad De acuerdo con esta metodologiacutea el

escenario determinista representa la severidad de un movimiento siacutesmico del terreno sobre un aacuterea


urbana mediante el uso de uno o maacutes descriptores de peligro siacutesmico Dicho escenario puede ser

obtenido

- mediante la consideracioacuten de un ldquosismo de referenciardquo especificado por una magnitud o una

intensidad epicentral asociado a una fuente siacutesmica particular (por ejemplo una falla un punto o

un volumen de la corteza) En este caso normalmente los niveles de intensidad siacutesmica local

necesitan ser estimados a traveacutes de relaciones de atenuacioacuten para eacutel o los paraacutemetros de peligro

seleccionados o

- directamente a traveacutes de los valores de intensidad macrosiacutesmica o de paraacutemetros medidos

instrumentalmente que hayan sido generados por sismos dantildeinos del pasado En este caso se

suele seleccionar el valor de la intensidad o de los paraacutemetros siacutesmicos asociados al sismo

histoacuterico que a su vez fue seleccionado como el sismo representativo

Evaluacioacuten probabilista del peligro siacutesmico De acuerdo con esta metodologiacutea la evaluacioacuten probabilista

del movimiento siacutesmico o del escenario de peligrosidad uniforme es una representacioacuten del movimiento

siacutesmico sobre una aacuterea urbana que describe a traveacutes de los paraacutemetros de peligrosidad seleccionados la

severidad de los movimientos siacutesmicos esperados que tienen una probabilidad de excedencia del 10 en

50 antildeos (periodo de retorno de 475 antildeos) Tal representacioacuten se obtiene mediante el uso de una

herramienta computacional denominada CRISIS99 (Ordaz et al 1999) la cual incorpora y actualiza el

meacutetodo de Cornell (1968) para un anaacutelisis probabilista del peligro siacutesmico (PSHA por sus siglas en

ingleacutes)

Los escenarios siacutesmicos obtenidos en forma determinista o probabilista deben ser descritos en teacuterminos de

la intensidad macrosiacutesmica EMS-98 para que sea posible estimar el escenario de dantildeo siacutesmico mediante

el meacutetodo LM1 (Milutinovic y Trendafiloski 2003) Mientras que para que se pueda emplear el meacutetodo

LM2 para estimar escenarios de dantildeo siacutesmico (Milutinovic y Trendafiloski 2003) es necesario que los

escenarios siacutesmicos deterministas o probabilistas sean descritos en teacuterminos de espectros de respuesta en

su formato Sa-Sd (pseudo-aceleracioacuten versus pseudo-desplazamiento)

WP4 Report Vulnerability of current buildings Este documento contiene la descripcioacuten de las

dos metodologiacuteas que fueron propuestas para estimar el dantildeo siacutesmico en edificios La primera de ellas

denominada LM1 o de nivel 1 y la segunda LM2 o de nivel 2 (Mouroux y Le Brun 2006 Milutinovic y

Trendafiloski 2003) Tales metodologiacuteas fueron aplicadas en la estimacioacuten de escenarios de riesgo

siacutesmico en 7 ciudades europeas entre las que se incluyoacute a Barcelona (ICCCIMNE 2004 Milutinovic et

al 2004 Lungu et al 2004 Faccioli et al 2004 Brgm 2004 Kostov et al 2004 Pitilakis et al 2004)

Enseguida se describe en forma simplificada cada una de las dos metodologiacuteas de Risk-UE


Meacutetodo LM1 de Risk-UE

En la metodologiacutea LM1 el iacutendice de vulnerabilidad total que representa la vulnerabilidad siacutesmica de cada

edificio estudiado se estima mediante la Ec 1-1 (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

I I R mV V V V 1-1

donde VI es el iacutendice de vulnerabilidad maacutes probable del edificio por su tipologiacutea ∆VR es el

factor de vulnerabilidad regional y ∆Vm es la suma de las puntuaciones de todos los factores que

modifican la vulnerabilidad maacutes probable del edificio por su tipologiacutea

El iacutendice de vulnerabilidad por tipologiacutea estructural es un valor que puede representar la vulnerabilidad de

un edificio si soacutelo se considera el dato de su tipologiacutea En cualquier caso en el meacutetodo LM1 la seleccioacuten

del tipo estructural es una actividad criacutetica porque determina en gran medida el valor de la vulnerabilidad

siacutesmica que se asignaraacute al edificio estudiado

Una vez que se han estimado la intensidad siacutesmica I y el iacutendice de vulnerabilidad total IV es posible

estimar mediante una funcioacuten semi-empiacuterica el grado de dantildeo medio microD Para ello se emplea la Ec 1-2

en donde I corresponde a un grado de intensidad macrosiacutesmica EMS-98

625 13125 1 tanh

23I

D

I V

1-2

En la Ec 1-2 tanto el iacutendice de vulnerabilidad total como la intensidad macrosiacutesmica son escalares que

no representan parte importante de la incertidumbre asociada a dichos valores De acuerdo con el meacutetodo

LM1 una vez que se ha obtenido el grado de dantildeo medio microD es posible obtener una distribucioacuten de dantildeo

siacutesmico asociada a una funcioacuten de densidad de probabilidad tipo beta (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Por otra parte las estimaciones que se realizan en el meacutetodo LM1 son mediante escenarios siacutesmicos que

llevan a valores uacutenicos del grado de dantildeo estimado por lo que a pesar de incorporar elementos

probabilistas como los anaacutelisis de escenarios probabilistas puede considerarse que los resultados

mantienen un enfoque determinista

Aplicacioacuten del meacutetodo LM1de Risk-UE

Enseguida se describen los principales pasos empleados para estimar mediante el meacutetodo LM1 el dantildeo

siacutesmico esperado en los edificios descritos en la Tabla 1-3 cuando son sometidos a una intensidad MM

igual a VII


Debido al hecho de que uno de los objetivos de las metodologiacuteas Risk-UE fue que las mismas se

pudiesen emplear para estimar el riesgo siacutesmico de edificios localizados en diferentes paiacuteses y regiones

europeas se incluyeron en las metodologiacuteas elementos que permiten su faacutecil adaptacioacuten para estimar el

riesgo siacutesmico de edificaciones ubicadas en regiones diferentes Por tal motivo con la metodologiacutea LM1

tambieacuten es posible estimar el riesgo siacutesmico de edificios localizados en regiones fuera de Europa como es

el caso del presente ejemplo hipoteacutetico

De acuerdo con la metodologiacutea LM1 la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios 1 y 2 estaacute representada por

un iacutendice de vulnerabilidad total igual a 0556 y 0736 respectivamente Dichos valores se obtuvieron al

considerar a) cada uno de los datos de la Tabla 1-3 b) que la tipologiacutea estructural para edificios de

mamposteriacutea no reforzada con forjados de losas de hormigoacuten armado se denomina M34 (Milutinovic y

Trendafiloski 2003) c) que a la tipologiacutea M34 le corresponde un iacutendice por tipologiacutea estructural igual a

0616 d) que la suma de las puntuaciones debidas a los modificadores de la vulnerabilidad de los

edificios 1 y 2 son iguales a -006 y 012 respectivamente

En la metodologiacutea LM1 de Risk-UE la escala de intensidad considerada es la EMS-98 sin embargo los

grados macrosiacutesmicos de dicha escala son considerados equivalentes a los grados macrosiacutesmicos de la

escala MM (ATC-13 1985) Para ello es importante tener en cuenta que la escala EMS-98 tiene como

punto de partida la escala MSK y que en teacuterminos de la definicioacuten del grado de intensidad los grados

EMS-98 son equivalentes a los grados MSK (Gruumlnthal 1998)

Al aplicar la Ec 1-2 es posible obtener el grado de dantildeo medio que corresponde a los edificios 1 y 2

Posteriormente a partir de los valores del dantildeo medio obtenidos se puede estimar una distribucioacuten de

dantildeo para cada edificio (Figura 1-2) De acuerdo con las distribuciones de dantildeo estimadas el edificio 2

tiene mayor probabilidad de sufrir dantildeo siacutesmico que el edificio 1 Por ejemplo el edificio 2 tiene una

probabilidad cercana al 60 de sufrir el grado de dantildeo substancial mientras que el edificio 1 soacutelo tiene

una probabilidad cercana al 07 de sufrir el mismo grado de dantildeo

Es importante destacar que con la metodologiacutea LM1 de Risk-UE es posible usar diferentes tipos de datos

de los edificios para distinguir entre las diferentes vulnerabilidades siacutesmicas que suelen tener dos

edificios que pertenecen a la misma tipologiacutea estructural Dicha posibilidad no estaacute prevista en el ATC-13

(1985)

Con la finalidad de comparar los resultados obtenidos con el ATC-13 y con el meacutetodo LM1 de Risk-UE

es posible emplear una equivalencia entre los niveles de dantildeo establecidos en cada una de dichas

metodologiacuteas En este caso se emplearaacute la equivalencia determinada por Lantada (2007) en la que sentildeala

por ejemplo que el estado de dantildeo moderado del ATC-13 equivale al grado de dantildeo moderado del


meacutetodo LM1 (Tabla 1-6) A partir de esta uacuteltima consideracioacuten y de acuerdo con los resultados obtenidos

(Figura 1-1 y Figura 1-2) es posible identificar que la probabilidad de que ocurra el dantildeo moderado en el

edificio 2 si se presenta una intensidad siacutesmica de VII es igual al 43 o al 21 ya sea que se emplee el

ATC-13 o el meacutetodo LM1 respectivamente Por otra parte de acuerdo con los resultados obtenidos al

aplicar la metodologiacutea LM1 el dantildeo siacutesmico esperado en los edificios 1 y 2 es diferente (Figura 1-2)

debido a que su iacutendice de vulnerabilidad total es distinto

(a) (b)

Figura 1-2 Distribucioacuten del dantildeo siacutesmico estimado mediante el meacutetodo LM1 de Risk-UE para el edificio 1 (a)

y el edificio 2 (b) cuyos iacutendices de vulnerabilidad total son iguales a 0556 y 0736 respectivamente y estaacuten

sometidos a una intensidad macrosiacutesmica de VII

Tabla 1-6 Equivalencia entre los niveles de dantildeo establecidos en el ATC-13 y el meacutetodo LM1 de Risk-UE de

acuerdo con Lantada (2007)

ATC-13 LM1 Estado de dantildeo (Damage State) Grado de dantildeo

1-Nulo (None) 0-Nulo

2-Pequentildeo (Slight) 1-Ligero

3-Ligero (Light)

4-Moderado (Moderate) 2-Moderado

5-Fuerte (Heavy) 3-Substancial a fuerte

6-Mayor (Major) 4-Muy fuerte

7-Destruido (Destroyed) 5-Destruccioacuten


En el meacutetodo LM2 es necesario identificar las principales tipologiacuteas estructurales que representen a la

mayoriacutea de los edificios que existen en la zona urbana en la que se desea estimar el riesgo siacutesmico

Posteriormente se debe realizar un estudio analiacutetico para estimar las probabilidades de que se presenten

diferentes niveles de dantildeo en cada uno de los edificios tipo determinados De tal forma que el riesgo

siacutesmico de un edificio ldquoXrdquo de la zona urbana estudiada seraacute igual al dantildeo esperado para el edificio tipo

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a


que tenga las mayores similitudes con el edificio ldquoXrdquo Es decir el anaacutelisis analiacutetico para estimar el dantildeo

siacutesmico esperado soacutelo se realiza para edificios representativos y posteriormente se infiere que el resto de

los edificios de la zona urbana que tengan similitudes importantes con los edificios representativos

estudiados tendraacuten un riesgo siacutesmico similar

El estudio analiacutetico propuesto en el meacutetodo LM2 para analizar a los edificios representativos incluye

principalmente los pasos siguientes (Milutinovic y Trendafiloski 2003) 1) seleccioacuten del modelo de

edificio de la matriz de tipologiacuteas estructurales de Risk-UE o definicioacuten de las caracteriacutesticas de una

nueva tipologiacutea estructural 2) caacutelculo del espectro de capacidad del edificio tipo 3) estimacioacuten de las

curvas de fragilidad para el edificio tipo 4) determinacioacuten del espectro de demanda (siacutesmica) del sitio

especiacutefico donde se ubica el o los edificios en estudio 5) caacutelculo del punto de desempentildeo del edificio

tipo 6) empleo del punto de desempentildeo del edificio tipo y de las curvas de fragilidad correspondientes

para la obtencioacuten de las probabilidades de que ocurran en el edificio tipo cada uno de los 4 diferentes

estados de dantildeo (Tabla 1-5)

Aplicacioacuten del meacutetodo LM2 de Risk-UE

Con el propoacutesito de observar las principales ventajas y algunas de las limitaciones del meacutetodo LM2 de

Risk-UE se estima enseguida mediante dicho meacutetodo el riesgo siacutesmico de dos edificios Para ello se

consideran los datos sobre los edificios 3 y 4 indicados en la Tabla 1-7 Dichos edificios estaacuten ubicados

en suelo duro de la ciudad de Barcelona y corresponden a tipologiacuteas de edificios caracteriacutesticos de dicha

ciudad (Bonett 2003 Paricio 2001) Ademaacutes se considera que los edificios 3 y 4 estaraacuten sometidos a

intensidades siacutesmicas que tienen asociado un periodo de retorno de 500 antildeos

Tabla 1-7 Datos de dos edificios localizados en Barcelona


Tipo de edificio Mamposteriacutea no reforzada Forjados de vigueta de madera bovedilla manual relleno de cascotes y mortero mortero de cal y pavimento


Irregularidad geomeacutetrica en planta Baja

Irregularidad geomeacutetrica en elevacioacuten Alta


Bonett (2003) estudioacute la respuesta siacutesmica de edificios con diversas caracteriacutesticas por ejemplo estudioacute

dos edificios que se identificaraacuten en el presente trabajo como los edificios A y B los cuales tienen

importantes similitudes con los edificios 3 y 4 (Tabla 1-7) respectivamente Los estudios de Bonett

(2003) incluyeron la obtencioacuten de curvas de capacidad y de espectros de capacidad de los edificios A y

B Especiacuteficamente Bonett (2003) obtuvo para cada edificio los dos puntos de control que definen el


espectro de capacidad bilineal simplificado Dichos puntos son el de capacidad de cedencia (o fluencia) y

el de capacidad uacuteltima El punto de cedencia representa el desplazamiento en el que la respuesta del

edificio empieza a ser esencialmente no lineal mientras que el punto de capacidad uacuteltima representa el

desplazamiento en el que el sistema estructural global ha alcanzado el mecanismo de colapso (Bonett

2003) Los valores que definen el espectro de capacidad bilineal del edificio A estudiado por Bonett

(2003) se indican en la Tabla 1-8

Tabla 1-8 Valores que definen el espectro bilineal del edificio A (Bonett 2003)

Punto de cedencia Punto de capacidad uacuteltima

Dy (cm) Ay (g) Du (cm) Au (g)

069 0105 261 0100

Los cuatro estados de dantildeo siacutesmico no nulos que se establecieron en la metodologiacutea LM2 de Risk-UE

(Tabla 1-5) se pueden definir mediante diferentes criterios Uno de ellos se basa en los valores del

desplazamiento espectral de cedencia (Dy) y del desplazamiento espectral uacuteltimo (Du) tal como se

indica en la Tabla 1-9

Tabla 1-9 Valores de los umbrales de los Estados de dantildeo definidos en funcioacuten de Dy y Du

Estado de dantildeo Sd (desplazamiento espectral medio)

Leve 07 Dy

Moderado Dy

Severo Dy + 025(Du-Dy)

Completo Du

Por otra parte en el meacutetodo LM2 se estiman curvas de fragilidad mediante la Ec1-3 la cual fue

propuesta por HAZUS (FEMA 1999 FEMA 2009a)

1[ | ] ln d

dd dsds

SP ds S

S

1-3

donde Sd es el desplazamiento espectral

d dsS es la mediana (percentil 50) del desplazamiento espectral en el cual el edificio alcanza el

umbral del estado de dantildeo ds

βds es la desviacioacuten estaacutendar del logaritmo natural del desplazamiento espectral para el estado de

dantildeo ds y

Φ es la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa


En el caso de Risk-UE se fijoacute la probabilidad del umbral de dantildeo en un 50 y se consideroacute que el dantildeo

se distribuye de forma binomial o beta equivalente (Milutinovic y Trendafiloski 2003 Lantada 2007)

Con la finalidad de estimar las curvas de fragilidad para el edificio A mediante la Ec 1-3 Bonett (2003)

estimoacute a) los desplazamientos espectrales medios correspondientes a los diferentes estados de dantildeo para

el edificio A (Tabla 1-10) y b) las desviaciones estaacutendar del logaritmo natural del desplazamiento

espectral para cada estado de dantildeo (Tabla 1-11) A partir de los resultados de dichas estimaciones obtuvo

las curvas de fragilidad mostradas en la Figura 1-3

Tabla 1-10 Desplazamientos espectrales medios correspondientes a los diferentes estados de dantildeo para el

edificio A

LeveSd

(cm) odM eradoSd

(cm) SeveroSd

(cm) CompletoSd

(cm)

0483 069 117 261

Tabla 1-11 Desviaciones estaacutendar del logaritmo natural del desplazamiento espectral para cada estado de

dantildeo (Bonett 2003)

βdleve βdmoderado βdsevero βdcompleto

030 045 065 065

Figura 1-3 Curvas de fragilidad para el edificio A

Posteriormente Bonnet empleoacute el espectro de capacidad estimado para el edificio A y el espectro de

demanda siacutesmica correspondiente a un periodo de retorno de 475 antildeos para obtener el punto de capacidad

por demanda correspondiente al edificio A Dicho punto estaacute definido por un desplazamiento espectral de

113 cm y por una aceleracioacuten espectral de 0104 g (Bonett 2003) A continuacioacuten utilizoacute el punto de

0 05 1 15 2 25 3 35 40

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Desplazamiento espectral Sd (cm)

Pro

ba

bili

da

d d

e e

xce

de

nci

a

Sin dantildeoLeve

Moderado

Severo

Colapso


desempentildeo del edificio A y las curvas de fragilidad del mismo edificio (Figura 1-3) para obtener la

matriz de dantildeo de la Tabla 1-12 (Figura 1-4) Dicha matriz de dantildeo muestra las probabilidades de que

ocurran los diferentes niveles de dantildeo en el edificio A

Tabla 1-12 Matriz de probabilidad de dantildeo para el edificio A localizado en Barcelona (Bonett 2003)

Probabilidades de ocurrencia del estado de dantildeo 0 - Nulo 1 - Leve 2 - Moderado 3 - Severo 4 - Completo

0002 0133 0385 038 01

Por otra parte es posible emplear la Ec 1-4 para estimar un paraacutemetro de dantildeo medio (DSm) el cual

permite realizar comparaciones simplificadas de los resultados de riesgo siacutesmico Por ejemplo de acuerdo

con los resultados el valor del dantildeo medio DSm para el edificio A es igual a 244 lo cual significa que el

estado de dantildeo maacutes probable para dicho edificio es el estado de dantildeo moderado

0

N

m ii

DS iP DS

1-4

donde N corresponde al nuacutemero de estados de dantildeo considerados i es el nuacutemero correspondiente

al estado de dantildeo DSi y P[DSi] es la probabilidad de ocurrencia del estado de dantildeo i

Figura 1-4 Curvas de fragilidad para el edificio A y liacutenea vertical definida a partir del desplazamiento

espectral del punto de desempentildeo del edificio A

Todo el procedimiento descrito anteriormente para la obtencioacuten del dantildeo medio DSm para el edificio A

constituye en forma simplificada el procedimiento que se propone en el meacutetodo LM2 de Risk-UE para

estimar el dantildeo siacutesmico esperado en edificios representativos Por otra parte siguiendo un proceso similar

0 05 1 15 2 25 3 35 40

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e e

xce

de

nci

a

Sin dantildeoLeve

Moderado

Severo

Colapso


al empleado para el edificio A Bonett (2003) estimoacute un dantildeo medio de 231 para el edificio B lo cual

significa que el estado de dantildeo maacutes probable para el edificio B es el estado de dantildeo moderado

Debido a que al inicio del presente ejemplo de aplicacioacuten se identificoacute una gran similitud entre los

edificios 3 y 4 (Tabla 1-7) con los edificios A y B estudiados por Bonett (2003) es posible inferir que el

dantildeo siacutesmico esperado en los edificios 3 y 4 es esencialmente el mismo dantildeo siacutesmico que se espera en

los edificios A y B respectivamente Esta uacuteltima inferencia es un ejemplo del tipo de simplificaciones

que se requieren realizar en la praacutectica y que es parte de la propuesta del meacutetodo LM2 para evaluar el

riesgo siacutesmico de los numerosos edificios que existen en las zonas urbanas En otras palabras por

diversas razones no es posible realizar los estudios detallados hechos por Bonett (2003) para cada uno de

los miles de edificios diferentes que puede requerirse estudiar en una zona urbana Por lo tanto es

necesario agrupar a los edificios en tipologiacuteas estructurales que permitan evaluar el riesgo siacutesmico de

decenas centenas o incluso miles de edificios a partir de una sola tipologiacutea estructural (Lantada 2007)

Es importante mencionar que la metodologiacutea LM2 de Risk-UE tiene como referencia principal la

metodologiacutea conocida como HAZUSrsquo99 (FEMA 1999) la cual significoacute un avance importante en la

estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas En el capiacutetulo siguiente se incluye maacutes

informacioacuten sobre algunas de las maacutes importantes metodologiacuteas que se han creado para estimar el riesgo

siacutesmico de edificios en zonas urbanas La conclusioacuten maacutes importante de este anaacutelisis y discusioacuten de

meacutetodos de anaacutelisis del riesgo siacutesmico al uso es que todos ellos definen el dantildeo siacutesmico esperado para

escenarios siacutesmicos especiacuteficos de forma que aunque pueden analizar escenarios definidos en teacuterminos

deterministas y probabilistas los resultados en cualquier caso se dan bajo un enfoque determinista es

decir no incorporan las incertidumbres ni en las acciones siacutesmicas esperadas ni en la vulnerabilidad de

los edificios definidos mediante iacutendices espectros de capacidad y curvas de fragilidad Esta Tesis

persigue incorporar y cuantificar estos elementos de incertidumbre mediante un enfoque probabilista del

meacutetodo LM1 Esta motivacioacuten y los principales objetivos de esta Tesis se definen a continuacioacuten

12 Motivacioacuten

Actualmente se suelen realizar dos grandes tipos de estimaciones del riesgo siacutesmico

A Estimaciones de escenarios de riesgo siacutesmico [nivel de dantildeo asociado a la ocurrencia de un solo

evento siacutesmico o a las intensidades asociadas a un periodo de retorno] (Milutinovic y

Trendafiloski 2003) y

B Estimaciones de dantildeo siacutesmico anualizado [frecuencia anual de ocurrencia o de excedencia del

dantildeo asociado a todos los sismos de diferentes tamantildeos y localizaciones que pueden ocurrir]

(Coburn y Spence 2002)


Las metodologiacuteas LM1 y LM2 de Risk-UE corresponden baacutesicamente a metodologiacuteas tipo A es decir el

principal objetivo de las mismas es estimar escenarios de riesgo siacutesmico Por otra parte tal como se

mencionoacute anteriormente dichas metodologiacuteas tienen en gran medida un enfoque determinista Es decir el

nuacutemero de consideraciones de caraacutecter probabilista empleadas en dichos meacutetodos para estimar el riesgo

siacutesmico es reducido

Por otra parte a pesar de que los escenarios siacutesmicos obtenidos con las metodologiacuteas LM1 y LM2 son de

gran utilidad (Coburn y Spence 2002 Scawthorn 2003) soacutelo constituyen una parte de la informacioacuten del

riesgo siacutesmico requerida para gestionar adecuadamente el riesgo en las zonas urbanas En general

ademaacutes de la informacioacuten de los escenarios de riesgo siacutesmico asociados a un evento siacutesmico o a las

intensidades siacutesmicas asociadas a un periodo de retorno determinado es necesario por ejemplo tener

informacioacuten del riesgo siacutesmico expresado en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia del dantildeo

siacutesmico Esta uacuteltima informacioacuten es fundamental para poder tomar decisiones asociadas a relaciones

costo-beneficio las cuales forman parte importante de la gestioacuten integral del riesgo siacutesmico de zonas

urbanas

En relacioacuten a las metodologiacuteas LM1 y LM2 de Risk-UE se puede concluir que las mismas son de gran

utilidad en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas sin embargo tambieacuten se puede

afirmar que dichas metodologiacuteas son susceptibles de ser modificadas para que a) consideren importantes

fuentes de incertidumbre relacionadas con la estimacioacuten de los escenarios de riesgo siacutesmico que

actualmente no son consideradas o que pueden ser consideradas con un mayor nivel de detalle b)

representen expliacutecitamente incertidumbres asociadas a los resultados de riesgo siacutesmico c) se puedan usar

para realizar estimaciones de dantildeo siacutesmico anualizado el cual se obtiene al considerar los efectos de

todos los sismos de diferentes tamantildeos que pueden ocurrir en diferentes intervalos de tiempo

Por otra parte en el caso de Barcelona ademaacutes del estudio de riesgo siacutesmico realizado para dicha ciudad

dentro del proyecto Risk-UE se han realizado en los uacuteltimos antildeos importantes trabajos relacionados con

diferentes aspectos del riesgo siacutesmico de tal ciudad (Irizarry et al 2010 Pujades et al 2010 Lantada et al

2010 Barbat et al 2009 Lantada et al 2009a Barbat et al 2008 Carrentildeo et al 2007a Barbat et al

2006a Barbat et al 1998 Barbat et al 1996 Yeacutepez et al 1996) Dichos estudios han permitido tener un

panorama importante sobre el riesgo siacutesmico de la ciudad sin embargo los mismos se han enfocado

principalmente a la obtencioacuten de escenarios de riesgo siacutesmico por lo que es conveniente realizar nuevos

estudios del riesgo siacutesmico en Barcelona en los que se realicen estimaciones de dantildeo siacutesmico anualizado

En funcioacuten de todo lo mencionado anteriormente las principales motivaciones del presente trabajo son las

siguientes 1) proponer modificaciones que permitan considerar maacutes elementos probabilistas en la

metodologiacutea LM1 de Risk-UE 2) hacer las modificaciones requeridas para que el meacutetodo LM1 de Risk-


UE pueda emplearse para estimar el riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia de

diferentes estados de dantildeo 3) aplicar la metodologiacutea modificada en el presente trabajo para obtener el

riesgo siacutesmico de Barcelona en teacuterminos de frecuencias anuales de ocurrencia de los diferentes estados

de dantildeo y con ello complementar los resultados de escenarios siacutesmicos que se obtuvieron en estudios

previos en los que se aplicoacute la metodologiacutea LM1 de Risk-UE

13 Objetivos

El objetivo general de la presente tesis es modificar mediante un enfoque probabilista el meacutetodo LM1

propuesto en el proyecto Risk-UE para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas La

metodologiacutea modificada se llamaraacute LM1_P y permitiraacute expresar el riesgo siacutesmico estimado en teacuterminos

de frecuencias anuales de excedencia del dantildeo siacutesmico

A partir de este objetivo general se han definido los objetivos metodoloacutegicos siguientes

- Incorporar la definicioacuten del peligro siacutesmico en teacuterminos de curvas probabilistas que representen

principalmente la frecuencia anual de excedencia en funcioacuten de intensidades macrosiacutesmicas

- Definir la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios mediante distribuciones de probabilidad del

iacutendice de vulnerabilidad

- Obtener estimaciones de dantildeo que incorporen las incertidumbres en las definiciones de la accioacuten

siacutesmica y de la vulnerabilidad

Por otra parte los objetivos aplicados son los siguientes

- Desarrollar una herramienta informaacutetica que permita automatizar la aplicacioacuten del meacutetodo

LM1_P a escala de edificio individual a escala urbana y a escala regional Dicha herramienta

facilitaraacute el proceso requerido para hacer estimaciones del riesgo siacutesmico de los cientos o miles

de edificios que pueden existir en una regioacuten o en una zona urbana

- Realizar una estimacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de Barcelona para obtener frecuencias

anuales de excedencia de diferentes estados de dantildeo en teacuterminos probabilistas es decir

incluyendo los intervalos de incertidumbre asociados a la accioacuten siacutesmica y a los iacutendices de

vulnerabilidad

- Comparar los resultados con escenarios siacutesmicos desarrollados hasta la fecha

14 Metodologiacutea LM1_P

Las principales caracteriacutesticas del meacutetodo LM1_P que se desarrolla en el presente trabajo bajo un

enfoque probabilista son las siguientes 1) el peligro siacutesmico se estima a traveacutes de un anaacutelisis


probabilista y se expresa fundamentalmente a traveacutes de frecuencias anuales de excedencia de

intensidades macrosiacutesmicas que incluyen incertidumbres asociadas a los procedimientos utilizados para

su cuantificacioacuten 2) la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios se estima a traveacutes de un anaacutelisis

probabilista Dicho anaacutelisis permite que la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio estudiado sea

representada en teacuterminos de funciones de densidad de probabilidad que describen la probabilidad de que

el iacutendice de vulnerabilidad tome determinados valores 3) los resultados del dantildeo esperado se expresan de

forma probabilista e incorporan las incertidumbres asociadas a la vulnerabilidad y a la intensidad

siacutesmicas

Por otra parte se utiliza la metodologiacutea LM1_P para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios de

Barcelona de los cuales se dispone datos actualizados al antildeo 2008 Al aplicar la metodologiacutea se obtienen

curvas de frecuencia anual de excedencia del dantildeo y de las peacuterdidas econoacutemicas

La estimacioacuten del riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea probabilista LM1_P se ha organizado en los

siguientes moacutedulos 1) peligrosidad siacutesmica 2) vulnerabilidad siacutesmica y 3) dantildeo siacutesmico esperado

1 Peligrosidad siacutesmica Con la finalidad de realizar la estimacioacuten probabilista de la peligrosidad

siacutesmica en la metodologiacutea propuesta se considera el uso del modelo probabilista bien conocido

de Cornell-Esteva (McGuire 2008 Esteva 1970 Cornell 1968) y para tal fin se han elegido

usar los coacutedigos de coacutemputo CRISIS2008 (Ordaz et al 2008) y CRISIS2007 (Ordaz et al 2007)

Dichas herramientas de coacutemputo permiten obtener las frecuencias de excedencia de diferentes

paraacutemetros de peligrosidad siacutesmica (aceleracioacuten maacutexima del terreno intensidades macrosiacutesmicas

etc)

2 Vulnerabilidad siacutesmica La estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica es el apartado de la

metodologiacutea en la que se han hecho algunas de las contribuciones maacutes importantes que permiten

distinguir la metodologiacutea LM1 con respecto a la metodologiacutea LM1_P propuesta en el presente

trabajo Ademaacutes con el propoacutesito de sistematizar la estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de

los edificios se han empleado fundamentalmente dos herramientas a) Los coacutedigos SIG (Sistemas

de Informacioacuten Geograacutefica) y b) El coacutedigo de coacutemputo USERISK 2011 el cuaacutel fue creado como

parte del presente trabajo para ayudar en la sistematizacioacuten de la metodologiacutea probabilista

LM1_P

3 Dantildeo siacutesmico esperado Mediante la metodologiacutea LM1_P se obtienen principalmente curvas de

frecuencias anuales de excedencia de diferentes estados de dantildeo siacutesmico que permiten incorporar

las incertidumbres en la accioacuten siacutesmica y en la vulnerabilidad La obtencioacuten de tales curvas de

riesgo siacutesmico puede realizarse mediante el coacutedigo USERISK 2011 el cual genera archivos de

resultados que facilitan su representacioacuten mediante herramientas SIG


15 Contenido de la memoria

En el capiacutetulo 2 denominado Dantildeo y Riesgo Siacutesmicos se incluye una breve revisioacuten de temas

relacionados con el riesgo siacutesmico los cuales son relevantes para el presente trabajo Se hace especial

eacutenfasis en las metodologiacuteas existentes para emplear el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas

La metodologiacutea probabilista LM1_P propuesta para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas

urbanas se describe en el capiacutetulo 3 Dicha metodologiacutea permite considerar un importante nuacutemero de

incertidumbres asociadas a la estimacioacuten de la vulnerabilidad y de la peligrosidad siacutesmica y en

consecuencia al riesgo siacutesmico de edificios La metodologiacutea propuesta permite obtener resultados de

riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia de diferentes estados de dantildeo

Adicionalmente en el capiacutetulo 3 se mencionan los principales conceptos usados en el presente trabajo y

se destacan las principales ventajas de la metodologiacutea LM1_P Este capiacutetulo tambieacuten incluye una

descripcioacuten detallada de los principales pasos de la metodologiacutea probabilista LM1_P

En el capiacutetulo 4 se describen las principales caracteriacutesticas de un coacutedigo para ordenador denominado

USERISK 2011 el cual se desarrolloacute para implementar los principales pasos de la metodologiacutea LM1_P

que permiten estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas USERISK 2011 se ejecuta en

plataforma Windows y facilita el proceso de estimacioacuten del dantildeo siacutesmico esperado en edificios de zonas

urbanas Debido a que la cantidad de datos que usualmente se manejan en estudios de riesgo siacutesmico de

zonas urbanas suele ser importante USERISK 2011 estaacute disentildeado para leer archivos de datos generados

en el formato estaacutendar CSV (Comma delimited) Esto uacuteltimo permite que el manejo de los datos se pueda

realizar mediante el empleo de muy diversas herramientas informaacuteticas Adicionalmente los principales

resultados generados por USERISK 2011 son almacenados en archivos que permiten que diferentes

aspectos del riesgo siacutesmico puedan ser representados a traveacutes de diversos sistemas computacionales

incluyendo los sistemas de informacioacuten geograacutefica

En los capiacutetulos 5 6 y 7 se describen los principales procedimientos empleados para estimar el riesgo

siacutesmico de Barcelona mediante las directrices de la metodologiacutea LM1_P Especiacuteficamente en el capiacutetulo

5 se describe el procedimiento usado para estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona Dicho

procedimiento incluyoacute el uso del coacutedigo CRISIS el cual fue elegido para estimar la peligrosidad siacutesmica

en el proyecto Risk-UE y tambieacuten en la metodologiacutea LM1_P Adicionalmente los resultados obtenidos

de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona son comparados con resultados generados en estudios previos

Por otra parte en el capiacutetulo 6 se describen los principales pasos utilizados para estimar la vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios en Barcelona mediante la metodologiacutea probabilista LM1_P En este mismo

capiacutetulo los resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos son comparados con resultados estimados en

estudios previos Por otra parte en el capiacutetulo 7 se describen los principales resultados del riesgo siacutesmico


de los edificios de Barcelona los cuales se obtienen al integrar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona y la

vulnerabilidad siacutesmica de sus edificios (capiacutetulos 5 y 6) Los resultados obtenidos sobre el riesgo siacutesmico

de los edificios de Barcelona son comparados con resultados de estudios previos Finalmente en el

capiacutetulo 8 se mencionan las principales conclusiones del trabajo y las futuras liacuteneas de investigacioacuten



2 CAPIacuteTULO 2 DANtildeO Y RIESGO SIacuteSMICOS

Edificios

Los edificios son objetos disentildeados y construidos por el hombre que tienen la funcioacuten de ofrecer espacios

en los que se pueda realizar en forma satisfactoria una o varias actividades Sin embargo los edificios son

tambieacuten bienes inmuebles es decir objetos que tienen un valor econoacutemico (Guimet 2002) Por lo tanto

con frecuencia durante las diversas etapas en la vida de los edificios (Figura 2-1) se toman decisiones de

caraacutecter econoacutemico

Figura 2-1 Principales etapas en la vida de los edificios

Por otra parte con el propoacutesito de que los edificios cumplan con condiciones miacutenimas de seguridad y

habitabilidad los gobiernos suelen establecer coacutedigos o normas en las que se indican los requisitos

baacutesicos que deben cumplir los edificios nuevos (IBC 2009 NTC-08 2008 CTE 2006 RCDF 2004)

Tales normas suelen actualizarse con frecuencia para incluir nuevos requerimientos y nuevos

conocimientos sobre el disentildeo y la construccioacuten de edificios

Etapa baacutesica

Etapa opcional

Disentildeo

Construccioacuten

Uso

Mantenimiento

Remodelacioacuten

Demolicioacuten

24 Capiacutetulo 2 ndash Dantildeo y Riesgo Siacutesmicos

En general no hay periodos predeterminados para realizar actualizaciones de las normas de disentildeo de

edificios pero algunas de ellas se actualizan en periodos que suelen oscilar entre 5 y 10 antildeos De tal

forma que si la mayoriacutea de los edificios son disentildeados para tener una vida uacutetil de al menos 50 antildeos es

posible concluir que la mayor parte de los edificios existentes no cumplen las normas maacutes recientes que

para disentildeo y construccioacuten de edificios se han publicado Por tal motivo en algunos paiacuteses estados o

ciudades los gobiernos crean tambieacuten normas para los edificios existentes (IEBC 2009) las cuales

difieren de las normas para los edificios que apenas se construiraacuten (IBC 2009) Por ejemplo en el estado

de Nueva York en Estados Unidos tienen vigente el Coacutedigo para Edificios del Estado de Nueva York

(BC-NY 2007) el cual es aplicable a la construccioacuten de nuevos edificios y el Coacutedigo para Edificios

Existentes del Estado de Nueva York el cual es aplicable cuando se realizan modificaciones en edificios

existentes (EBC-NY 2007) Tambieacuten hay coacutedigos que sentildealan expliacutecitamente que son aplicables

legalmente en el caso de que el propietario de un edificio desee mejorar voluntariamente la capacidad

sismorresistente de su edificio (CCP 2009)

La imposibilidad de exigir que se apliquen las mismas normas de disentildeo y construccioacuten a los edificios

nuevos y a los edificios existentes obedece principalmente a razones econoacutemicas Es decir desde el

punto de vista teacutecnico seriacutea factible que un importante nuacutemero de edificios existentes se modificara para

cumplir con nuevas exigencias de disentildeo pero con frecuencia no se dispone de los recursos econoacutemicos

requeridos para hacerlo (Erdey 2007)

Afectaciones en edificios

Los edificios estaacuten expuestos a diferentes acciones durante todas las etapas de su vida uacutetil Por lo tanto

uno de los objetivos durante la etapa de disentildeo de un edificio es identificar las acciones que deberaacute

soportar tal edificio durante su vida uacutetil para posteriormente disentildearlo para que sea capaz de soportar en

forma adecuada la presencia de tales acciones En determinados casos ciertas acciones pueden afectar a

los edificios de alguna de las siguientes maneras a) impidiendo el funcionamiento normal del edificio b)

causaacutendole dantildeo fiacutesico al edificio o c) generaacutendole ambas afectaciones en diferentes magnitudes Sin

embargo en cualquiera de estas situaciones suele haber una peacuterdida econoacutemica asociada

El tipo de afectaciones que se puede permitir en un edificio se suele determinar en funcioacuten de la

importancia del edificio Por ejemplo los hospitales suelen ser considerados como edificios de gran

importancia en los cuales las afectaciones que pueden permitirse durante su vida uacutetil son miacutenimas

porque se acepta que el funcionamiento de los hospitales no debe verse interrumpido en ninguacuten caso Por

ello en los reglamentos de disentildeo las exigencias suelen aumentar conforme sube el nivel de importancia

del edificio (IBC 2009 NCSE-02 2002 RCDF 2004)


21 Dantildeo en edificios

211 Dantildeofiacutesicoenedificios

Usualmente los edificios sufren alguacuten tipo de dantildeo fiacutesico durante su vida Sin embargo son las

caracteriacutesticas del dantildeo fiacutesico las que determinaraacuten el nivel de perjuicio o afectacioacuten que dicho dantildeo

causa a los usuarios duentildeos e interesados en los edificios El dantildeo en los edificios puede clasificarse en

funcioacuten de la parte del edificio en la que ocurre el dantildeo Por ejemplo con frecuencia se distingue entre

dantildeo estructural y dantildeo no estructural En el primer caso el dantildeo se localiza en los elementos de la

estructura (columnas muros etc) Mientras que en el segundo caso el dantildeo se localiza principalmente en

cualquier elemento del edificio que no sea parte de la estructura (ventanas muros no estructurales o de

relleno etc)

212 Origendeldantildeofiacutesicoenedificios

Un dantildeo comuacuten en los edificios es el deterioro fiacutesico de los materiales de la estructura del edificio debido

al efecto que el medio ambiente genera sobre dichos materiales durante el tiempo de existencia del

edificio (Ashworth 1996 2004) Las caracteriacutesticas del dantildeo fiacutesico que se puede presentar en un edificio

suelen depender de varios factores Algunos de estos factores se relacionan con las propias caracteriacutesticas

del edificio (factores internos) y otros factores estaacuten asociados a determinadas caracteriacutesticas o elementos

del medio que rodea al edificio (factores externos) Por ejemplo algunos elementos o factores internos

que influyen en las caracteriacutesticas del dantildeo que se puede presentar en un edificio son a) las caracteriacutesticas

de la estructura del edificio (columnas muros etc) b) la calidad y propiedades de los materiales del

edificio y c) la calidad en la mano de obra usada durante la construccioacuten del edificio

De manera semejante los factores externos que pueden contribuir a generar dantildeo en un edificio existente

son por ejemplo a) el clima y las condiciones ambientales que afectan al edificio durante su vida b)

cambios en las condiciones del suelo donde el edificio se localiza c) presencia de movimientos siacutesmicos

del terreno y d) presencia de lluvias y huracanes Por otra parte la mayoriacutea de los factores externos que

pueden contribuir a generar dantildeo en un edificio pueden clasificarse a su vez en funcioacuten de la frecuencia

de ocurrencia como 1) eventos frecuentes 2) eventos poco frecuentes o raros 3) eventos extraordinarios

Tambieacuten es posible realizar una clasificacioacuten del dantildeo en funcioacuten de la principal fuente que lo

desencadena por ejemplo a) dantildeo por sismo o dantildeo siacutesmico b) dantildeo por inundacioacuten c) dantildeo por

tsunami d) dantildeo por viento e) dantildeo por fuego y f) dantildeo por explosiones (FEMA 427 2003)


El colapso es el nivel de dantildeo fiacutesico maacutes grave que puede sufrir un edificio ya que supone su destruccioacuten

Tal nivel de dantildeo suele ser producto de una combinacioacuten de condiciones adversas en las que no siempre

estaacute presente alguna accioacuten accidental (sismo explosioacuten huracaacuten etc) Por ejemplo algunos edificios

sufren colapso ante las solicitaciones de cargas gravitacionales como fue el caso de un edificio estudiado

por Palmisiano et al (2007) Conforme a dicho estudio la causa maacutes probable del inesperado colapso de

un edificio en la avenida Giotto en Foggia Italia fue la excepcional vulnerabilidad de las estructuras de

hormigoacuten armado del edificio debida a las extremadamente pobres caracteriacutesticas mecaacutenicas y fiacutesicas del

hormigoacuten y a serios errores de disentildeo y construccioacuten Ademaacutes se determinoacute que dicho edificio colapsoacute

soacutelo 30 antildeos despueacutes de su construccioacuten y sin evidentes signos premonitorios y sin la ocurrencia de

alguna accioacuten accidental (Palmisiano et al 2007)

Otro caso similar ocurrioacute en Turquiacutea donde colapsoacute totalmente y suacutebitamente el edificio de apartamentos

de Zumurt En este caso se determinoacute que las causas maacutes probables del colapso de dicho edificio fueron

las deficientes consideraciones y errores hechos durante la etapa de disentildeo y los errores cometidos

durante la construccioacuten (Kaltakci et al 2007) Estos uacuteltimos errores fueron principalmente el uso de

miembros de dimensiones menores a los especificados en los planos el empleo de materiales impropios

como hormigoacuten de pobre calidad y el uso de inadecuados espaciamientos y detallados del refuerzo del

hormigoacuten

Los estudios de Palmisiano et al (2007) y de Kaltakci et al (2007) coinciden en que la causa maacutes

probable del colapso de los edificios que estudiaron fue la combinacioacuten de diversos factores En ambos

casos se habla de causas maacutes probables del colapso porque se reconoce que hay incertidumbres en la

determinacioacuten precisa de dichas causas

213 Cuantificacioacutendeldantildeofiacutesicoenedificios

Para describir el nivel de dantildeo fiacutesico en edificios con frecuencia se emplean estados de dantildeo El empleo

de tales estados de dantildeo facilita en gran medida el proceso de estimacioacuten y cuantificacioacuten del dantildeo fiacutesico

que puede presentarse en los edificios Por ejemplo en la Tabla 2-1 se muestra una escala que emplea

estados de dantildeo para cuantificar dantildeo fiacutesico En este caso tales estados estaacuten asociados al dantildeo que es

generado por huracanes en edificios residenciales De manera similar en la Tabla 1-2 es posible observar

otra escala de dantildeo pero en este caso la utilizada para describir la magnitud del dantildeo fiacutesico generado por

sismos en edificios Mientras que en la Tabla 2-2 se muestra una de las escalas de dantildeo utilizada para

describir el nivel de dantildeo fiacutesico generado por inundaciones en edificios


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Tabla 2-2 Estados de dantildeo en edificios debido a inundacioacuten considerados en el modelo HAZUS (FEMA

2009c)

Estado de dantildeo Porcentaje de dantildeo

Ligero 1-10

Moderado 11-50

Substancial 51-100

214 Peacuterdidaseconoacutemicaspordantildeofiacutesicoenedificios

En general cualquier dantildeo fiacutesico en edificios tiene asociada una peacuterdida econoacutemica la cual suele deberse

al costo de reparacioacuten del dantildeo fiacutesico y al costo de la interrupcioacuten de las actividades productivas o

comerciales que se desarrollaban normalmente en los edificios Por otra parte expresar el dantildeo fiacutesico en

edificios en teacuterminos de unidades monetarias facilita la toma de decisiones relacionadas con dicho dantildeo

(Kleindorfer et al 2005 ATC-58-1 2002)

Para fines de identificacioacuten se suele distinguir entre diferentes tipos de peacuterdidas econoacutemicas Asiacute por

ejemplo la peacuterdida econoacutemica asociada al costo de reparacioacuten del dantildeo fiacutesico que se ha presentado en un

edificio se suele identificar como peacuterdida econoacutemica directa Mientras que una peacuterdida econoacutemica

indirecta puede corresponder a las peacuterdidas asociadas a la interrupcioacuten de las actividades productivas o

comerciales que se desarrollaban normalmente en un edificio

22 Dantildeo siacutesmico

221 Dantildeosiacutesmicoenedificios

En general las palabras sismo o seiacutesmo terremoto y temblor son usadas como sinoacutenimos y provienen del

griego σεισμός ndash sacudida del latiacuten terraemōtus - movimiento de tierra y del latiacuten tremulāre ndash sacudirse

respectivamente Por otra parte para fines de ingenieriacutea se usan definiciones como las siguientes ldquosismo

es una sacudida de la Tierra que tiene origen tectoacutenico o volcaacutenicordquo (Aki y Lee 2003) y ldquoUn sismo es el

fenoacutemeno entero de la ruptura de una falla que libera energiacutea de deformacioacuten almacenada en la corteza de

la Tierra y de la propagacioacuten de la energiacutea desde la fuente en forma de ondas vibratorias en todas

direccionesrdquo (McGuire 2004)

Por otra parte el concepto de dantildeo siacutesmico en edificios se refiere al dantildeo fiacutesico que se produce en

edificios durante la ocurrencia de determinados sismos Ademaacutes el dantildeo siacutesmico suele clasificarse en

dantildeo siacutesmico directo y dantildeo siacutesmico indirecto Un ejemplo de dantildeo siacutesmico directo son los cristales rotos

de una ventana de un edificio siempre que el dantildeo en dicha ventana se haya producido durante la

ocurrencia del sismo Mientras que el fuego en un edificio que se inicia debido al dantildeo generado por un


sismo es un caso de dantildeo siacutesmico indirecto el cual en ocasiones puede ser de grandes dimensiones

(Kircher et al 2006) Tambieacuten es posible distinguir entre dantildeo siacutesmico estructural y dantildeo siacutesmico no

estructural (FEMA 74 1994) sin embargo es importante destacar que la clasificacioacuten del dantildeo en estos

dos grandes grupos es de caraacutecter ingenieril y no es consistente con los intereses de los propietarios o

aseguradores Para ellos los dos grupos de intereacutes son 1) la estructura y el resto de los sistemas del

edificio los cuales suelen ser responsabilidad del propietario del edificio y 2) los contenidos de los

edificios los cuales son tiacutepicamente la responsabilidad del ocupante o inquilino del edificio (ATC-69

2008)

A menos que se establezca algo diferente cuando en el presente trabajo se mencione dantildeo siacutesmico se

estaraacute refirieacutendose al dantildeo fiacutesico directo que es originado en los edificios durante la ocurrencia de un

sismo

222 Origendeldantildeosiacutesmicoenedificios

Todos los edificios soportan cargas estaacuteticas porque al menos soportan su peso propio Sin embargo en

ocasiones los edificios deben soportar tambieacuten solicitaciones dinaacutemicas importantes Por tal razoacuten se han

definido diversos conceptos que facilitan el estudio del efecto que pueden generar las solicitaciones

dinaacutemicas sobre los edificios Uno de dichos conceptos se denomina respuesta siacutesmica de un edificio y

corresponde al comportamiento de un edificio que es movido desde la base por un movimiento siacutesmico

del terreno Dicha respuesta siacutesmica depende en gran medida de las caracteriacutesticas del edificio y del

movimiento siacutesmico del terreno (Jennings 2003 Chopra 1995) a su vez las particularidades de la

respuesta siacutesmica determinaraacuten en gran medida las caracteriacutesticas del dantildeo siacutesmico que se puede presentar

en el edificio

223 Cuantificacioacutendeldantildeosiacutesmico

Dos variables importantes que influyen en la determinacioacuten del nivel de detalle con que se describen los

dantildeos en un edificio ocasionados por un sismo son el tiempo disponible para identificar los dantildeos y el

propoacutesito de la identificacioacuten de los dantildeos Por ejemplo despueacutes de la ocurrencia de un sismo importante

suele ser necesario evaluar si hay edificios que presenten alguacuten nivel de dantildeo que reduzca la seguridad

estructural del edificio a niveles tales que impidan que pueda seguirse ocupando (ATC-20-1 2005

Carrentildeo et al 2005 Anagnostopoulos y Moretti 2008a y 2008b) En estos casos es necesario evaluar

dantildeos en poco tiempo y frecuentemente a partir de una inspeccioacuten visual de pocos minutos

Por otra parte la estimacioacuten del dantildeo que han generado sismos en edificios suele realizarse mediante

diferentes procedimientos lo cual dificulta el uso de dicha informacioacuten para realizar anaacutelisis estadiacutesticos


del dantildeo siacutesmico en edificios Por ello en antildeos recientes se han hecho propuestas para uniformizar el

proceso para identificar y registrar los dantildeos siacutesmicos que se han presentado en edificios (EERI 2003

1996)

224 Peacuterdidassiacutesmicas

El concepto de peacuterdidas siacutesmicas suele emplearse para indicar peacuterdidas econoacutemicas asociadas a los dantildeos

siacutesmicos directos indirectos o ambos Ademaacutes las peacuterdidas siacutesmicas pueden referirse al dantildeo siacutesmico de

un edificio o de muchos edificios e incluso pueden estar asociadas a la totalidad del dantildeo generado por

un sismo en una ciudad estado o paiacutes Las peacuterdidas siacutesmicas pueden ser muy importantes incluso en

sismos de magnitud moderada Por ejemplo las peacuterdidas totales generadas por el sismo de Northridge de

1994 excluyendo efectos indirectos ascendieron a maacutes de 40 mil millones de doacutelares (Eguchi et al

1998) cantidad que superoacute en forma significativa las peacuterdidas asociadas a otros sismos importantes de

California (Figura 2-2) Tales peacuterdidas fueron tambieacuten cerca de la mitad de las peacuterdidas econoacutemicas que

generoacute el huracaacuten Katrina en 2005 (Kunreuther y Pauly 2006) el cual es considerado como el desastre

natural que ha generado las mayores peacuterdidas en la historia de Estados Unidos (Viscusi 2006) En el caso

de las peacuterdidas de Northridge las mismas produjeron un perjuicio significativo en el sistema internacional

de seguros porque tales peacuterdidas superaron en mucho las previsiones hechas

Figura 2-2 Sismos que han generado las mayores peacuterdidas reportadas en California USA en el periodo

1970-2000 (Rowshandel et al 2007)

Por otra parte es importante destacar que a pesar del gran tamantildeo de las peacuterdidas en Northridge el

nuacutemero de viacutectimas mortales fue relativamente pequentildeo Esta uacuteltima afirmacioacuten se apoya en el hecho de

que las 58 muertes atribuidas al sismo de Northridge fue una cantidad similar a las atribuidas al sismo de

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1

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San Fernando 1971 (66) Loma Prieta 1989 (69) Northridge 1994 (67)

Sismo antildeo y magnitud


San Fernando y al sismo de Loma Prieta (Figura 2-3) Adicionalmente se reportoacute que del total de muertes

debidas a Northridge uacutenicamente 22 fueron causadas por fallas estructurales de los edificios (Todd et al

1994)

Figura 2-3 Nuacutemero de fallecimientos en importantes sismos de California (Todd et al 1994 Utsu 2002)

El sismo de Northridge confirmoacute la importancia de generar nuevo conocimiento sobre el comportamiento

siacutesmico de edificios que permitiese tener edificios capaces de soportar sismos de magnitud moderada

como el de Northridge sin sufrir colapso ni dantildeo fiacutesico excesivo (Todd et al 1994)

23 Riesgo

El concepto de riesgo se usa en diferentes aspectos de la vida moderna Sin embargo en general la gente

suele estar maacutes familiarizada con ciertos tipos de riesgo Por ejemplo actualmente muchas personas en el

mundo tenemos nociones sobre el riesgo relacionado a fumar y entonces entendemos la afirmacioacuten si

fumas maacutes de un paquete de cigarros cada diacutea durante varios antildeos entonces tienes un alto riesgo de

desarrollar caacutencer de pulmoacuten Esta uacuteltima aseveracioacuten tambieacuten significa que si eres un fumador habitual

entonces la probabilidad de que desarrolles caacutencer de pulmoacuten es alta Dicha aseveracioacuten estaacute basada en

diferentes estudios que se han realizado desde hace varias deacutecadas (Bach 2009 Wynder y Graham

1950) Otros estudios ofrecen valores comparativos con la finalidad de facilitar la comprensioacuten del nivel

de riesgo Por ejemplo Weinstein et al (2005) sentildealan que el riesgo de un fumador de desarrollar caacutencer

de pulmoacuten puede ser entre 10 y 22 veces mayor que el que tiene un no fumador

Algunas definiciones del riesgo son las siguientes

- Riesgo es la probabilidad de sufrir una peacuterdida debida a un evento peligroso (FEMA 366 2000)

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10

20

30

40

50

60

70N

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tos

5863

58




- Riesgo se define como el potencial de consecuencias negativas de eventos peligrosos que pueden

ocurrir en una especiacutefica unidad de aacuterea y en un determinado periacuteodo de tiempo (Giovinazzi

2005)

En la Figura 2-4 se muestra la frecuencia anual de que una persona muera debido a tres causas 1) que la

persona fume maacutes de 10 cigarros al diacutea 2) que la persona viva en Iraacuten y ocurra un sismo y 3) que la

persona viva en California y ocurra un sismo Es importante destacar que las frecuencias indicadas en la

Figura 2-4 deben considerarse como estimaciones que tienen asociadas muchas incertidumbres y que

ademaacutes no son estimaciones recientes Por lo tanto en el presente trabajo dicha informacioacuten se incluye

uacutenicamente con la finalidad de mostrar un ejemplo de los teacuterminos en que es posible expresar el riesgo


Figura 2-4 Frecuencia de muerte individual en cualquier antildeo debido a diferentes causas (Coburn y Spence

2002)

Por otra parte las estimaciones de muertes probables asociadas a la ocurrencia de sismos involucran

muchas variables entre las que destacan el nuacutemero de edificios que se han colapsado en sismos previos y

el nuacutemero de edificios que se estima pueden colapsarse en futuros sismos En relacioacuten a este tema se ha

estimado que en el siglo XX cerca del 75 de las muertes de personas atribuidas a sismos fueron

causadas por el colapso de edificios (Coburn y Spence 2002)

231 Riesgodedantildeofiacutesico

El riesgo de dantildeo fiacutesico de un edificio es la probabilidad de que se alcance o exceda un determinado

nivel de dantildeo fiacutesico en dicho edificio debido a la posible ocurrencia de eventos peligrosos durante un

10-7

10-6

10-5

10-4

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10-2

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Fumar 10 cigarros al diacutea Sismo viviendo en Iraacuten Sismo viviendo en California

Causas


periodo especiacutefico El riesgo de un edificio de sufrir dantildeo fiacutesico puede deberse a diferentes causas

externas Por ejemplo un edificio localizado en Colima Meacutexico tiene cierto nivel de riesgo siacutesmico pero

tambieacuten tiene determinado nivel de riesgo por huracaacuten Es decir dicho edificio tiene posibilidades de

sufrir anualmente un nivel de dantildeo fiacutesico determinado ante la ocurrencia de un huracaacuten y tendraacute tambieacuten

determinada posibilidad de sufrir anualmente un nivel de dantildeo fiacutesico especiacutefico debido a la ocurrencia de

un sismo Por otra parte es comuacuten que el riesgo de dantildeo fiacutesico en edificios se exprese en teacuterminos de

frecuencias de excedencia de estados de dantildeo fiacutesico (FEMA 2009b)

232 Origendelriesgodedantildeofiacutesico

El riesgo de dantildeo fiacutesico de un edificio surge en la interseccioacuten de la vulnerabilidad del edificio y el

peligro en el sitio donde se localiza el edificio (Figura 2-5) Es decir el riesgo de dantildeo fiacutesico de un

edificio es funcioacuten de la vulnerabilidad del edificio ante el tipo de evento peligroso que puede ocurrir y

de la posibilidad de que ocurra un evento peligroso (huracaacuten sismo etc) Adicionalmente se puede

afirmar que cada edificio tiene diferentes niveles de riesgo de sufrir dantildeo fiacutesico porque cada edificio tiene

sus propias caracteriacutesticas y ademaacutes se localiza en un lugar que tiene condiciones particulares

Figura 2-5 Elementos que generan el riesgo de dantildeo fiacutesico en edificios

233 Riesgosiacutesmicodeedificios

De acuerdo a Bertero y Bozorgnia (2004) el EERI establecioacute en 1984 que el riesgo siacutesmico es ldquola

probabilidad de que consecuencias sociales o econoacutemicas debidas a sismos igualen o excedan valores

especiacuteficos en un sitio en varios sitios o en un aacuterea durante un tiempo de exposicioacuten determinadordquo De

manera similar es posible establecer la siguiente definicioacuten ldquoEl riesgo siacutesmico de un edificio es la

probabilidad de que se iguale o exceda en dicho edificio alguacuten nivel de dantildeo o peacuterdida debida a sismos

durante un tiempo de exposicioacuten determinadordquo Definicioacuten que ha sido adoptada para el presente trabajo

En otras palabras el riesgo siacutesmico de un edificio indica los dantildeos o peacuterdidas siacutesmicos que pueden

generarse en el edificio en un intervalo de tiempo determinado Dicho riesgo se expresa en diferentes

maneras sin embargo algunas de las formas maacutes comunes de expresar el riesgo siacutesmico son las

Vulnerabilidad del edificio

Riesgo de dantildeo fiacutesico del edificio

Peligro en el sitio donde estaacute localizado el edificio

34

siguiente

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la vulnerabilidad siacutesmica del edificio y de la posibilidad de que ocurran sismos De manera que si la

vulnerabilidad siacutesmica del edificio o el peligro siacutesmico del sitio son iguales a cero entonces el riesgo

siacutesmico del edificio tambieacuten es cero Sin embargo en el primer caso seriacutea necesario que el edificio fuese

100 resistente a sismos lo cual en funcioacuten del conocimiento disponible para disentildear y construir

edificios auacuten no es posible En el segundo caso significariacutea que en el sitio no hay ninguna posibilidad de

que ocurra un movimiento siacutesmico del terreno lo cual en sentido estricto tampoco es posible afirmar Por

lo tanto desde este enfoque es posible concluir que la totalidad de los edificios existentes en el mundo

tienen alguacuten nivel de riesgo siacutesmico

235 Importanciadelosestudiosderiesgosiacutesmico

De acuerdo con datos de la ONU en 2006 la mitad de la poblacioacuten mundial viviacutea en ciudades mientras

que para el antildeo 2030 tres de cada cinco personas en el mundo muy probablemente residiraacuten en centros

urbanos (UN-DESA 2007 2006) Adicionalmente en la Figura 2-8 se puede observar el crecimiento que

han experimentado las poblaciones rurales y urbanas en las uacuteltimas deacutecadas y la estimacioacuten del aumento

de las mismas para los proacuteximos antildeos De manera que dado que las poblaciones urbanas seguiraacuten

aumentando es necesario mejorar la gestioacuten del riesgo en las zonas urbanas para evitar que sigan

ocurriendo desastres como los generados durante la ocurrencia del sismo del 12 de enero de 2010 en Haitiacute

(USGSEERI 2010) del sismo del 27 de febrero de 2010 en Chile (Bray y Frost 2010) y del sismo del

11 de marzo de 2011 en Japoacuten (USGS 2011)

Figura 2-8 Crecimiento de las poblaciones urbanas y rurales en el mundo y crecimiento estimado de dichas

poblaciones para las proacuteximas deacutecadas (UN-DESA 2007 2006)

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 20500

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Poblacioacuten urbana

Poblacioacuten rural


De acuerdo con un documento del National Research Council (1989) algunos de los maacutes importantes

objetivos por los que se realizan estimaciones de peacuterdidas siacutesmicas son los siguientes

- Identificar las aacutereas geograacuteficas especialmente peligrosas

- Identificar grupos de edificios u otro tipo de estructuras especialmente peligrosos

- Ayudar en el desarrollo de planes de atencioacuten de la emergencia

- Evaluar el impacto econoacutemico global

- Ayudar en el caacutelculo de estimaciones raacutepidas del impacto aproximado de un sismo cuando apenas

han transcurrido pocas horas desde que ocurrioacute el sismo

- Estimar las consecuencias esperadas de un sismo previsto

Ademaacutes en el documento del National Research Council se reconoce que la estimacioacuten de las peacuterdidas

siacutesmicas potenciales es una tarea esencial para estimular y guiar las acciones de mitigacioacuten del riesgo

asociado a la ocurrencia de sismos (National Research Council 1989)

24 Estimacioacuten del riesgo

La estimacioacuten del riesgo se puede realizar mediante diferentes metodologiacuteas Por ejemplo en el caso de

riesgos en los que hay importante nuacutemero de datos se emplean con mayor frecuencia los meacutetodos

estadiacutesticos Esto uacuteltimo se debe al hecho de que las estimaciones estadiacutesticas que se basan en importante

nuacutemero de datos representativos y confiables suelen tener un alto nivel de confianza Por citar un caso

en la estimacioacuten del riesgo que tienen las personas de sufrir ciertos tipos de enfermedades se emplea con

mucha frecuencia los meacutetodos estadiacutesticos Esto uacuteltimo es posible porque para determinadas afecciones

hay un nuacutemero importante de datos que permiten hacer estimaciones estadiacutesticas del riesgo asociado a

dichas afecciones Esto ocurre por ejemplo en estimaciones del riesgo que tienen los fumadores de

desarrollar caacutencer de pulmoacuten (Bach et al 2003)

241 Estimacioacutendelriesgodedantildeofiacutesicoenedificios

La evaluacioacuten del riesgo combina informacioacuten sobre un peligro fiacutesico con informacioacuten sobre

vulnerabilidad y valor econoacutemico para determinar los probables impactos de un evento peligroso

(National Research Council 1994) En el caso de la estimacioacuten del riesgo de dantildeo fiacutesico en edificios se

emplean diferentes tipos de modelos los cuales dependen en gran medida de los datos disponibles y del

nivel de conocimiento del tipo de riesgo por analizar En los uacuteltimos lustros se han realizado esfuerzos

importantes para mejorar los procesos de estimacioacuten del riesgo de dantildeo fiacutesico en edificios asociado a la

ocurrencia de fenoacutemenos naturales como los sismos huracanes e inundaciones (Mouroux y Le Brun

2006 FEMA 433 2004)


Por otra parte es importante destacar que una adecuada identificacioacuten de las caracteriacutesticas del edificio y

del sitio en el que se localiza es fundamental para obtener una razonable estimacioacuten del nivel de riesgo

que tendraacute dicho edificio de sufrir alguacuten tipo de dantildeo fiacutesico

242 Estimacioacutendelriesgosiacutesmicodeedificios

Es ampliamente aceptado que en los principales elementos requeridos para estimar el riesgo siacutesmico de

edificios hay importantes incertidumbres episteacutemicas y aleatorias por lo tanto cualquier estudio de riesgo

siacutesmico implica necesariamente incertidumbres importantes (Ellingwood 2007 Crowley et al 2005

Mahdyiar y Porter 2005 McGuire 2004 Grossi et al 1998) Por otra parte el tipo de estudio de riesgo

siacutesmico que se puede realizar depende de diversos factores sin embargo los maacutes relevantes son los

siguientes

1) El objetivo del estudio de riesgo siacutesmico es decir contestar iquestPara queacute se quiere estimar el riesgo

siacutesmico del edificio o de los edificios

2) El nuacutemero de edificios que se quiere evaluar

3) Los recursos econoacutemicos disponibles para realizar la evaluacioacuten

4) El tiempo disponible para ejecutar la evaluacioacuten

5) Los datos disponibles para realizar la evaluacioacuten

Existen diversos tipos de estudios de riesgo siacutesmico de edificios los cuales se distinguen por haber sido

disentildeados para aplicarse despueacutes de la ocurrencia de un sismo importante (ex post) o antes de la

ocurrencia de sismos (ex ante) En la Tabla 2-3 se incluyen algunas de las caracteriacutesticas que distinguen a

estos tipos de procedimientos Por ejemplo en antildeos recientes se han desarrollado diversas metodologiacuteas

ex post y herramientas para ordenador que tienen la finalidad de ayudar a determinar si los edificios

pueden volver a ocuparse despueacutes de que ha ocurrido un sismo importante (Anagnostopoulos y Moretti

2008a 2008b Baggio et al 2007 Carrentildeo et al 2007b ATC-20-1 2005 Anagnostopoulos 1996) De

manera que mediante dichas metodologiacuteas se determina en forma simplificada el nivel de riesgo siacutesmico

de cada edificio y en funcioacuten de dicho nivel se decide si es un riesgo siacutesmico aceptable para que pueda

volver a ocuparse el edificio En relacioacuten a las metodologiacuteas ex ante es posible observar que algunas de

ellas tienen como principal objetivo el identificar inventariar y clasificar a grupos de edificios que

pueden tener un importante nivel de riesgo siacutesmico (FEMA 154 2002 NZSEE 2006)

Las metodologiacuteas ex ante que tienen la finalidad de estimar escenarios de riesgo siacutesmico pueden

representarse mediante esquemas como el de la Figura 2-9 que en este caso corresponde a la metodologiacutea

LM1 de Risk-UE De acuerdo con esta metodologiacutea los principales pasos que se deben realizar para


estimar un escenario de riesgo siacutesmico de un grupo de edificios de una zona urbana son los siguientes 1)

estimar un escenario siacutesmico expresado en teacuterminos de un grado de intensidad EMS-98 2) estimar la

vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio la cual se expresaraacute en teacuterminos de un iacutendice de vulnerabilidad

total 3) emplear la funcioacuten de dantildeo propuesta para usarse en el meacutetodo LM1 4) estimar el grado de dantildeo

medio y la distribucioacuten completa de los diferentes estados de dantildeo mediante el empleo de la funcioacuten de

dantildeo propuesta en el meacutetodo LM1 a partir del escenario siacutesmico obtenido en el paso 1 y de la

vulnerabilidad siacutesmica obtenida en el paso 2 Los resultados de dantildeo siacutesmico estaraacuten asociados al periodo

de retorno del escenario siacutesmico estimado que en el meacutetodo LM1 se recomienda sea de 475 antildeos (10 de

probabilidad de que sea excedido en 50 antildeos)

Tabla 2-3 Caracteristicas de procedimientos ex ante y ex post para estimar el riesgo siacutesmico de edificios

(Anagnostopoulos y Moretti 2008a 2008b Baggio et al 2007 Carrentildeo et al 2007b NZSEE 2006 ATC-20-1

2005 FEMA 154 2002 Anagnostopoulos 1996)

Tipo de procedimiento

Etapa de la vida del edificio en que se preveacute aplicar el procedimiento

Ejemplo del tipo de estimacioacuten del riesgo siacutesmico

Ejemplos de los teacuterminos en que se expresa el riesgo siacutesmico estimado

Ejemplos de los usos de los resultados de riesgo siacutesmico

Ex ante

En cualquier momento de la etapa normal de servicio del edificio

-Se realiza una estimacioacuten simplificada del riesgo siacutesmico basada principalmente en una inspeccioacuten visual raacutepida del edificio

-El riesgo siacutesmico se expresa mediante una puntuacioacuten final del edificio Dicha puntuacioacuten es el resultado de realizar una estimacioacuten simplificada de la probabilidad de que el edificio pueda colapsar si ocurre el sismo maacuteximo considerado

-Establecer si es necesaria o no una evaluacioacuten maacutes detalladas de la vulnerabilidad y riesgo siacutesmico del edificio -Generar mapas de vulnerabilidad siacutesmica de las ciudades

-Se realiza una estimacioacuten simplificada del riesgo siacutesmico basada principalmente en datos baacutesicos de los edificios

-El riesgo siacutesmico se expresa mediante probabilidades de ocurrencia de diferentes estados de dantildeo asociadas a la ocurrencia de un evento siacutesmico especiacutefico

-Estimar escenarios de riesgo siacutesmico de zonas urbanas que faciliten la labor de los encargados de gestionar el riesgo de las zonas urbanas -Estimar mapas de vulnerabilidad siacutesmica de las ciudades

Ex post

Pocas horas o diacuteas despueacutes de la ocurrencia de un sismo potencialmente dantildeino

-Estimacioacuten simplificada en funcioacuten del dantildeo observado en inspeccioacuten visual del edificio

-Determinacioacuten cualitativa del riesgo estructural en teacuterminos de variables linguumliacutesticas (vg riesgo alto o riesgo bajo)

-Determinar si el edificio puede ocuparse nuevamente o si requiere una evaluacioacuten maacutes detallada antes de que pueda usarse nuevamente o si es necesaria una reparacioacuten antes de que pueda ser usado de nuevo o si es un edificio inutilizable (no puede repararse)

Por otra parte para estimar el dantildeo siacutesmico anualizado es posible emplear los pasos indicados en la

Figura 2-10 donde en el primer paso se realiza una estimacioacuten probabilista del peligro siacutesmico que puede

presentarse en el sitio donde el edificio se localiza Dicho peligro corresponde a una descripcioacuten


probabilista (una frecuencia de excedencia) de un paraacutemetro siacutesmico como los grados de intensidad

macrosiacutesmica (McGuire 2004) En el segundo paso se estima la vulnerabilidad siacutesmica del edificio o su

capacidad sismorresistente En el tercer paso se estiman probabilidades de que se origine un nivel de dantildeo

siacutesmico determinado en edificios con diferentes niveles de vulnerabilidad durante la ocurrencia de

movimientos siacutesmicos del terreno En el cuarto paso se trasladan la peligrosidad siacutesmica y la

vulnerabilidad siacutesmica en riesgos siacutesmicos (frecuencias de dantildeo) mediante el empleo de funciones de

dantildeo

Figura 2-9 Principales pasos en la estimacioacuten de escenarios de riesgo siacutesmico de edificios mediante el

meacutetodo LM1 de Risk-UE

Debido a que el presente trabajo hace eacutenfasis en las estimaciones de riesgo siacutesmico en teacuterminos de

frecuencias anuales de excedencia del dantildeo siacutesmico o de las peacuterdidas siacutesmicas enseguida se incluyen

conceptos importantes relacionados con el enfoque probabilista que permite hacer ese tipo de

estimaciones del riesgo siacutesmico

Figura 2-10 Principales pasos en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en teacuterminos de frecuencias de

excedencia del dantildeo (adaptado de McGuire 2004)

1) Escenario siacutesmico (Intensidad macrosiacutesmica asociada a un evento siacutesmico o a un solo periodo de retorno)

3) Funcioacuten de dantildeo siacutesmico (Dantildeo vs intensidad siacutesmica y vulnerabilidad siacutesmica)

4) Escenario de riesgo siacutesmico (Probabilidad de ocurrencia vs estados de dantildeo)

2) Vulnerabilidad siacutesmica (Iacutendice de vulnerabilidad total)

1) Peligrosidad siacutesmica (Frecuencia de excedencia vs intensidad siacutesmica)

3) Funcioacuten de dantildeo siacutesmico (Dantildeo vs Intensidad siacutesmica y vulnerabilidad siacutesmica)

4) Riesgo Siacutesmico (Frecuencia de excedencia vs dantildeo)

2) Vulnerabilidad siacutesmica (Probabilidad vs vulnerabilidad)


Peligrosiacutesmico

El concepto de peligro siacutesmico suele emplearse en las dos acepciones siguientes

1) El peligro siacutesmico es cualquier fenoacutemeno fiacutesico asociado con un sismo (vg movimiento del terreno

falla del terreno licuefaccioacuten y tsunami) y sus efectos sobre el uso del suelo las estructuras hechas

por el hombre y los sistemas socioeconoacutemicos que tienen el potencial de producir una peacuterdida (Aki

y Lee 2003) De manera similar McGuire (2004) define el peligro siacutesmico como ldquouna propiedad de

un sismo que puede causar dantildeo o peacuterdida Ejemplos son la amplitud del movimiento siacutesmico en

cierto intervalo las olas inducidas por un tsunami que alcanzan cierta elevacioacuten en un puertordquo

2) El peligro siacutesmico indica la probabilidad de que ocurra un nivel determinado de movimiento siacutesmico

del terreno en un punto especiacutefico dentro de cierto periodo de tiempo (Aki y Lee 2003 Thenhaus y

Campbell 2003) En este caso el peligro siacutesmico suele ser calculado como la frecuencia (nuacutemero de

veces por unidad de tiempo) en que una amplitud del movimiento siacutesmico del terreno seraacute mayor que

un valor especificado (McGuire 2004)

En el presente trabajo se emplearaacute esencialmente la segunda acepcioacuten del peligro siacutesmico La Figura 2-11

muestra a manera de ejemplo curvas de peligro siacutesmico en teacuterminos de la frecuencia anual de excedencia

de la aceleracioacuten maacutexima del terreno de las ciudades de Los Aacutengeles en California (USA) y de Colima

(Meacutexico)

Figura 2-11 Curvas de peligro siacutesmico de las ciudades de Los Aacutengeles California (USA) y Colima (Meacutexico)

en teacuterminos de la frecuencia anual de excedencia de la aceleracioacuten maacutexima del terreno (USGS 2002 Ordaz

et al 1996)

10-3

10-2

10-1

100

101

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

101

PGA (g)

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

Los Aacutengeles

Colima


Vulnerabilidadsiacutesmica

Debido a las diferentes formas en que se considera la vulnerabilidad siacutesmica es posible identificar que en

ocasiones se usa el teacutermino de funciones de vulnerabilidad o curvas de vulnerabilidad para referirse a

relaciones de alguacuten paraacutemetro que represente las caracteriacutesticas de la accioacuten siacutesmica (PGA etc) con el

dantildeo siacutesmico (Khater et al 2003 Porter 2003) mientras que en otros casos las mismas relaciones se

identifican como funciones de dantildeo (Grossi y Kunreuther 2005) Por lo tanto para evitar errores de

interpretacioacuten es necesario identificar claramente el uso que se le esteacute dando al teacutermino de vulnerabilidad

siacutesmica en cualquier estudio de vulnerabilidad dantildeo o riesgo siacutesmicos

En el presente trabajo se considera a la vulnerabilidad siacutesmica como una propiedad de cada edificio la

cual es inversamente proporcional a la resistencia siacutesmica del edificio (Ec 2-1) Ademaacutes se considera

que la vulnerabilidad siacutesmica es una variable que se puede cuantificar expliacutecitamente

1

Vulnerabilidad siacutesmica Resistencia siacutesmica

2-1

Por otra parte una importante fuente de conocimiento respecto a la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios

es el anaacutelisis de los dantildeos que ciertos sismos han ocasionado en edificios Por ejemplo de acuerdo con un

estudio y evaluacioacuten de dantildeos hecho por Doganguumln (2004) muchos de los colapsos y dantildeos en edificios

de hormigoacuten armado que ocurrieron en el sismo de Bingoumll Turquiacutea del primero de mayo de 2003 se

debieron en gran medida a una alta vulnerabilidad siacutesmica de los edificios ocasionada por los siguientes

factores 1) el uso de detalles no duacutectiles 2) la presencia de pisos deacutebiles 3) la pobre calidad del

hormigoacuten 4) la presencia de columnas cortas 5) la presencia de columnas deacutebiles ndash vigas fuertes 6) la

existencia de voladizos largos y pesados 7) muros de hastial sin confinar

En forma maacutes general en un documento publicado por el EERI (EERI 2004) se establece que los

edificios con baja vulnerabilidad siacutesmica suelen ser aquellos que cumplen con lo siguiente

- Han sido bien disentildeados bien detallados y bien construidos

- Han sido detallados para ductilidad y redundancia lo cual les provee seguridad contra el colapso

- Tienen adecuados diafragmas horizontales para distribuir las fuerzas siacutesmicas los cuales estaacuten

adecuadamente disentildeados para todas las transferencias de carga requeridas hacia y desde los

elementos verticales

Mientras que de acuerdo con el mismo documento del EERI (EERI 2004) los edificios con alta

vulnerabilidad siacutesmica suelen ser aquellos que satisfacen lo siguiente

- Han tenido inadecuados procedimientos de construccioacuten y ausencia de control de calidad


- Han experimentado sismos sucesivos de importante magnitud

- Contienen elementos riacutegidos que no fueron considerados en el disentildeo

- Tienen irregularidades en planta y elevacioacuten

- Tienen pisos deacutebiles

- Tienen distancia inadecuada entre edificios

- Tienen inadecuadas conexiones entre elementos estructurales

- Tienen elementos duacutectiles con resistencia baja

- Tienen columnas de esquina que no han sido disentildeadas adecuadamente

- Tienen paneles exteriores y parapetos con anclaje deacutebil (EERI 2004)

Por otra parte en el informe del ATC-13 (ATC-13 1985) mencionan que en general para fines de estimar

posible dantildeo siacutesmico las caracteriacutesticas importantes de las estructuras son las siguientes

- El material de construccioacuten

- El suelo sobre el que estaacute la cimentacioacuten

- La cimentacioacuten

- La altura

- El sistema estructural

- La configuracioacuten

- La continuidad estructural

- La calidad del disentildeo y de la construccioacuten

- La edad

- La proximidad a otras estructuras para considerar los efectos de golpeteo

Por lo tanto esta uacuteltima lista contiene algunas de las variables maacutes importantes que de acuerdo con el

ATC-13 determinan la vulnerabilidad siacutesmica de un edificio

Funcionesdedantildeo

Una funcioacuten de dantildeo es una relacioacuten entre niveles de dantildeo y los correspondientes niveles de sacudida

siacutesmica Especiacuteficamente con estas funciones se obtiene una estimacioacuten del dantildeo que sufriraacute una

estructura durante la ocurrencia de un sismo determinado Las funciones de dantildeo pueden clasificarse en

cuatro grupos de acuerdo con el origen de las mismas empiacutericas de opinioacuten experta analiacuteticas e hiacutebridas

Las funciones empiacutericas se obtienen principalmente de los datos de dantildeo observados en investigaciones

de campo realizadas despueacutes de la ocurrencia de sismos Mientras que las funciones de opinioacuten experta

como su nombre lo indica son aquellas que se obtienen a partir del tratamiento estadiacutestico de la opinioacuten

de expertos Por otra parte las funciones analiacuteticas se obtienen a partir de los resultados de simulaciones


analiacuteticas y las funciones hiacutebridas resultan de la combinacioacuten de algunos de los tres tipos de funciones

anteriores (Rossetto y Elnashai 2003)

Un ejemplo de las funciones de dantildeo es la Ec 1-1 la cual se emplea en la metodologiacutea LM1 de Risk-UE

(Milutinovic y Trendafiloski 2003) para estimar el valor del grado de dantildeo medio que se espera ocurra

en un edificio que tiene una vulnerabilidad siacutesmica determinada y que es sometido a una intensidad

macrosiacutesmica especiacutefica Por otra parte la Figura 2-12 muestra un esquema de una funcioacuten de dantildeo

siacutesmico tiacutepica en la que se representan las importantes incertidumbres que suelen estar presentes en

dichas funciones

Figura 2-12 Esquema de una funcioacuten de dantildeo siacutesmico tiacutepica (adaptada de Mahdyiar y Porter 2005)

Riesgosiacutesmico

Actualmente no hay una metodologiacutea estaacutendar para estimar riesgo siacutesmico Esto uacuteltimo se debe

principalmente al hecho de que auacuten hay significativas incertidumbres en los principales elementos que

determinan el riesgo siacutesmico de un edificio Es decir las incertidumbres asociadas a las estimaciones del

peligro siacutesmico de la vulnerabilidad siacutesmica y del dantildeo siacutesmico todaviacutea son importantes Por tal motivo

los modelos probabilistas son una opcioacuten apropiada para estimar el riesgo siacutesmico de edificios

En el aacuterea de la ingenieriacutea siacutesmica destacan dos enfoques para estimar el riesgo siacutesmico a) uno en el que

se considera que el riesgo siacutesmico es el resultado de la relacioacuten de la peligrosidad siacutesmica y de las

funciones de dantildeo en el que no interviene el concepto de vulnerabilidad (McGuire 2004 ATC-13

1985) y b) otro en el que se considera que el riesgo siacutesmico es el resultado de la relacioacuten entre tres

grandes elementos la peligrosidad siacutesmica la vulnerabilidad siacutesmica y las funciones de dantildeo

(Lagomarsino y Giovinazzi 2006) En el primer caso (a) se considera que la vulnerabilidad siacutesmica de los

Accioacuten siacutesmica

Funcioacuten de dantildeo siacutesmico Distribucioacuten del dantildeo siacutesmico

Dantilde

o siacute

smic

o

Distribucioacuten de la accioacuten siacutesmica

Distribucioacuten condicional del dantildeo dada la accioacuten siacutesmica


edificios es inherente a las funciones de dantildeo y en el segundo caso (b) se considera que la vulnerabilidad

siacutesmica puede ser tratada como una variable independiente

Para estimar el riesgo siacutesmico bajo el primer enfoque (a) es posible emplear la Ec 2-2 [adaptada de

McGuire (2004) y de ERN (2009)] mediante la cual se estima la frecuencia anual de exceder un cierto

nivel de dantildeo

[ ] | mmi

D P D d mmi mmi 2-2

donde grsquo[mmi] es la frecuencia de ocurrencia de la intensidad macrosiacutesmica (McGuire 2004)

P[D gt d | mmi] es la probabilidad de que un nivel de dantildeo d sea excedido dado que un edificio fue

sometido a una intensidad macrosiacutesmica mmi

De manera similar la estimacioacuten del riesgo siacutesmico bajo las consideraciones del segundo enfoque (b)

puede realizarse mediante la Ec 2-3 Especiacuteficamente al emplear dicha ecuacioacuten es posible estimar

tambieacuten la frecuencia anual de exceder un cierto nivel de dantildeo

[ ] | mmi V

D P D d V mmi P V mmi 2-3

donde grsquo[mmi] es la frecuencia de ocurrencia de la intensidad macrosiacutesmica P[V] es la

probabilidad de que se presente el nivel de vulnerabilidad siacutesmica V P[Dantildeo gt d | V mmi ] es la

probabilidad de que un nivel de dantildeo d sea excedido dado que un edificio con un nivel de vulnerabilidad

siacutesmica V fue sometido a una intensidad macrosiacutesmica mmi

En forma semejante es posible obtener la Ec2-4 la cual corresponde a la forma continua de la ecuacioacuten

2-3

[ ] [ | ] [ ] [ ]mmi V

D P D d V mmi P V mmi dV dmmi 2-4

243 Metodologiacuteasparaestimarvulnerabilidadsiacutesmicaydantildeosiacutesmicoesperadode

edificiosenzonasurbanas

Enseguida se mencionan caracteriacutesticas relevantes de proyectos que han contribuido en forma

significativa al desarrollo de metodologiacuteas para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en regiones o zonas

urbanas Particularmente se incluyen proyectos que son una referencia fundamental para el presente

trabajo


ATC‐13

En el capiacutetulo 1 se mencionaron las principales caracteriacutesticas del proyecto ATC-13 en el que abordaron

diferentes aspectos del riesgo siacutesmico Sin embargo dado que el tema principal del presente trabajo es la

estimacioacuten del riesgo siacutesmico en edificios en los siguientes apartados uacutenicamente se hacen comentarios y

descripciones relacionados con la propuesta metodoloacutegica del ATC-13 para estimar el dantildeo fiacutesico directo

en edificios

Como se mencionoacute en el capiacutetulo anterior uno de los productos maacutes relevantes del ATC-13 fueron las

matrices de probabilidad de dantildeo que se generaron a partir de las respuestas que dieron los expertos a las

encuestas que les aplicaron En dichas encuestas cada experto establecioacute tres estimaciones del dantildeo que el

tipo de edificacioacuten sufriraacute cuando ocurra una intensidad macrosiacutesmica determinada Dicho dantildeo se

expresoacute en teacuterminos de un factor de dantildeo el cual se define mediante la Ec 2-5

( )Peacuterdida en doacutelares

Factor de dantildeo DFValor de reposicioacuten

2-5

donde el valor de reposicioacuten es el costo actual del reemplazo del edificio en su condicioacuten previa a

la peacuterdida

Adicionalmente establecieron estados de dantildeo y cada estado de dantildeo quedoacute definido por un intervalo de

valores del factor de dantildeo (DF) y por una descripcioacuten del tipo de dantildeo (Tabla 1-2) Ademaacutes

seleccionaron a la escala de intensidad MM como la forma maacutes apropiada para caracterizar el

movimiento siacutesmico (ATC-13 1985) con la finalidad de que los expertos estimaran un porcentaje de

dantildeo siacutesmico seguacuten la clase de construccioacuten considerada Es importante destacar que los estados de dantildeo

de la Tabla 1-2 se refieren a dantildeo fiacutesico directo en las construcciones (dantildeo estructural y dantildeo no

estructural)

Cada experto fue consultado para que realizara tres estimaciones de dantildeo por cada tipo de construccioacuten y

para cada intensidad macrosiacutesmica Siendo la mejor estimacioacuten (best estimate) la que el experto considera

la maacutes probable y las estimaciones baja (low estimate) y alta (high estimate) corresponden a los valores

que delimitan el 90 de los posibles niveles de dantildeo seguacuten el propio experto Esto uacuteltimo significa

tambieacuten que hay uacutenicamente 10 de probabilidad de que el nivel de dantildeo sea menor o mayor que los

respectivos liacutemites inferior y superior que cada experto especificoacute

En la misma consulta cada experto establecioacute una valoracioacuten entre 1 y 10 de su experiencia en el tipo de

construccioacuten evaluada y asignoacute un nivel de confianza a cada una de sus estimaciones de dantildeo Con dicha

informacioacuten fue posible aplicar el meacutetodo Delphi mediante el cual se asignan diferentes pesos a cada una


de las opiniones de los expertos en funcioacuten de su experiencia declarada en el tipo de construccioacuten y del

nivel de confianza aceptada de su valoracioacuten

Para estimar peacuterdidas econoacutemicas emplearon las ecuaciones 2-5 y 2-6 las cuales permiten estimar para

un edificio el factor de dantildeo y la razoacuten de dantildeo respectivamente Ademaacutes emplearon la Ec 2-7 la cual

permite estimar para un grupo de edificios el factor de dantildeo medio

( )Nuacutemero de edificios dantildeados

Razoacuten de dantildeo DRNuacutemero total de edificios

2-6

El Factor de Dantildeo Medio (Mean Damage Factor ndashMDF) para un grupo de estructuras similares

expuestas a la misma intensidad del movimiento siacutesmico estaacute definido como

1

( )1 ( )

( )

ni

i i

Peacuterdida en doacutelaresFactor de dantildeo medio MDF

n Valor de reposicioacuten

2-7

donde n es el nuacutemero de estructuras en la muestra

Enseguida se incluye un ejemplo en el que se describen las principales consideraciones realizadas para

procesar la informacioacuten proporcionada por los expertos con la finalidad de obtener las matrices de

probabilidad de dantildeo para diferentes tipos de construcciones En este ejemplo se parte de las respuestas

de estimacioacuten del dantildeo realizadas por 8 expertos para la clase de construccioacuten No1 (ldquoFacility Class No

1rdquo) la cual corresponde a una edificacioacuten de poacuterticos de madera de baja altura Dichos especialistas

indicaron sus estimaciones de dantildeo para la clase de construccioacuten No1 cuando la misma estuviese

sometida a una intensidad siacutesmica de IX en la escala MM El resumen de las estimaciones del menor dantildeo

probable (ldquoLow estimaterdquo) para la clase de construccioacuten No1 y para la intensidad macrosiacutesmica MM=

IX se indica en la Tabla 2-4

Posteriormente con la finalidad de realizar un anaacutelisis estadiacutestico ponderado se emplearon las ecuaciones

2-8 2-9 2-10 y 2-11 las cuales se detallan enseguida

i i iw q c

2-8

donde wi es igual al peso de la estimacioacuten de dantildeo del experto i-eacutesimo qi es igual a la experiencia

del experto i-eacutesimo en la clase de construccioacuten expresada en valores entre 0 y 10 ci es la confianza del

experto i-eacutesimo en su estimacioacuten de dantildeo en una escala de 0 a 10 a es igual a la potencia dependiente de

los valores de la experiencia y confianza El valor de a asegura que la asignacioacuten de pesos estaacute de acuerdo

en primer teacutermino con el nivel de experiencia del experto y en segundo teacutermino con el nivel de confianza

en su estimacioacuten Si a =1 entonces todos los valores de experiencia y confianza de los expertos tendraacuten


igual peso Por lo tanto si las respuestas de algunos expertos tienen mayor peso que las respuestas de

otros entonces el valor de a debe ser necesariamente mayor que 1 La jerarquizacioacuten de pesos es la

siguiente el caso de combinaciones de alta experiencia y alta confianza tiene mayor peso que la

combinacioacuten de alta experiencia y baja confianza Esta uacuteltima combinacioacuten tiene mayor peso que la

combinacioacuten de baja experiencia y alta confianza la cual uacutenicamente tiene mayor peso que la

combinacioacuten de baja experiencia y baja confianza Finalmente las opiniones de los expertos con niveles

de confianza o de experiencia iguales a cero son automaacuteticamente descartados (ATC-13 85)

Tabla 2-4 Estimaciones del menor dantildeo probable para la clase de construccioacuten No1 dada la ocurrencia de

una intensidad siacutesmica de IX

Experto i Experiencia del experto i (qi)

Factor de dantildeo en estimado por el experto i (yi)

Confianza del experto i en el factor de dantildeo estimado por eacutel mismo (ci)

A 9 5 9

B 9 2 7

C 8 8 7

D 8 6 8

E 7 10 8

F 7 7 8

G 9 1 7

H 7 2 8

En el caso del ATC-13 evaluaron diferentes valores de a hasta encontrar un valor suficientemente alto

para asegurar la requerida jerarquizacioacuten de pesos siendo el valor de a= 4 el que cumplioacute con dicha

condicioacuten Al usar dicho valor de alfa las respuestas de los expertos con bajos niveles de experiencia

contribuyen muy poco al valor medio ponderado de los factores de dantildeo estimados por los expertos

i ii

ii

w yY

w

2-9

donde Y es igual al factor de dantildeo medio ponderado de las estimaciones de todos los expertos yi

es igual al factor de dantildeo estimado por el experto i-eacutesimo

2

2

( )i ii

ii

w y YS

w

2-10

donde S2 es la varianza de las estimaciones de todos los expertos


SVp

Y

2-11

donde Vp es el coeficiente de variacioacuten de las estimaciones de todos los expertos

El paso siguiente consiste en emplear los datos de la Tabla 2-4 y la ecuacioacuten 2-8 para calcular los pesos

de las estimaciones de dantildeo de cada experto (Tabla 2-5)

Tabla 2-5 Pesos de las estimaciones del menor dantildeo probable para la clase de construccioacuten No 1 dada la

ocurrencia de una intensidad siacutesmica de IX

Experto i-eacutesimo

Experiencia del experto i-eacutesimo (qi)

Factor de dantildeo estimado por el

experto i-eacutesimo (yi)

Confianza del experto i-eacutesimo en el factor de dantildeo estimado por eacutel mismo (ci)

Peso de la opinioacuten del experto i-eacutesimo

(wi)

Peso normalizado de la opinioacuten del experto

i-eacutesimo (Wi)

A 9 5 9 59049 022

B 9 2 7 45927 017

C 8 8 7 28672 011

D 8 6 8 32768 012

E 7 10 8 19208 007

F 7 7 8 19208 007

G 9 1 7 45927 017

H 7 2 8 19208 007

269967 100

Posteriormente con la Ec 2-9 se calcula el factor medio ponderado de las estimaciones del menor dantildeo

probable para la clase de construccioacuten No1 dada la ocurrencia de una intensidad siacutesmica de IX

Adicionalmente se emplean las ecuaciones 2-10 y 2-11 para determinar la varianza y el coeficiente de

variacioacuten respectivamente Al aplicar los pasos descritos anteriormente se obtienen los resultados

siguientes

Y = 453 S2 = 782 Vp = 062

De manera que de acuerdo con estos resultados el valor medio ponderado de la estimacioacuten baja del factor

de dantildeo que puede presentarse en la clase de construccioacuten No1 ante la ocurrencia del grado de

intensidad siacutesmica IX (MM) es igual a 453

El procedimiento anterior se aplica para todas las estimaciones de dantildeo (low estimate best estimate high

estimate) de los expertos para diferentes grados de intensidad desde el grado VI hasta el grado XII y

para cada clase de construccioacuten (ldquoFacility classrdquo) Al hacerlo se obtiene para cada clase de construccioacuten

tres datos baacutesicos 1) la media ponderada del menor factor de dantildeo probable (low estimate) 2) la media

ponderada del factor de dantildeo maacutes probable (best estimate) y 3) la media ponderada del mayor factor de

dantildeo probable (high estimate) La Tabla 2-6 muestra los valores medios ponderados del dantildeo estimado

para la clase 1 y para una intensidad macrosiacutesmica MM = IX Con los resultados de la Tabla 2-6 se tiene


el valor medio de dantildeo maacutes probable (mean-best estimate) y los valores medios de dantildeo menos probables

por debajo (mean-low estimate) y por arriba del maacutes probable (mean-high estimate) Estos tres valores

definen en forma aproximada una distribucioacuten de factores de dantildeo para la clase de construccioacuten No 1

sometida a una intensidad siacutesmica de IX

Tabla 2-6 Valores medios de las estimaciones de dantildeo para la clase de construccioacuten No 1 sometida a una

intensidad macrosiacutesmica igual a IX

Media ponderada de la estimacioacuten baja (Mean of low estimate)

Media ponderada de la estimacioacuten maacutes probable (Mean of best estimate)

Media ponderada de la estimacioacuten alta (Mean of high estimate)

453 923 1969

Adicionalmente los autores del ATC-13 emplearon los valores contenidos en la Tabla 2-6 para realizar

un ajuste y obtener una funcioacuten de densidad de probabilidad Para ello despueacutes de analizar resultados y

realizar diferentes ajustes concluyeron que la distribucioacuten beta era la que ajustaba con mayor precisioacuten

las mejores estimaciones (best estimate) de los expertos (ATC-13 1985) De esta forma para el ejemplo

de la clase de construccioacuten No 1 realizaron el ajuste con la distribucioacuten beta a partir de los valores

indicados en la Tabla 2-6 y con la consideracioacuten de que entre los valores extremos (low estimate y high

estimate) de dicha tabla se conteniacutea al 90 de los posibles factores de dantildeo La funcioacuten de densidad de

probabilidad beta y la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta se definieron en el ATC-13 mediante las

ecuaciones 2-12 y 2-14 respectivamente

1 1

1

1 ( ) (100 )( ) 0 100

( ) (100)Y

y yf y para y

B

2-12

donde

l y n son los paraacutemetros de la distribucioacuten y G( ) es la funcioacuten

Gamma

2-13

0

( ) ( )y

Y YF y f u du

2-14

En la distribucioacuten beta el valor medio mY la varianza sY2 y el coeficiente de variacioacuten VY del factor de

dantildeo estaacuten relacionados con los paraacutemetros l y n como se indica en las ecuaciones 2-15 2-16 y 2-17

respectivamente

100

( )Y

2-15


2 22

(100)( ) ( 1)Y

2-16

22

2 ( 1)Y

YY

V

2-17

Finalmente al considerar la Ec 2-18 y obtener mediante solucioacuten numeacuterica los valores de λ y ν que

satisfagan dicha ecuacioacuten se obtienen los valores que definen a la distribucioacuten de probabilidad beta que

mejor ajusta los valores medios de las estimaciones de los expertos

2 2 1

1

( ) ( )09 ( )

( )

y y y

Yy

B Bf y dy

B

2-18

donde y1 y y2 son la estimacioacuten baja (low) y la estimacioacuten alta (high) del factor de dantildeo

respectivamente By2 (λ ν) y By1 (λ ν) son funciones beta incompleta para los valores de y2 y y1 y B (λ ν)

corresponde a la Ec 2-13

La Figura 2-13 muestra la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta que se obtiene al realizar el ajuste a

los valores de la Tabla 2-6 Dicha funcioacuten se representa en forma discreta mediante tablas denominadas

matrices de probabilidad de dantildeo como la mostrada en la Tabla 2-7 En forma semejante al analizar

estadiacutesticamente las estimaciones de los expertos para los diferentes niveles de intensidad siacutesmica es

posible completar la matriz de probabilidad de dantildeo para cada clase de construccioacuten hasta obtener

matrices como la mostrada en la Tabla 2-8 la cual corresponde a la clase de construccioacuten No1 y No 75

respectivamente

Figura 2-13 Funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta del Factor de Dantildeo (DF) para la clase de construccioacuten

No 1 dada la ocurrencia de una intensidad siacutesmica MM=IX

005 02 045 08 10

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Factor de dantildeo central

Pro

bab

ilid

ad a

cum

ula

da

O

O

O

O Valores medios de las estimaciones de los expertos

ndash Ajuste de los valores medios de las estimaciones de

los expertos


Tabla 2-7 Matriz de Probabilidad de dantildeo incompleta para la clase de construccioacuten No1 (edificio de baja

altura formado por poacuterticos de madera) con datos uacutenicamente para la intensidad MM= IX

Estado de dantildeo

Intervalo del factor de dantildeo ()

Intensidad MM

VI VII VIII IX X XI XII

Nulo 0

Leve 0-1

Ligero 1-10 624

Moderado 10-30 376

Severo 30-60

Grave 60-100

Colapso 100


Las matrices de dantildeo generadas en el ATC-13 fue una gran aportacioacuten porque permitioacute que se hicieran

estimaciones simplificadas del riesgo siacutesmico de importante nuacutemero de edificaciones Sin embargo en el

ATC-13 limitaron el potencial probabilista de la metodologiacutea cuando establecieron que la estimacioacuten del

dantildeo fiacutesico esperado se hariacutea uacutenicamente con los valores medios ponderados de las estimaciones de los

expertos No obstante los resultados del ATC-13 suelen ser una referencia importante en el desarrollo de

metodologiacuteas para estimar el riesgo siacutesmico de construcciones dentro y fuera de Estados Unidos (Bai et

al 2009 Onur et al 2005 Jang et al 2002 Ordaz et al 2000)

Tabla 2-8 Matriz de probabilidad de dantildeo completa para la clase de construccioacuten No1

Estado de dantildeo


Intensidad MM


Nulo 0 37

Leve 0-1 685 268 16

Ligero 1-10 278 732 949 624 115 18

Moderado 10-30 35 376 760 751 248

Severo 30-60 125 231 735

Grave 60-100 17

Colapso 100


EMS‐98

El objetivo principal de la escala EMS-98 es estimar la severidad del movimiento siacutesmico basado en los

efectos observados en un aacuterea limitada (Tertulliani et al 2010) Sin embargo en la propia publicacioacuten de

la EMS-98 se reconoce el creciente uso de la misma como parte de procedimientos para estimar futuras

peacuterdidas en edificios debidas a la ocurrencia de sismos (Gruumlnthal 1998) Por otra parte debido a que el

tema principal del presente documento es la estimacioacuten de dantildeo siacutesmico futuro en edificios existentes se

incluyen y comentan enseguida los principales elementos de la EMS-98 que facilitan su uso en la

estimacioacuten de dantildeo siacutesmico futuro en edificios


Escala de Intensidad

La escala macrosiacutesmica EMS-98 (European Macroseismic Scale 1998) define diferentes niveles de

intensidad siacutesmica en funcioacuten de los principales dantildeos y efectos ocasionados por un movimiento siacutesmico

en las personas en los objetos en la naturaleza y en los edificios de un lugar Por tal razoacuten en la EMS-98

se refieren al teacutermino de intensidad macrosiacutesmica para indicar la severidad del movimiento siacutesmico

Los edificios y su vulnerabilidad siacutesmica

Para identificar a los edificios en la EMS-98 emplean tipologiacuteas estructurales y clases de vulnerabilidad

Especiacuteficamente emplean 15 tipologiacuteas estructurales y 6 clases de vulnerabilidad (A B C D E y F)

Siendo las estructuras que pertenecen a la clase A las maacutes vulnerables y las que pertenecen a la clase F

las menos vulnerables La relacioacuten entre las tipologiacuteas estructurales y las clases de vulnerabilidad se

indica en la Tabla 2-9 De manera que es posible observar que en la escala EMS-98 se emplea de forma

expliacutecita y clara el concepto de vulnerabilidad para representar la debilidad de los edificios para soportar

el efecto que les producen los movimientos siacutesmicos del terreno

Tabla 2-9 Diferenciacioacuten de estructuras (edificios) conforme a clases de vulnerabilidad de acuerdo con la

escala EMS-98 (Gruumlnthal 1998)

Tipo de estructura Clases de vulnerabilidad

A B C D E F

Mam

post

eriacutea

Cascotes cantos rodados piedra de campo Adobe (ladrillo de barro) Piedra simple Piedra pesada y de gran tamantildeo Sin refuerzo con piezas de tabique o block manufacturados Sin refuerzo con forjados de hormigoacuten armado Reforzada o confinada

Hor

mig

oacuten a

rmad

o (R

C) Poacuterticos sin disentildeo sismorresistente

Poacuterticos con moderado nivel de disentildeo sismorresistente Poacuterticos con alto nivel de disentildeo sismorresistente Muros sin disentildeo sismorresistente Muros con moderado nivel de disentildeo sismorresistente Muros con alto nivel de disentildeo sismorresistente

Acero Estructuras de acero Madera Estructuras de madera

La EMS-98 se publicoacute en el documento editado por Gruumlnthal (1998) y en dicho texto se incluye una descripcioacuten maacutes detallada de los tipos de estructuras consideradas por los autores de la escala de intensidad

Clase de vulnerabilidad maacutes probable Rango probable Rango menos probable o casos excepcionales


Para ubicar el nivel de vulnerabilidad que le corresponde a un edificio (desde el nivel A hasta el F)

primero se debe identificar el tipo de estructura y posteriormente se debe observar si el edificio tiene

caracteriacutesticas particulares que puedan aumentar o disminuir su vulnerabilidad siacutesmica en forma

significativa Por ejemplo si un edificio de poacuterticos de hormigoacuten armado con moderado nivel de disentildeo

sismorresistente no tiene caracteriacutesticas particulares que permitan suponer un aumento o disminucioacuten

significativos en su vulnerabilidad siacutesmica entonces se clasificariacutea como un edificio con vulnerabilidad

siacutesmica clase D (Tabla 2-9) Pero si en cambio en dicho edificio se observan irregularidades geomeacutetricas

significativas entonces deberiacutea clasificarse como clase B (Tabla 2-9) En la EMS-98 se aclara que en la

descripcioacuten de dantildeos en edificios para diferentes intensidades siacutesmicas no se incluyen todas las

combinaciones posibles debido a la complejidad que dicha accioacuten significa Sentildealan que por ello en

general soacutelo se mencionan los dos grados de dantildeo mayores para cada clase de vulnerabilidad de edificios

Indican tambieacuten que los diferentes grupos de edificios responden y fallan de distintas maneras ante la

ocurrencia de un sismo y por ello en dicha versioacuten de la escala ilustran de forma separada los dantildeos y

fallas que es posible esperar en los edificios de mamposteriacutea y en los de hormigoacuten armado (Tabla 2-10)

El movimiento siacutesmico

Los efectos del movimiento siacutesmico son caracterizados a traveacutes de doce grados (I-XII) de la escala de

intensidad siacutesmica EMS-98 De cada grado de la escala se describen tres paraacutemetros a) efectos sobre los

humanos b) efectos sobre objetos y sobre la naturaleza y c) dantildeo de edificios Por ejemplo

Grado IX Destructivo

a) Paacutenico general Las personas pueden ser tiradas al suelo

b) Muchos monumentos y columnas se caen o son torcidas Las ondas son sentidas sobre terreno

suave

c) Muchos edificios de la clase A de vulnerabilidad tienen dantildeo de grado 5

Muchos edificios de la clase B de vulnerabilidad sufren dantildeo de grado 4 unos pocos de grado 5

Muchos edificios de la clase C de vulnerabilidad sufren dantildeo de grado 3 unos pocos de grado 4

Muchos edificios de la clase D de vulnerabilidad sufren dantildeo de grado 2 unos pocos de grado 3

Pocos edificios de la clase E de vulnerabilidad tienen dantildeo de grado 2

Las caracteriacutesticas de los grados de dantildeo se indican en la Tabla 2-10 y las cantidades de muchos pocos y

la mayoriacutea empleados en la definicioacuten de los grados de intensidad se delimitan mediante la Figura 2-14

54

Tabla 2-1

Grados

Grado1 Dinsignificaleve (sin destructuralno estructuleve)

Grado 2 moderado estructuraldantildeo no estructuralmoderado)

Grado 3 significativgrande estructuralmoderadono estructusignificativconsiderab

Grado 4 muy grandestructuralgrande daestructuralgrande)

Grado 5 Destruccioacuteestructuralgrande)

10 Grados de

dantildeo en los

Dantildeo ante a dantildeo l dantildeo ural

Griepocpeqmuylas p

Dantildeo (dantildeo

l leve

l )

GriebastCol

Dantildeo vo a (dantildeo

l dantildeo ural vo o ble)

Grielos mFracfallaestr

Dantildeo de (dantildeo l antildeo no l muy

Fallparc

oacuten (dantildeo l muy

Col

Ca

e dantildeo en edif

edificios de

Edificios

etas muy delgados muros Uacutenic

quentildeas piezas dey pocos casos cpartes altas de l

etas en muchostante grandes dapso parcial de

etas grandes y emuros Separacctura de chimena de elementos ructurales (divis

las graves de mciales de techos

apso total o cer


ficios y desc

mamposteriacutea

Clasifica

s de mamposter

das (Hair-line) camente caiacuteda de yeso o recubricaiacuteda de rocas sulos edificios

muros Caiacuteda de yeso o recubr chimeneas

extensas en la mcioacuten de tejas delneas al nivel deindividuales no

sorios muros de

muros fallas estrs y pisos

rcano al colapso

antildeo y Riesgo

cripcioacuten de la

a y hormigoacuten

acioacuten de dantildeo (

Descripcioacute

riacutea

en muy de imiento En ueltas de

de piezas rimiento

mayoriacutea de l techo

el techo o el hastial)

ructurales

o total

o Siacutesmicos

as caracteriacutest

n armado seg

EMS-98)

oacuten complementa

Ed

Finas grietas enen la base de lodivisorios y de

Grietas en coluestructurales Gcaiacuteda de revestimortero de las j

Grietas en colupoacuterticos en la bCaiacuteda del recubvarillas reforzay de relleno fa

Grandes grietascompresioacuten delde acero (rebarvigas reforzadapocas columna

Colapso del priejemplo las ala

ticas particula

guacuten EMS-98 (

aria

dificios de horm

n yeso sobre eleos muros Finas relleno

umnas y vigas dGrietas en muroimiento quebradjuntas de los mu

umnas y en la cobase y en nudosbrimiento del hodas Grandes grlla de paneles d

s en elementos l hormigoacuten y frrs) falla en la uas inclinacioacuten ds o de alguacuten pis

imer piso o partas)

ares de dicho

(Gruumlnthal 199

migoacuten armado

ementos de los s grietas en mur

de poacuterticos y enos divisorios y dadizo y yeso Ca

muros

onexioacuten viga cos de muros acopormigoacuten panderietas en muros

de relleno indiv

estructurales cofractura de varilunioacuten de las barde columnas Cso superior

tes de los edific

os grados de

98)

poacuterticos o ros

n muros de relleno aiacuteda de

olumna de plados eo de s divisorios viduales

on fallas de las o barras

rras de las olapso de

cios (por

e


Figura 2-14 Definiciones de cantidad en la EMS-98 (Gruumlnthal 1998)

Estimacioacuten del dantildeo

En la EMS-98 se reconoce que no se puede determinar con certeza el nuacutemero de edificios que se dantildearaacuten

durante la ocurrencia de ciertos sismos Dicha incertidumbre se considera en la EMS-98 mediante el

empleo de intervalos Por ejemplo una intensidad siacutesmica de IX tiene asociada la generacioacuten de dantildeo

grado 2 en ldquoPocosrdquo edificios de la clase de vulnerabilidad E donde pocos se define como un valor entre 0

y 20 ( Figura 2-14)

Por otra parte si se usa la escala EMS-98 para estimar intensidades siacutesmicas entonces el procedimiento

consistiraacute primero en realizar una investigacioacuten que permita reunir datos diversos como por ejemplo el

nuacutemero de edificios que sufrieron dantildeos y las caracteriacutesticas de dichos dantildeos Para posteriormente

analizar todos los datos disponibles y estimar el grado de intensidad siacutesmica que se presentoacute en el lugar

estudiado en funcioacuten de los efectos y dantildeos siacutesmicos observados En cambio si se usa la escala EMS-98

para estimar futuros dantildeos entonces mediante un estudio se establece queacute intensidad siacutesmica (dentro de

los XII grados posibles) puede presentarse en una ciudad en un determinado tiempo y en funcioacuten de

dicha intensidad se estima cuaacuteles y cuaacutentos edificios del lugar de estudio sufririacutean dantildeos y de queacute

caracteriacutesticas seriacutean esos dantildeos

Enseguida se describen procedimientos que pueden emplearse para obtener matrices de probabilidad de

dantildeo a partir de la escala EMS-98 y con el propoacutesito de estimar dantildeos futuros en edificaciones Para ello

se empieza por considerar que es posible obtener matrices de dantildeo incompletas como la de la Tabla 2-11

si se toma en cuenta la descripcioacuten referente a los dantildeos esperados en edificios que pertenecen a la misma

clase de vulnerabilidad

Posteriormente para sustituir la estimacioacuten cualitativa determinada por las palabras de ldquoPocosrdquo

ldquoMuchosrdquo y ldquoLa mayoriacuteardquo en la matriz incompleta de la Tabla 2-11 por una descripcioacuten cuantitativa es

posible emplear diferentes procedimientos y utilizar diversos criterios Por ejemplo se podriacutea asignar un

nuacutemero aleatorio que estuviese contenido dentro del intervalo de los posibles valores indicados en la

EMS-98 (Figura 2-14) Al hacerlo se podriacutea obtener una nueva matriz de probabilidad de dantildeo

incompleta para edificios con vulnerabilidad clase A como la mostrada en la Tabla 2-12

Poco (Few)

Mucho (Many)

La mayoriacutea (Most)


Es importante destacar que para definir los intervalos asociados a las palabras ldquoPocosrdquo ldquoMuchosrdquo y ldquoLa

mayoriacuteardquo (Figura 2-14) los autores de la EMS-98 consideraron una importante cantidad de informacioacuten

relacionada con los dantildeos siacutesmicos en edificios que se han observado en diferentes partes del mundo Por

lo tanto tales intervalos siacute proporcionan una razonable aproximacioacuten de los dantildeos en edificios que se

pueden presentar durante la ocurrencia de sismos con diferentes grados de intensidad macrosiacutesmica EMS-

98 Por otra parte para fines de estimacioacuten de dantildeo suele ser conveniente considerar tambieacuten el grado de

dantildeo nulo por ello la Tabla 2-13 muestra una matriz de dantildeo incompleta para la clase de vulnerabilidad

E en la que se incluye un grado de dantildeo nulo

Tabla 2-11 Matriz de Probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante variables linguumliacutesticas para

edificios con vulnerabilidad clase A seguacuten EMS-98

Grado de dantildeo Grado de Intensidad

V VI VII VIII IX X Insignificante a leve (1) Pocos Muchos

Moderado (2) Pocos

Significativo a grande (3) Muchos

Muy grande (4) Pocos Muchos

Destruccioacuten (5) Pocos Muchos La mayoriacutea

Al sustituir las variables linguumliacutesticas de la matriz indicada en la Tabla 2-13 por valores numeacutericos es

posible obtener una matriz como la de la Tabla 2-14 Por ejemplo en este caso el criterio para elegir los

valores que sustituyesen a las variables linguumliacutesticas fue considerar los valores medios de los intervalos

asociados a cada una de dichas variables linguumliacutesticas (Figura 2-14)

Tabla 2-12 Matriz de Probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante porcentajes de dantildeo para edificios

con vulnerabilidad clase A seguacuten EMS-98


V VI VII VIII IX X Insignificante a leve (1) 12 41

Moderado (2) 7

Significativo a grande (3) 35

Muy grande (4) 15 29

Destruccioacuten (5) 11 42 85

Finalmente se puede completar el resto de la matriz de la Tabla 2-14 hasta obtener una matriz completa

como la de la Tabla 2-15 que corresponde a edificios con vulnerabilidad clase E Para tal fin es posible

considerar que la distribucioacuten del dantildeo se puede representar mediante una funcioacuten de probabilidad

Especiacuteficamente se recomienda usar funciones de distribucioacuten de probabilidad como la distribucioacuten

binomial y la distribucioacuten beta las cuales han sido consideradas adecuadas para describir distribuciones


de dantildeo en edificios Por ejemplo la Tabla 2-15 corresponde a una matriz que se completoacute considerando

que el dantildeo siacutesmico se puede representar mediante una distribucioacuten binomial Por otra parte es

importante destacar que el uso de la escala EMS-98 estaacute orientado al anaacutelisis de un grupo o conjunto de

edificios y no a un solo edificio

Tabla 2-13 Matriz de probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante variables linguumliacutesticas para

edificios con vulnerabilidad clase E


IX X XI XII Nulo (0)

Insignificante a leve (1)

Moderado (2) Pocos Muchos

Significativo a grande (3) Pocos Muchos

Muy grande (4) Pocos

Destruccioacuten (5) La mayoriacutea

Tabla 2-14 Matriz de probabilidad de dantildeo incompleta definida mediante valores numeacutericos que sustituyen

a las variables linguumliacutesticas para edificios pertenecientes a la clase de vulnerabilidad E




Moderado (2) 010 035

Significativo a grande (3) 010 035

Muy grande (4) 010

Destruccioacuten (5) 075

Tabla 2-15 Matriz de probabilidad de dantildeo completa para edificios pertenecientes a la clase de

vulnerabilidad E


IX X XI XII Nulo (0) 052 016 003 000

Insignificante a leve (1) 036 036 017 000

Moderado (2) 010 031 032 000

Significativo a grande (3) 002 014 030 003

Muy grande (4) 000 003 015 022

Destruccioacuten (5) 000 000 003 075

LM1deRisk‐UE

En el proyecto de Risk-UE se adoptaron dos metodologiacuteas para estimar escenarios de riesgo siacutesmico en

zonas urbanas europeas Dichos meacutetodos se denominaron LM1 y LM2 y sus principales caracteriacutesticas


fueron mencionadas en el capiacutetulo 1 del presente documento Sin embargo debido a que en el presente

trabajo se propone una versioacuten modificada del meacutetodo LM1 se incluye enseguida informacioacuten adicional

de este uacuteltimo meacutetodo

Meacutetodo LM1

El meacutetodo LM1 de Risk-UE ha sido tambieacuten llamado meacutetodo del iacutendice de vulnerabilidad o meacutetodo

macrosiacutesmico y fue desarrollado en gran medida por Giovinazzi (2005) Dicho meacutetodo tuvo como

referencia principal la escala EMS-98 (Gruumlnthal 1998) y por ello los principales pasos realizados por

Giovinazzi para desarrollar el meacutetodo fueron los siguientes

A) Obtuvo matrices de probabilidad de dantildeo completas a partir de las matrices parcialmente definidas en

la EMS-98

B) Propuso definir las diferentes clases de vulnerabilidad propuestas en la escala EMS-98 mediante el

uso de un iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica

C) Determinoacute una funcioacuten de dantildeo a partir de las matrices de probabilidad de dantildeo estimadas previamente

(paso A)

D) Propuso un procedimiento para estimar el iacutendice de vulnerabilidad total el cual representa la

vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio estudiado

Enseguida se mencionan aspectos relevantes de cada uno de esos 4 pasos realizados para el desarrollo del

meacutetodo macrosiacutesmico

A) Obtencioacuten de matrices de probabilidad de dantildeo a partir de matrices parcialmente definidas en la EMS-

98 mediante el procedimiento indicado enseguida (apartados A1 y A2)

A1 Consideroacute necesario completar el modelo EMS-98 proponiendo una adecuada distribucioacuten de

probabilidad discreta del grado de dantildeo Una posible distribucioacuten que consideroacute para representar el dantildeo

en un edificio fue la distribucioacuten binomial la cual ha sido usada en forma exitosa en el anaacutelisis

estadiacutestico de los datos obtenidos despueacutes del sismo de Irpinia en 1980 en Italia La funcioacuten de densidad

de probabilidad binomial (PMF) usada por Giovinazzi estaacute dada por a Ec 2-19

55

1(5 ) 5 5k

k k

D DDPMF p

k k

2-19

donde pDk es la probabilidad de tener un grado de dantildeo Dk (k = 0π5) y el siacutembolo iexcl indica el

operador factorial mientras que microD es el grado de dantildeo medio μD representa el valor de dantildeo medio de la


distribucioacuten de dantildeo discreta definida en la Ec 2-20 dicho dantildeo medio variacutea entre 0 y 5 y se define

como el dantildeo promedio

5

0D k

k

p k

2-20

Al observar la Ec 2-19 es posible identificar que la distribucioacuten de dantildeo completa de cada clase de

edificio y grado de intensidad puede obtenerse uacutenicamente con el valor de μD Sin embargo en este caso

la funcioacuten binomial no permite definir dispersiones diferentes alrededor del valor medio μD (Ec 2-21)

15

DD D

2-21

Ademaacutes Giovinazzi (2005) consideroacute las observaciones de Sandi y Floricel (1995) en las que sentildealaron

que la dispersioacuten de la distribucioacuten binomial es demasiado alta cuando se considera una clasificacioacuten

detallada de edificios Esto uacuteltimo puede llevar a sobreestimar el nuacutemero de edificios que sufren dantildeos

serios en el caso de los valores maacutes bajos del grado de dantildeo medio (Giovinazzi 2005) Por lo tanto

Giovinazzi evaluoacute la posibilidad de emplear las funciones lognormal o beta eligiendo finalmente la

distribucioacuten beta porque a diferencia de la distribucioacuten lognormal no requiere ser truncada y re-

normalizada al 100 por ciento del dantildeo Adicionalmente tomoacute en cuenta el hecho de que la distribucioacuten

beta ha sido considerada adecuada para hacer representaciones razonables de distribuciones de dantildeo

siacutesmico en edificios Particularmente consideroacute los comentarios que al respecto establecioacute McGuire

(2004)

Particularmente Giovinazzi empleoacute las ecuaciones 2-22 y 2-23 que corresponden a la funcioacuten de

densidad de probabilidad beta y a la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta respectivamente

1 1

1

( ) ( ) 0

( ) ( )

r t r

t

x a b xtPDF p x a x b t r

r t r b a

2-22

donde a b t y r son los paraacutemetros de la distribucioacuten y G la funcioacuten gamma

( ) ( )x

a

CDF P x p y dy

2-23

En este caso la media y la varianza de la distribucioacuten de probabilidad beta quedan definidos mediante las



x

ra b a

t

2-24

222

1x

r t rb a

t t

2-25

Debido a que la forma de la distribucioacuten beta depende de los paraacutemetros t y r (o equivalentemente la

media y la varianza) McGuire (2004) consideroacute que valores de t entre 3 y 6 pueden resultar en razonables

distribuciones de dantildeo en edificios

Por otra parte Giovinazzi identificoacute que para poder usar la distribucioacuten Beta era necesario hacer

referencia a los grados de dantildeo Dk (k = 0π5) definidos en la Tabla 2-10 Con esa finalidad propuso

asignar el valor de 0 al paraacutemetro a y el de 6 al paraacutemetro b de la funcioacuten de distribucioacuten beta (2-22)

Esta uacuteltima consideracioacuten permite estimar la probabilidad asociada al grado de dantildeo Dk como sigue

1

( ) ( 1) ( )k

k

D

k

p p y dy P k P k

2-26

En funcioacuten de las definiciones anteriores Giovinazzi propuso correlacionar el grado de dantildeo medio microD

valor medio de la distribucioacuten discreta (Ec 2-20) y el grado medio de la distribucioacuten beta microx mediante

un polinomio de tercer grado (Ec 2-27)

3 20042 0315 1725x D D D 2-27

En la Tabla 2-16 se muestran los valores que se obtienen de microx al evaluar la Ec 2-27 con algunos valores

de microD

Tabla 2-16 Ejemplo de valores de microx obtenidos para diferentes valores de microD mediante la Ec 2-27

microD 0 1 2 3 4 5

microx 0 1452 2526 3474 4548 6

Posteriormente empleoacute la Ec2-24 y la Ec 2-27 para correlacionar los dos paraacutemetros de la distribucioacuten

beta con el grado de dantildeo medio microD y obtuvo la Ec 2-28

3 2(0007 00525 02875 )D D Dr t 2-28

Al emplear las ecuaciones 2-22 2-26 y 2-28 y al considerar t = 8 y microD = 2 es posible obtener

distribuciones beta del dantildeo como la que se muestra en la Figura 2-15


Figura 2-15 Probabilidades de ocurrencia de cada uno de los grados de dantildeo siacutesmico (Tabla 2-10)

asociados a un grado de dantildeo siacutesmico medio microD igual a 2

A2 Por otra parte empleoacute las definiciones de Pocos Muchos y la Mayoriacutea establecidas en la escala

EMS-98 (Figura 2-14) y la teoriacutea de conjuntos difusos para proponer valores que sustituyesen a dichas

variables linguumliacutesticas en las matrices de dantildeo incompletas de la EMS-98 De acuerdo con la teoriacutea de

conjuntos difusos empleada por Giovinazzi los valores plausibles corresponden a los valores casi seguros

o muy probables y los valores posibles se refieren a valores raros o poco probables

Giovinazzi propuso obtener 4 diferentes distribuciones de dantildeo para cada clase de vulnerabilidad siacutesmica

Para ello consideroacute que los valores plausibles (muy probables) del paraacutemetro microD son aquellos para los

cuales todas las definiciones de cantidades maacutes probables de la EMS-98 (Tabla 2-17) son respetadas Por

ejemplo de acuerdo con las matrices incompletas de la EMS-98 en el caso de la clase de vulnerabilidad

B y para una intensidad macrosiacutesmica de grado VI muchos edificios sufriraacuten dantildeo ligero D1 (Tabla

2-10) y pocos sufriraacuten dantildeo moderado D2 Por lo que los valores plausibles (muy probables) del

paraacutemetro microD seraacuten aquellos en los que el porcentaje de edificios con dantildeo ligero D1 sea un valor entre

20 y 50 y el de edificios con dantildeo moderado D2 sea un valor menor que 10

De manera similar los valores menos probables del paraacutemetro microD seraacuten aquellos para los cuales todas las

definiciones de cantidades de la EMS-98 sean plausibles o posibles (Tabla 2-18) con al menos una que

sea solo posible (poco probable) Por lo que para el caso de los edificios con vulnerabilidad B e intensidad

VI el porcentaje de edificios con dantildeo ligero D1 seraacute un valor entre 10 y 60 y el porcentaje de

edificios con dantildeo moderado D2 un valor entre 0 y 20 (Tabla 2-19)

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo (Dk)

Pro

ba

bili

da

d d

e o

cu

rre

nc

ia

t=8D=2


Tabla 2-17 Intervalos que sustituyen a las variables linguumliacutesticas de cantidad EMS-98 en los que se incluyen

uacutenicamente a los valores plausibles (maacutes probables)

Variable de cantidad en la EMS-98

Intervalo asociado a cada variable de cantidad en la

EMS-98

Pocos 0-10

Muchos 20-50

La mayoriacutea 60-100

Mediante el empleo de la funcioacuten de distribucioacuten beta (Ec 2-22) con sus respectivos paraacutemetros de r (Ec

2-28) y t = 8 es posible estimar los valores de microD que satisfacen los valores de control indicados en la

Tabla 2-20 Estos valores de control se determinaron al elegir un valor uacutenico que sustituyese a cada uno

de los intervalos de la Tabla 2-19 Para ello en el caso de los intervalos superiores se eligioacute al valor

maacuteximo del intervalo correspondiente y para el caso de los intervalos inferiores se eligioacute el valor

miacutenimo del intervalo respectivo Al aplicar el procedimiento descrito se obtuvieron los valores de microD

indicados en la Tabla 2-21

Tabla 2-18 Intervalos que sustituyen a las variables linguumliacutesticas EMS-98 en los que se incluyen

tanto los valores plausibles como los valores posibles

Variable EMS-98 Intervalo asociado a cada

variable EMS-98

Pocos 0-20

Muchos 10-60


Tabla 2-19 Intervalos de valores que sustituyen a las variables linguumlisticas de poco y mucho en edificios

clase B sometidos a una intensidad de VI

Nivel de dantildeo D1 D2 D3 D4 D5

Cantidad de edificios Muchos Pocos

B+ Plausible superior 0-10

B- Plausible inferior 20-50

B+ + Posible superior 0-20

B- - Posible inferior 10-60

Tabla 2-20 Valores de control para completar la matriz de distribucioacuten de dantildeo de los edificios clase B

sometidos a una intensidad de VI



B+ Plausible superior 10

B- Plausible inferior 20

B+ + Posible superior 20

B- - Posible inferior 10


Tabla 2-21 Valores que completan la distribucioacuten de dantildeo para los edificios clase B sometidos a una

intensidad de VI

Nivel de dantildeo D1 D2 D3 D4 D5 microD


B+ Plausible superior 32 10 187 015 0 0684

B- Plausible inferior 20 434 06 004 0 0435

B+ + Posible superior 4061 20 552 066 0 1036

B- - Posible inferior 10 162 018 0 0 025

El procedimiento descrito anteriormente se repitioacute para el resto de las clases de vulnerabilidad y se

obtuvieron las curvas indicadas en la Figura 2-16 Particularmente en la Figura 2-16 (a) es posible

observar los valores del grado de dantildeo que tienen mayor probabilidad de ocurrir en los edificios clase B

los cuales corresponden a aquellos valores delimitados por las curvas B plausible superior y B plausible

inferior

Al representar en el mismo graacutefico las curvas de dantildeo-intensidad plausibles y posibles para las clases de

vulnerabilidad B y C se obtiene la Figura 2-17 en la cual es posible observar por ejemplo que la curva

plausible inferior de la clase B coincide con la curva posible superior de la clase C y que la curva posible

inferior de la clase B coincide con la curva plausible superior C

(a) (b)

Figura 2-16 Curvas de dantildeo siacutesmico-intensidad siacutesmica plausibles y posibles para las clases de

vulnerabilidad B (a) y para la clase de vulnerabilidad C (b)

6 7 8 9 10 110

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5

EMS-98 intensity

Gra

do d

e d

antildeo

med

io

D

B+ Plausible superior

B- Plausible inferior

B++Posible superior

B--Posible inferior

6 7 8 9 10 11 120

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5

EMS-98 intensity

Gra

do

de

da

ntildeo m

ed

io

D

C+ Plausible superiorC- Plausible inferior

C++Posible superiorC--Posible inferior


Figura 2-17 Curvas dantildeo-intensidad plausibles y posibles para las clases de vulnerabilidad siacutesmica B y C

B) Definicioacuten de las clases de vulnerabilidad propuestas en la escala EMS-98 mediante el uso de un

iacutendice de vulnerabilidad el cual es un valor comprendido esencialmente entre 0 y 1 Para hacerlo empleoacute

la informacioacuten contenida en la escala EMS-98 y la teoriacutea de conjuntos difusos Ademaacutes establecioacute que

valores del iacutendice de vulnerabilidad cercanos a cero significan baja vulnerabilidad y valores cercanos a

uno describen alta vulnerabilidad siacutesmica Al realizar estas uacuteltimas consideraciones Giovinazzi definioacute

las clases de vulnerabilidad de la escala EMS-98 en teacuterminos de iacutendices de vulnerabilidad (Tabla 2-22)

Tabla 2-22 Definicioacuten de las clases de vulnerabilidad de la escala EMS-98 en teacuterminos de valores del iacutendice

de vulnerabilidad (Giovinazzi 2005)

Clase de vulnerabilidad

V min V - Vo V + V max

A 078 086 090 094 102

B 062 070 074 078 086

C 046 054 058 062 070

D 030 038 042 046 054

E 014 022 026 030 038

F -002 006 010 014 022

C) Determinacioacuten de la funcioacuten de dantildeo (Ec1-2) a partir de las matrices de probabilidad de dantildeo

previamente estimadas Dicha expresioacuten analiacutetica se obtuvo al interpolar curvas como las mostradas en la

Figura 2-17 y con el propoacutesito de facilitar la estimacioacuten del grado de dantildeo medio

6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

EMS-98 intensity

Gra

do

de

da

ntildeo

me

dio

D

B+ Plausible sup

B- Plausible inf

B++Posible sup

B--Posible inf

C+ Plausible sup

C- Plausible inf

C++Posible sup

C--Posible inf


La funcioacuten obtenida depende principalmente del iacutendice de vulnerabilidad total y del grado de intensidad

EMS-98 Adicionalmente indicoacute el proceso para obtener la distribucioacuten de dantildeo completa a partir del

grado de dantildeo medio estimado y mediante el empleo de una funcioacuten de distribucioacuten de probabilidad tipo

beta

D) Estimacioacuten del iacutendice de vulnerabilidad total que representa la vulnerabilidad siacutesmica de un edificio

en particular

Enseguida se describen las principales consideraciones y procedimientos que realizoacute Giovinazzi (2005)

para poder definir la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio mediante el iacutendice de vulnerabilidad total

medio Ec 1-1

D1) Determinoacute una tabla de iacutendices de vulnerabilidad por tipologiacutea estructural en la cual se incluye el

valor maacutes probable por tipologiacutea estructural IV Dicho valor se emplea para estimar la vulnerabilidad

total de cada edificio mediante la Ec 1-1

Los iacutendices de vulnerabilidad total por tipologiacutea estructural los obtuvo principalmente a partir de la tabla

de vulnerabilidad de la EMS-98 (Tabla 2-9) para diferentes tipos de edificios que se proponen en la

escala EMS-98 Para hacerlo empleoacute nuevamente la teoriacutea de conjuntos difusos que le permitioacute obtener

un valor estimado de V - V + V min y V max para cada tipologiacutea estructural Donde los valores de V - y V +

definen el intervalo de valores maacutes probables o plausibles y V min y V max ampliacutean el intervalo de valores

maacutes probables para considerar tambieacuten los valores menos probables (Tabla 2-23)

D2) Definioacute factores modificadores de la vulnerabilidad siacutesmica y propuso las puntuaciones asociadas a

los mismos Dichas puntuaciones permiten estimar la suma de los modificadores de la vulnerabilidad

siacutesmica ∆Vm de cada edificio estudiado El valor de ∆Vm se requiere en la Ec1-1 para estimar el iacutendice de

vulnerabilidad total de cada edificio

D3) Definioacute el factor de vulnerabilidad regional ∆VR e indicoacute un procedimiento para estimarlo Dicho

factor permite tomar en cuenta particularidades de las tipologiacuteas estructurales y es parte de la expresioacuten

empleada para estimar la vulnerabilidad total de cada edificio estudiado (Ec1-1)

D4) Propuso incrementos de vulnerabilidad para considerar incertidumbres asociadas a la clasificacioacuten

de los edificios en determinada tipologiacutea estructural y para tomar en cuenta las incertidumbres asociadas

con la atribucioacuten de un comportamiento caracteriacutestico a cada clase de vulnerabilidad o tipologiacutea del

edificio


Tabla 2-23 Valores del iacutendice de vulnerabilidad para diferentes tipologiacuteas de edificios (Giovinazzi 2005)

Tipologiacuteas Tipo de estructura Iacutendices de vulnerabilidad

V min V - VI V + V max

Mamposteriacutea

M1 Cascotes cantos rodados (Rubble stone) 062 081 0873 098 102

M2 Adobe -ladrillo de barro (Earth bricks) 062 0687 084 098 102

M3 Piedra simple (Simple stone) 046 065 074 083 102

M4 Piedra pesada y de gran tamantildeo (Massive stone) 03 049 0616 0793 086

M5 Sin refuerzo -viejos tabique (Unreinforced masonry -old bricks)

046 065 074 083 102

M6 Sin refuerzo- forjados de hormigoacuten armado (Unreinforced masonry ndash reinforced concrete -rc- floors)

03 049 0616 079 086

M7 ReforzadaConfinada (Reinforcedconfined masonry)

014 033 0451 0633 07

Hormigoacuten Armado

RC1 Poacuterticos Sin Disentildeo Sismo Resistente [DSR](Frame in rc without Earthquake Resistant Design-ERD)

03 049 0644 08 102

RC2 Poacuterticos con moderado DSR (Frame in rc - moderate ERD)

014 033 0484 064 086

RC3 Poacuterticos con alto DSR(Frame in rc-high ERD) -002 017 0324 048 07

RC4 Muros de cortante sin DSR (Shear walls -without ERD)

03 0367 0544 067 086

RC5 Muros de cortante con moderado DSR (Shear walls -moderate ERD)

014 021 0384 051 07

RC6 Muros de cortante con alto DSR (Shear walls -high ERD)

-002 0047 0224 035 054

Acero S Estructuras de acero (Steel structures) -002 017 0324 048 07

Madera W Estructuras de Madera (Timber structures) 014 0207 0447 064 086

Por lo tanto de acuerdo con la propuesta desarrollada por Giovinazzi (2005) el dantildeo siacutesmico puede

obtenerse mediante la aplicacioacuten del siguiente procedimiento simplificado 1) eleccioacuten de la accioacuten

siacutesmica expresada en teacuterminos de un grado EMS-98 2) estimacioacuten del iacutendice de vulnerabilidad total del

edificio en estudio mediante la ecuacioacuten 1-1 3) estimacioacuten del grado de dantildeo siacutesmico medio del edificio

mediante la Ec1-2 y a partir de la accioacuten siacutesmica elegida en el paso 1 y del iacutendice de vulnerabilidad total

estimado en el paso 2 Por ejemplo de acuerdo con la Ec1-2 la coincidencia de un edificio con un iacutendice

de vulnerabilidad total igual a 0742 es decir un edificio con una alta vulnerabilidad siacutesmica y la

ocurrencia de un movimiento siacutesmico de intensidad 8 (VIII) generan un grado de dantildeo medio en el

edificio igual a 2 4) Obtencioacuten de las probabilidades de dantildeo de cada uno de los 5 grados de dantildeo no

nulo y del grado de dantildeo nulo Para ello se emplea el grado de dantildeo siacutesmico medio estimado en el paso

3 y la funcioacuten de distribucioacuten beta Con la finalidad de simplificar los caacutelculos y emplear la funcioacuten de

distribucioacuten beta estaacutendar es posible obtener las expresiones 2-29 a la 2-34 Mediante estas uacuteltimas

expresiones se pueden obtener las probabilidades de dantildeo asociadas a cada uno de los estados de dantildeo

definidos en la metodologiacutea propuesta por Giovinazzi (2005)

La Ec 2-29 corresponde a la funcioacuten de densidad de probabilidad beta estaacutendar requerida para estimar la

distribucioacuten del dantildeo Dicha ecuacioacuten coincide con la Ec 2-22 sin embargo se han hecho algunos

cambios en la forma de representarla con la finalidad de que la Ec 2-29 coincida con la manera en que


con mayor frecuencia se representa a la funcioacuten de densidad de probabilidad beta estaacutendar en

herramientas de coacutemputo como el Matlab R2006a (The MathWorks 2006) y con ello facilitar su

aplicacioacuten en este tipo de herramientas de coacutemputo

1 11 1 1 1( )

01 1 0 16 ( ) ( ) 6 6 6k

p q

k k k kD

D D D Dp qPDF p p q

p q

2-29

donde Γ es la funcioacuten gamma Dk es el grado de dantildeo y corresponde a un valor entre 0 y 5 Los

valores de los paraacutemetros p y q se obtienen mediante las ecuaciones 2-30 y 2-31

3 2(0007 0052 02875 )D D Dp t 2-30

q = t - p t = 8 2-31

La Ec 2-32 corresponde a la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta estaacutendar requerida para estimar la

distribucioacuten acumulativa del dantildeo

1

6

0

1 1 1 01 01 0 1

6 6 6

k

k k

D

k k kD D

D D DCDF P p q p p q

2-32

La funcioacuten de densidad de probabilidad discreta beta se calcula a partir de las probabilidades asociadas

con los grados de dantildeo Dk (k = 0 1 2 3 4 5) mediante la Ec 2-33 para cuando k = 0 y la Ec 2-34 para

valores de k = 1 2 3 4 oacute 5

( )k kD D kp P D k 2-33

( ) ( 1)k k kD D k D kp P D k P D k 2-34

Por otra parte las curvas de fragilidad que definen la probabilidad de alcanzar o exceder cierto estado de

dantildeo se obtienen directamente de la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta mediante la Ec 2-35

(Milutinovic y Trendafiloski 2003)

( ) 1 ( )kk D kP D D P D k 2-35

Por ejemplo para obtener la probabilidad de que se presente el grado de dantildeo 3 dado un grado de dantildeo

medio de 2 es posible emplear las ecuaciones 2-30 2-31 2-32 y 2-34 hasta obtener el valor buscado (Ec

2-36)


3

3 1 2 1

6 6

0 0

3 1 2 10423757701 0423757701 02425

6 6k k kD D DP p p

2-36

De manera similar puede obtenerse la probabilidad asociada a cada uno de los diferentes estados de dantildeo

hasta obtener una distribucioacuten discreta como la mostrada en la Figura 2-18 que corresponde a un grado

de dantildeo medio igual a 3

Figura 2-18 Probabilidades de ocurrencia para cada uno de los grados de dantildeo Dk definidos en la EMS-98

(Tabla 2-10) asociados a un grado de dantildeo medio (μD) igual a 3

HAZUS

Actualmente el programa HAZUS (FEMA 2009a 2009b 2009c FEMA 433 2004) integra diferentes

metodologiacuteas que permiten estimar diversos tipos de riesgo (sismos inundaciones huracanes) presentes

en las zonas urbanas de Estados Unidos Sin embargo en el presente trabajo se haraacuten principalmente

referencias a las metodologiacuteas usadas en HAZUS para estimar riesgo siacutesmico

Objetivo

Uno de los principales objetivos de la metodologiacutea HAZUS es ofrecer una alternativa para estimar el

riesgo siacutesmico de las zonas urbanas de Estados Unidos

Metodologiacutea

En el proyecto de HAZUS establecieron la posibilidad de estimar el riesgo siacutesmico con diferentes niveles

de detalle en funcioacuten de los datos y recursos destinados a la ejecucioacuten de la estimacioacuten del riesgo Para

que ello fuese posible desde el inicio del proyecto establecieron una metodologiacutea basada en moacutedulos que

permitiese la flexibilidad en el caacutelculo de los diferentes elementos que determinan el riesgo siacutesmico de

una zona urbana Por otra parte la divisioacuten en moacutedulos facilita la incorporacioacuten de nuevos conocimientos

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e o

cu

rre

nc

ia


relacionados con la estimacioacuten del riesgo siacutesmico Particularmente en HAZUS consideran tres niveles de

anaacutelisis El de nivel 1 se basa en informacioacuten baacutesica sobre el peligro siacutesmico y sobre los edificios El de

nivel 2 incluye informacioacuten maacutes detallada sobre los edificios y sobre el peligro siacutesmico Mientras que en

el nivel 3 es necesario emplear informacioacuten con alto nivel de detalle sobre el peligro siacutesmico y los

edificios y ademaacutes el anaacutelisis de este nivel debe ser realizado por expertos en los modelos usados por

HAZUS (FEMA 2009a)


En la metodologiacutea HAZUS la accioacuten siacutesmica baacutesica se obtiene mediante escenarios siacutesmicos o curvas de

peligrosidad siacutesmica Para el nivel 1 HAZUS propone emplear las curvas de peligrosidad siacutesmica

obtenidas por la USGS para Estados Unidos Con la finalidad de estimar riesgo siacutesmico de edificios es

necesario emplear la informacioacuten de peligrosidad siacutesmica para obtener curvas de demanda (espectros de

demanda) con lo cual queda completamente determinada la accioacuten siacutesmica En HAZUS se establecen

recomendaciones para obtener las curvas de demanda

Vulnerabilidad siacutesmica

Para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios HAZUS considera las curvas de capacidad que se

han obtenido para determinadas tipologiacuteas estructurales Por lo tanto para estimar la vulnerabilidad

siacutesmica de un edificio mediante la metodologiacutea HAZUS es necesario clasificar a dicho edificio dentro de

una de las tipologiacuteas estructurales definidas en HAZUS

Funciones de dantildeo

En HAZUS emplean curvas de fragilidad para estimar el dantildeo siacutesmico El proceso para obtener dichas

curvas de fragilidad es baacutesicamente el procedimiento adoptado en el meacutetodo LM2 de Risk-UE el cual

fue descrito en el capiacutetulo 1 del presente trabajo La metodologiacutea HAZUS predice el dantildeo estructural y no

estructural en teacuterminos de cuatro intervalos de dantildeo no nulo o ldquoestados de dantildeordquo Ligero Moderado

Extenso y Completo En los documentos de HAZUS incluyen una descripcioacuten detallada de los cuatro

estados de dantildeo asociados a 16 modelos baacutesicos de edificios

Riesgo siacutesmico

La interseccioacuten de las curvas de capacidad y demanda de cada tipo de edificio determina un valor de

desplazamiento espectral el cual es empleado en la curva de fragilidad correspondiente al tipo de edificio

para obtener las probabilidades acumuladas de alcanzar o exceder un particular estado de dantildeo A partir

de dichas probabilidades acumuladas es posible determinar las probabilidades de que ocurra cada uno de

los cinco estados de dantildeo Los costos de reparacioacuten y remplazo de un edificio que estaacute en un estado de

dantildeo determinado se estiman como el producto de la superficie del tipo de edificio por la probabilidad


de que el edificio esteacute en dicho estado de dantildeo por el costo de reparacioacuten de cada pie cuadrado para el

correspondiente tipo de edificio y para el respectivo estado de dantildeo

En HAZUS incluyen estimaciones de las proporciones de las peacuterdidas econoacutemicas asociadas a los

diferentes tipos de dantildeo y a los diferentes tipos de ocupacioacuten Por ejemplo consideran que en un edificio

que tenga uso de vivienda unifamiliar el 234 del costo total de reemplazo del edificio corresponde a lo

que costariacutea reponer los elementos estructurales de dicho edificio si el mismo se dantildease completamente

(Estado de dantildeo completo) Mientras que el restante 766 del costo total de reemplazo del edificio

corresponde a la reposicioacuten de los elementos no estructurales Este tipo de consideraciones se requieren

para estimar el riesgo siacutesmico en funcioacuten de peacuterdidas econoacutemicas El riesgo siacutesmico estimado mediante

HAZUS se suele expresar en teacuterminos de peacuterdidas siacutesmicas anualizadas promedio Para obtener dichas

peacuterdidas econoacutemicas anualizadas proponen estimar peacuterdidas econoacutemicas asociadas a ocho escenarios

siacutesmicos los cuales a su vez estaacuten relacionados a ocho periodos de retorno (100 250 500 750 1000

1500 2000 y 2500 antildeos) Para obtener las peacuterdidas siacutesmicas anualizadas promedio multiplican cada una

de las peacuterdidas econoacutemicas asociadas a cada uno de los ocho escenarios siacutesmicos por su respectiva

probabilidad anual de ocurrencia y finalmente suman dichos productos Este procedimiento se empleoacute

para obtener el mapa de peacuterdidas de la Figura 2-7

25 Gestioacuten del riesgo siacutesmico

Una vez que se conoce el riesgo siacutesmico de un edificio los propietarios o administradores del riesgo

pueden tomar diferentes decisiones Las decisiones maacutes comunes que ellos suelen tomar se indican en la

lista siguiente (Krawinkler y Miranda 2004) 1) vender el edificio 2) demoler el edificio existente y

construir uno nuevo 3) aceptar enfrentar las peacuterdidas econoacutemicas es decir asumir la totalidad de los

costos que pueden requerirse para reparar o reemplazar el edificio si se generan dantildeos siacutesmicos en el

edificio (retener el riesgo) 4) transferir una parte de las posibles peacuterdidas econoacutemicas a traveacutes de la

adquisicioacuten de un seguro (transferir el riesgo) 5) reforzar el edificio para disminuir el nivel de las

peacuterdidas (reducir el riesgo) 6) cualquier combinacioacuten de las opciones anteriores (Figura 2-19) Si las

opciones de vender el edificio demolerlo y construir otro se descartan entonces las opciones para

gestionar el riesgo se reducen a cualquier combinacioacuten entre retener el riesgo transferir el riesgo y reducir

el riesgo Las principales combinaciones de estas tres opciones que idealmente se podriacutean elegir para

gestionar el riesgo total de un edificio se incluyen en la Figura 2-19 Sin embargo las opciones 1 y 2 de

la Figura 2-19 no son estrictamente factibles porque habitualmente las poacutelizas de seguros cubren soacutelo una

parte de la totalidad del dantildeo siacutesmico que puede ocurrir en un edificio y porque a la fecha no es posible

hacer una reduccioacuten del 100 del riesgo siacutesmico de un edificio (Liel 2008)


Figura 2-19 Pasos de un procedimiento que puede emplearse para gestionar el riesgo siacutesmico de un edificio

existente (adaptado de Krawinkler y Miranda 2004)

El experto en ingenieriacutea siacutesmica proporciona informacioacuten para que el propietario o administrador evaluacutee lo siguiente iquestEs econoacutemicamente factible realizar la reduccioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio

El experto en ingenieriacutea siacutesmica evaluacutea lo siguiente iquestEl nivel de riesgo siacutesmico del edificio es menor o igual que el maacuteximo nivel de riesgo que permiten los coacutedigos de disentildeo

El experto en ingenieriacutea siacutesmica evaluacutea lo siguiente iquestEs teacutecnicamente posible reducir la vulnerabilidad siacutesmica del edificio para que a su vez se reduzca el riesgo siacutesmico del edificio hasta los niveles permitidos por los coacutedigos respectivos

No

Si

Un experto en ingenieriacutea siacutesmica evaluacutea el riesgo siacutesmico del edificio existente

Si

No

El propietario o administrador del riesgo evaluacutea y elige una de las seis opciones posibles (listadas enseguida) para gestionar el riesgo siacutesmico del edificio

No

El propietario o administrador del riesgo puede elegir realizar la reduccioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio y por lo tanto tambieacuten del riesgo siacutesmico hasta conseguir que al menos el nivel de riesgo siacutesmico del edificio sea menor que el maacuteximo nivel de riesgo siacutesmico permitido por el correspondiente coacutedigo de disentildeo

El propietario o administrador del riesgo puede considerar la opcioacuten de demoler y construir un nuevo edificio

Si

Opcioacuten 6 Un porcentaje del riesgo siacutesmico del edificio se retiene y el resto se reduce (mitiga)

Opcioacuten 5 Un porcentaje del riesgo siacutesmico del edificio se transfiere y el resto se reduce (mitiga)

Opcioacuten 1 El 100 del riesgo siacutesmico del edificio se transfiere

Opcioacuten 2 El 100 del riesgo siacutesmico del edificio se reduce (mitiga)

Opcioacuten 4 Un porcentaje del riesgo siacutesmico del edificio se transfiere otro porcentaje se reduce (mitiga) y el resto se retiene

Opcioacuten 3 El 100 del riesgo siacutesmico del edificio se retiene


251 Criteriosdeaceptabilidaddelriesgo

Cuando el riesgo es expresado en teacuterminos de frecuencia anual de ocurrencia o excedencia es posible

tomar decisiones asociadas a dicho riesgo Por ejemplo de acuerdo con McGuire (2004) ldquocuando la

frecuencia anual de ocurrencia del riesgo es menor que 10-5 por antildeo (como es el caso para el dantildeo siacutesmico

en muchas partes del mundo) dicho riesgo es frecuentemente considerado minuacutesculo en comparacioacuten con

otros riesgos y puede ser ignorado (un evento que tiene una frecuencia anual de ocurrencia de 10-5 por

antildeo es un evento que tiene un periodo de retorno promedio de 100 000 antildeos) Para ejemplificar esta

situacioacuten McGuire sentildeala que el riesgo promedio de muerte individual debida a un fenoacutemeno climaacutetico

extremo (huracaacuten inundaciones etc) para la gente del centro y del este de Estados Unidos es cercana a 5

x 10-6 por antildeo y sin embargo dicha gente continuacutea viviendo en aacutereas susceptibles de inundaciones y

vientosrdquo McGuire (2004) agrega tambieacuten que ldquocuando la frecuencia anual del riesgo excede 10-2 (la

frecuencia anual de muerte en paiacuteses desarrollados para un ciudadano tiacutepico) se considera demasiado

alto y se realizan esfuerzos para reducirlo Pero cuando los valores de la frecuencia anual estaacuten

comprendidos entre 10-2 y 10-5 se necesita realizar un cuidadoso anaacutelisis cualitativo para evitar poner un

porcentaje demasiado grande o demasiado pequentildeo en los recursos destinados a la reduccioacuten del dantildeo

siacutesmico en comparacioacuten con los destinados a la reduccioacuten de otros tipos de riesgos posiblesrdquo Eacutestas

mismas afirmaciones de McGuire (2004) se muestran en forma simplificada en la Figura 2-20

Figura 2-20 Nivel de atencioacuten que frecuentemente se destina a los riesgos en funcioacuten de su frecuencia

anual de ocurrencia (McGuire 2004)

10-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

Fre

cuen

cia

anu

al d

e o

curr

enci

a

----------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------

Zona de los riesgos frecuentemente ignorados

Zona de los riesgos cuyo nivel

de atencioacuten requiere ser evaluado

Zona de los riesgos en los que que se acepta destinar

importantes recursos para su reduccioacuten

Eventos dantildeinos


Por otra parte los coacutedigos de disentildeo siacutesmico suelen establecer las condiciones miacutenimas que deben

cumplir los edificios para que tales edificios posean importantes probabilidades de tener un adecuado

comportamiento durante la ocurrencia de sismos Por lo tanto cuando los creadores de los coacutedigos de

disentildeo siacutesmico eligen las condiciones miacutenimas que deben cumplir los edificios estaacuten eligiendo en gran

medida los niveles aceptables de riesgo siacutesmico

Dada la importancia del riesgo siacutesmico en edificios se han desarrollado importantes esfuerzos orientados

a conseguir una mejor estimacioacuten y comunicacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios nuevos y de edificios

existentes que contribuya a mejorar la toma de decisiones relacionadas con dicho riesgo (ATC-71 2008

FEMA 389 2004 ATC-58-1 2002)

252 Mitigacioacutendelriesgosiacutesmicodeedificios

En ocasiones es posible reducir el riesgo siacutesmico de un edificio mediante la reduccioacuten de la

vulnerabilidad siacutesmica de dicho edificio Especiacuteficamente a veces es posible por ejemplo realizar

modificaciones en la estructura del edificio que contribuyan a mejorar su comportamiento siacutesmico lo que

equivale a reducir su vulnerabilidad siacutesmica La reduccioacuten del riesgo siacutesmico puede realizarse en

diferentes niveles por ejemplo es posible a) conseguir la reduccioacuten de una parte del riesgo de que se

presente dantildeo estructural (FEMA P-420 2009 FEMA 547 2006 FEMA 356 2000) (Tabla 2-24) b)

reducir una parte del riesgo de que ocurra dantildeo no estructural (ATC-69 2008 FEMA 74 1994) o c)

reducir una parte del riesgo de que se presenten ambos tipos de dantildeo siacutesmico Es importante destacar que

en ocasiones es posible hacer reducciones significativas del riesgo sin destinar grandes recursos

econoacutemicos para tal fin (FEMA P-420 2009 FEMA 74 1994)

Como se mencionoacute anteriormente la mayoriacutea de los edificios existentes fueron disentildeados con coacutedigos

siacutesmicos que ya han sido sustituidos por otros coacutedigos siacutesmicos los cuales se han realizado con el

objetivo de conseguir mejores comportamientos siacutesmicos de los edificios De manera que en general

cuando se emplean los coacutedigos de disentildeo siacutesmico actuales se aumentan tambieacuten las probabilidades de

que los edificios tengan un adecuado comportamiento siacutesmico Sin embargo como tambieacuten se mencionoacute

anteriormente el asunto financiero constituye una limitante para incluir las nuevas recomendaciones de

disentildeo siacutesmico en los edificios existentes Por tal motivo es necesario establecer diferente tipo de

estrategias que permitan disminuir la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios existentes

Con la finalidad de ayudar en las tareas de mitigacioacuten se generan diferentes tipos de normas siacutesmicas por

ejemplo hay coacutedigos de disentildeo siacutesmico especiacuteficos para edificios existentes y tales coacutedigos pueden ser

usados por los duentildeos interesados en reducir voluntariamente la vulnerabilidad siacutesmica de sus edificios

Sin embargo tambieacuten hay normas orientadas a solicitar a los duentildeos o usuarios de determinados edificios


que reduzcan la vulnerabilidad siacutesmica de sus edificios con acciones especiacuteficas En la Tabla 2-24 se

indican algunas de las normas especiacuteficas que tienen entre sus objetivos contribuir a reducir la

vulnerabilidad siacutesmica de los edificios

Tabla 2-24 Normas y documentos que tienen como uno de sus principales objetivos contribuir a la

adecuada reduccioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de edificios existentes

Normas y documentos Objetivo general Objetivos particulares

Decreto Piso Deacutebil para la ciudad de Berkeley California (City of Berkeley 2005)

Reducir la vulnerabilidad siacutesmica de edificios con piso deacutebil

a) Identificar los edificios de poacuterticos de madera que tienen piso deacutebil b) Notificar a los usuarios residentes y usuarios de tales edificios para que realicen un anaacutelisis siacutesmico de su edificio basaacutendose en el Coacutedigo Internacional de Edificios Existentes (IEBC 2009)

NISTIR-6762 Normas de seguridad siacutesmica para edificios existentes que son propiedad Federal o que son alquilados por la Federacioacuten [Standards of Seismic Safety for Existing Federally Owned and Leased Buildings] (Cauffman y Lew 2002)

Establecer los requerimientos miacutenimos de seguridad siacutesmica que deben cumplir los edificios de Estados Unidos que tienen uso Federal

a) Indicar los niveles miacutenimos de desempentildeo siacutesmico que deben cumplir los edificios b) Sentildealar los coacutedigos y procedimientos que pueden emplearse para tener edificios que cumplan con los niveles de desempentildeo siacutesmico requeridos

FEMA 356 Pre-Norma y comentarios para la rehabilitacioacuten siacutesmica de edificios [FEMA 356 Prestandard and Commentary for the Seismic Rehabilitation of Buildings] (FEMA 356 2000)

Promover la amplia aplicacioacuten de las Guiacuteas NEHRP para la Rehabilitacioacuten Siacutesmica de Edificios (FEMA 273 1997) mediante la conversioacuten de las mismas a un lenguaje de obligatoriedad Lo cual permitiriacutea que profesionales y autoridades relacionadas con los edificios pudiesen tener a su disposicioacuten una referencia maacutes especiacutefica para aumentar la resistencia siacutesmica de los edificios existentes

Indicar requerimientos teacutecnicos para mejorar el desempentildeo siacutesmico de los edificios existentes que sean rehabilitados de acuerdo con esta norma

FEMA P-420 Directrices de ingenieriacutea para la rehabilitacioacuten siacutesmica de edificios (FEMA P-420 2009)

Promover el uso de la rehabilitacioacuten siacutesmica progresiva como una alternativa a la rehabilitacioacuten siacutesmica en una sola etapa con la finalidad de que el costo inicial y las peacuterdidas de un edificio de uso normal no sean usados como un obstaacuteculo para invertir en rehabilitacioacuten siacutesmica

Apoyar a los profesionales del disentildeo que estaacuten implementando o promoviendo el uso de rehabilitaciones siacutesmicas progresivas

FEMA 547 Teacutecnicas para la rehabilitacioacuten siacutesmica de edificios existentes (FEMA 547 2006)

Proveer una seleccioacuten de teacutecnicas de rehabilitacioacuten siacutesmica que son praacutecticas y efectivas

Facilitar a ingenieros arquitectos y administradores de proyecto de la descripcioacuten de teacutecnicas de rehabilitacioacuten comuacutenmente usadas para varios tipos de edificios

ATC-71 Taller NEHRP para identificar los desafiacuteos relacionados con los edificios existentes (ATC-71 2008)

Establecer un diagnoacutestico sobre la problemaacutetica asociada a la rehabilitacioacuten siacutesmica de edificios existentes porque se reconoce que dicha problemaacutetica auacuten no es atendida adecuadamente


26 Estudios previos del riesgo siacutesmico de Barcelona

En antildeos recientes se han desarrollado importantes estudios relacionados con el riesgo siacutesmico de

Barcelona algunos de los cuales se indican en la Tabla 2-25

Tabla 2-25 Estudios relacionados con la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de Barcelona

Nombre del estudio Principales aportaciones relacionadas con el riesgo siacutesmico de edificios en Barcelona

Evaluacioacuten del riesgo siacutesmico mediante meacutetodos avanzados y teacutecnicas GIS Aplicacioacuten a la ciudad de Barcelona (Lantada 2007 Barbat et al 2006a Barbat et al 2008)

- Se generoacute una valiosa base de datos con informacioacuten de los edificios de Barcelona actualizada hasta el antildeo 2002 - Se estimoacute el riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona mediante las metodologiacuteas LM1 y LM2 de Risk-UE Esto uacuteltimo significoacute que para la realizacioacuten del estudio se emplearon resultados de investigaciones hechas especiacuteficamente para edificios de Barcelona y que ademaacutes se tuvo la asesoriacutea de un destacado grupo de investigadores con valiosa experiencia en la estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona y el riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona - Se emplearon sistemas de informacioacuten geograacutefica para facilitar los procesos de estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica y el riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona

Evaluacioacuten del riesgo siacutesmico en edificios mediante anaacutelisis estaacutetico no lineal Aplicacioacuten a diversos escenarios siacutesmicos de Barcelona (Moreno 2006)

-Realizoacute anaacutelisis no lineal a tipologiacuteas estructurales representativas de Barcelona considerando diferentes escenarios siacutesmicos -Estimoacute curvas de fragilidad y matrices de probabilidad de dantildeo para edificios de hormigoacuten armado y de mamposteriacutea

An Advanced Approach to Seismic Risk Assessment Application to the Cultural Heritage and the Urban system of Barcelona (Irizarry 2004)

-Estudioacute la peligrosidad siacutesmica de Barcelona considerando efectos locales -Estimoacute la vulnerabilidad siacutesmica de edificaciones que son parte del patrimonio cultural de Barcelona

Risk-UE-WP08 Application to Barcelona (ICCCIMNE 2004)

-Obtuvieron escenarios de riesgo siacutesmico para Barcelona los cuales se estimaron mediante los dos meacutetodos propuestos por Risk-UE el meacutetodo de nivel I oacute LM1 y el meacutetodo LM2 o de nivel II

Vulnerabilidad y riesgo siacutesmico de edificios (Bonett 2003)

-Realizoacute anaacutelisis no lineal a edificios tipo de Barcelona para obtener curvas de fragilidad y matrices de probabilidad de dantildeo

Evaluacioacuten del riesgo siacutesmico en zonas urbanas (Mena 2002 Pujades et al 2000)

-Recopilaron datos baacutesicos de los edificios de Barcelona estudiados y los adaptaron para su manejo en un sistema de informacioacuten geograacutefica -Consideraron los datos de cada edificio para estimar el riesgo siacutesmico de Barcelona (antildeo de construccioacuten materiales de construccioacuten) -Utilizaron el meacutetodo del iacutendice de vulnerabilidad para obtener un iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica para cada edificio estudiado a partir de 11 paraacutemetros considerados El iacutendice de vulnerabilidad se representa con un nuacutemero entre 0 y 100 -Obtuvieron mapas de vulnerabilidad siacutesmica por barrios y distritos de Barcelona -Obtuvieron escenarios de dantildeo siacutesmico medio para diferentes grados de intensidad MSK Particularmente para los grados VI VII VIII y IX El dantildeo siacutesmico se expresoacute en teacuterminos de un iacutendice de dantildeo el cual fue un valor entre 0 y 100 Ademaacutes consideraron los 6 estados de dantildeo siguientes Ninguno (0-25) Ligero (25-75) Moderado (75-15) Considerable (15-30) Fuerte (30-60) Severo (60-100)

Metodologiacutea para la evaluacioacuten de la vulnerabilidad y riesgo siacutesmico de estructuras aplicando teacutecnicas de simulacioacuten (Yeacutepez 1996 Barbat et al 1998)

-Usaron el meacutetodo del iacutendice de vulnerabilidad para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de grupos de edificios localizados en el barrio del Eixample en Barcelona -Obtuvieron mapas de vulnerabilidad de los edificios del sector estudiado -Estimaron 4 escenarios de dantildeo siacutesmico asociados a la ocurrencia de los grados VI VII VIII y IX de la escala MSK respectivamente El dantildeo se expresoacute en teacuterminos de un iacutendice de dantildeo de 0 a 100 -Calcularon curvas de riesgo siacutesmico de tipologiacuteas estructurales representativas del Eixample en teacuterminos de iacutendice de dantildeo versus frecuencia anual de ocurrencia


Ademaacutes de los estudios indicados en la Tabla 2-25 se han realizado trabajos en los cuales se abordaron

diferentes aspectos del riesgo siacutesmico de Barcelona (Irizarry et al 2010 Barbat et al 2009 Barbat et al

2006b Irizarry et al 2003a Pujades et al 2000) De manera que es posible concluir que son muy

importantes los trabajos que se han realizado respecto al riesgo siacutesmico de Barcelona

Por otra parte debido a que en el estudio de Lantada (2007) estimoacute el riesgo siacutesmico de Barcelona

mediante la metodologiacutea LM1 de Risk-UE tal estudio es una referencia fundamental para el presente

trabajo De acuerdo con los resultados de dicho estudio la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de

Barcelona no es homogeacutenea en sus diferentes distritos siendo en general los distritos maacutes vulnerables

aquellos que tienen en promedio los edificios maacutes antiguos Ademaacutes de estimar la vulnerabilidad siacutesmica

obtuvo los valores del grado de dantildeo medio esperado (DSm) mediante la Ec 1-4 para cada distrito de

Barcelona (Tabla 2-26) Dichos valores se obtuvieron al considerar los edificios residenciales de cada uno

de los distritos de Barcelona y al tomar en cuenta dos escenarios siacutesmicos El primer escenario siacutesmico

corresponde al caso determinista y se caracteriza por tener una intensidad miacutenima del grado VI (EMS-98)

y una intensidad macrosiacutesmica maacutexima de VII-VIII En este caso las intensidades superiores al grado VI

surgen al considerar efectos de suelo El segundo escenario siacutesmico corresponde al caso probabilista el

cual estaacute asociado a un periodo de retorno de 475 antildeos y se caracteriza por tener intensidades

macrosiacutesmicas que van desde VI-VII hasta un valor de VII (Lantada 2007)

Tabla 2-26 Grados de dantildeo medio esperado por distrito en Barcelona obtenidos al aplicar la metodologiacutea

LM1 de Risk-UE y al considerar dos escenarios sismicos (Lantada et al 2010)

No Distrito Grado de dantildeo medio esperado (DSm)

Escenario siacutesmico Determinista Probabilista

01 Ciutat Vella 243 245

02 Eixample 200 203

03 Sants-Montjuiumlc 133 173

04 Les Corts 120 134

05 Sarriagrave-Sant Gervasi 137 137

06 Gragravecia 161 161

07 Horta-Guinardoacute 131 116

08 Nou Barris 167 127

09 Sant Andreu 176 139

10 Sant Martiacute 173 170

Valores medios 164 161

De acuerdo con los resultados obtenidos por Lantada et al (2010) el grado de dantildeo medio esperado para el

distrito del Eixample variacutea entre 2 y 203 seguacuten se considere el escenario siacutesmico determinista o el

probabilista Es decir se estima que en el distrito del Eixample se presentaraacute en promedio el dantildeo

moderado si ocurre el escenario siacutesmico que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos


En funcioacuten de los resultados de la Tabla 2-26 y de los obtenidos a diferentes escalas para los edificios de

Barcelona por Lantada (2007) es posible sentildealar que existen niveles significativos de riesgo siacutesmico en

ciertos edificios de la ciudad de Barcelona Dichos niveles significativos de riesgo se deben en general a

edificios que en promedio tienen una alta vulnerabilidad siacutesmica y que estaacuten localizados en una regioacuten de

peligrosidad siacutesmica moderada (Irizarry et al 2010 Lantada 2007 Lantada et al 2010)

27 Resumen y conclusioacuten

En este capiacutetulo se han descrito conceptos baacutesicos relacionados con la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de

edificios Se ha hecho especial eacutenfasis en metodologiacuteas para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en

zonas urbanas particularmente se han descrito las principales caracteriacutesticas de la metodologiacutea del ATC-

13 (1985) de la metodologiacutea de HAZUS (FEMA 433 2004 FEMA 2009a) y de las metodologiacuteas LM1

y LM2 de Risk-UE (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Por otra parte se ha destacado que el proceso de gestioacuten del riesgo siacutesmico de edificios involucra la toma

de decisiones importantes y las mismas se basan en gran medida en la informacioacuten disponible sobre el

riesgo siacutesmico de los edificios De manera que los resultados de riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias

de excedencia de grados de dantildeo son informacioacuten que puede contribuir a realizar una adecuada gestioacuten

del riesgo siacutesmico de los edificios

Los estudios previos del riesgo siacutesmico de Barcelona que se mencionaron en el presente capiacutetulo son

ejemplos de la valiosa informacioacuten que se dispone sobre la ciudad Sin embargo en general los estudios

recientes del riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona han tenido como objetivo estimar escenarios de

riesgo siacutesmico para diversos escenarios El escenario probabilista considerado corresponde al movimiento

del suelo con un periodo de retorno de 475 antildeos Sin embargo los resultados obtenidos hasta la fecha

siguen teniendo un enfoque determinista en el sentido que deben entenderse como los valores medios

esperados sin considerar las incertidumbres involucradas Por lo tanto una informacioacuten que puede

contribuir a complementar los valiosos resultados existentes es la obtencioacuten de curvas probabilistas del

riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona



3 CAPIacuteTULO 3 METODOLOGIacuteA PROBABILISTA PARA ESTIMAR EL

RIESGO SIacuteSMICO DE EDIFICIOS EN ZONAS URBANAS


Una de las formas de describir el riesgo siacutesmico de edificios es mediante la llamada curva de excedencia

del dantildeo o de las peacuterdidas Dicha curva establece las frecuencias usualmente anuales con que ocurriraacuten

eventos en que se exceda un valor especificado de dantildeo o de peacuterdidas (McGuire 2004 ERN 2009) Se

propone aquiacute una extensioacuten del meacutetodo LM1 de Risk-UE (Lagomarsino y Giovinazzi 2006 Giovinazzi

et al 2006 Giovinazzi 2005 Milutinovic y Trendafiloski 2003 Bernardini y Lagomarsino 2008) Este

meacutetodo al que llamaremos LM1_P incluye nuevos elementos que permiten hacer estimaciones del riesgo

siacutesmico con un enfoque probabilista Este capiacutetulo se dedica a describir las principales caracteriacutesticas de

este meacutetodo que constituye la principal contribucioacuten de esta Tesis

32 Modelo probabilista

En la metodologiacutea LM1_P el riesgo siacutesmico de cada edificio se estima al considerar los tres elementos

siguientes

1 La peligrosidad siacutesmica del sitio en el que se encuentra el edificio la cual estaacute expresada en

teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia de intensidades macrosiacutesmicas La peligrosidad

siacutesmica puede representarse a traveacutes de una curva uacutenica o mediante un triacuteo de curvas de las

frecuencias de excedencia de las intensidades macrosiacutesmicas (Figura 3-1 1)

2 La vulnerabilidad siacutesmica del edificio la cual estaacute expresada en teacuterminos de probabilidades de

ocurrencia del iacutendice de vulnerabilidad V (Figura 3-1 2)

3 La funcioacuten de dantildeo la cual estaacute representada en teacuterminos de funciones que describen la variacioacuten

del dantildeo siacutesmico en el edificio en funcioacuten de la intensidad macrosiacutesmica y del iacutendice de

vulnerabilidad siacutesmica (Figura 3-1 3)

Los tres elementos listados anteriormente se emplean en la Ec 3-1 para obtener el riesgo siacutesmico de cada

edificio en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia de estados de dantildeo siacutesmico (Figura 3-14) La

Ec 3-1 se desarrolloacute al tomar en cuenta el teorema de la probabilidad total y al considerar que tanto el

iacutendice de vulnerabilidad (V ) como la intensidad macrosiacutesmica (I ) son variables aleatorias independientes

80 Capiacutetulo 3 ndash Metodologiacutea probabilista para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas

[ ] | k

I V

D P D D V I P V I 3-1

donde ν [D] es la frecuencia anual de excedencia del grado de dantildeo D [ ]I es la frecuencia

anual de ocurrencia de la intensidad macrosiacutesmica I (McGuire 2004) P[V] es la probabilidad de que la

vulnerabilidad siacutesmica del edificio sea igual a V P[D gt Dk | V I ] es la probabilidad de que se exceda el

grado de dantildeo Dk (k = 0 1 2 3 4 5) dado que un edificio con una vulnerabilidad siacutesmica V fue

sometido a una intensidad macrosiacutesmica I El inverso de ν [D] es el periodo de retorno del grado de dantildeo

D

1) Peligrosidad siacutesmica Curvas de frecuencia de excedencia de intensidades macrosiacutesmicas (I )

2) Vulnerabilidad siacutesmica Curvas de probabilidad

acumulada del iacutendice de vulnerabilidad (V )

3) Funcioacuten de dantildeo siacutesmico Curva de probabilidad

acumulada del grado de dantildeo (Dk) la cual depende de I y de V

4) Riesgo siacutesmico Curvas de frecuencia de excedencia

de grados de dantildeo siacutesmico (Dk)

Figura 3-1 Elementos empleados en la metodologiacutea LM1_P para estimar el riesgo siacutesmico de edificios

(123) y ejemplo de los resultados de riesgo siacutesmico que se obtienen al aplicar dicha metodologiacutea (4)

5 6 7 810

-5

10-4

10-3

10-2

10-1

IEMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

media - media

media +

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 100

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Iacutendice de Vulnerabilidad ( V )

Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

inferior

mejor

superior

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

D lt

Dk ]

V=0742I=VIII

1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior

inferior + mejor - mejor

mejor + superior - superior

superior +


33 Estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica

Para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la metodologiacutea LM1_P se emplean resultados de

peligrosidad siacutesmica expresados en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia de las intensidades

macrosiacutesmicas (Figura 3-1 1) Estos valores de la peligrosidad siacutesmica permiten estimar las frecuencias

anuales de ocurrencia de las intensidades siacutesmicas I requeridas para estimar el riesgo siacutesmico de

edificios mediante la Ec 3-1

En la metodologiacutea LM1_P se estima la peligrosidad siacutesmica mediante el coacutedigo para ordenador CRISIS

(Ordaz et al 2008 2007 2003 1999) que incorpora y actualiza el meacutetodo claacutesico de Cornell-Esteva

(McGuire 2008 Esteva 1970 Cornell 1968) el cual se puede representar mediante la Ec 3-2 (Beauval

2003) El coacutedigo CRISIS se ha adoptado en la metodologiacutea LM1_P porque ha sido ampliamente validado

(Irizarry et al 2010 Villani et al 2010 Garciacutea 2009 Secanell et al 2008 Perea y Atakan 2007

Faccioli 2006 Beauval 2003) y porque ha sido elegido en el proyecto de Risk-UE para estimar

escenarios probabilistas de la peligrosidad siacutesmica (Faccioli et al 2003) En el caso del CRISIS las

integrales respecto a la magnitud y la distancia de la Ec 3-2 se discretizan para obtener la Ec 3-3

max

min1

| i

i i i

i

MN

o M Ri M R

A P A A M R f M f R dMdR

3-2

donde A es un paraacutemetro indicativo de las caracteriacutesticas del movimiento siacutesmico (por ejemplo

aceleracioacuten maacutexima del terreno o intensidad macrosiacutesmica) y A es un valor especiacutefico de A γ(A) es la

frecuencia anual con que A es excedida debido a los sismos de las fuentes siacutesmicas consideradas 0i es

la tasa anual de excedencia de los sismos de intereacutes en la fuente siacutesmica i dicha tasa corresponde a los

sismos de magnitud superior o igual a la magnitud miacutenima elegida para la fuente i miniM

iMf M y

( )iRf R son las funciones de densidad de probabilidad de la magnitud y de la distancia de la fuente i en

las que se considera que la magnitud y la distancia son independientes P[AgtA|M R] es la probabilidad

de que un sismo de magnitud M a la distancia R del sitio exceda el valor de A dicha probabilidad se

calcula mediante la ley de atenuacioacuten siacutesmica en funcioacuten de la distancia R y de la magnitud M maxiM es

la magnitud siacutesmica maacutexima considerada en la fuente siacutesmica i y N es el nuacutemero de fuentes siacutesmicas

max

min

01

[ | ]i

i i i

i

MN

M Ri M R

A P A A M R f M f R M R

3-3


Las frecuencias de excedencia de A obtenidas mediante la Ec 3-3 permiten generar curvas de

peligrosidad siacutesmica como las de la Figura 2-11 y de la Figura 3-11

331 Modeloderecurrenciasiacutesmica

Cuando en el CRISIS se considera el modelo de sismicidad denominado de Poisson entonces la tasa de

excedencia de la magnitud siacutesmica estaacute dada por la Ec 3-4 (Ordaz et al 2008 2007)

max

maxmin0

MM

MM

e eM

e e

3-4

donde λ0 es la tasa de excedencia de la magnitud Mmin β es un paraacutemetro equivalente al ldquovalor-brdquo

de la relacioacuten Gutenberg-Richter (Ec 3-5) para la fuente siacutesmica (excepto porque dicho paraacutemetro estaacute

dado en teacuterminos del logaritmo natural) y Mmax es la maacutexima magnitud para la fuente siacutesmica

10log N a bM 3-5

donde N es el nuacutemero de sismos con magnitud mayor o igual a M a es el nuacutemero de sismos de

magnitud mayor que Mmin b es la pendiente de la liacutenea (llamado valor-b) La Ec 3-5 puede formularse de

la forma que se indica en la Ec 3-6

MM e 3-6

donde α = a ln 10 y β = b ln 10 Por otra parte debido a que suelen considerarse los sismos a

partir de una magnitud miacutenima (Mmin) es maacutes praacutectico expresar la tasa de excedencia de la magnitud de la

forma que se indica en la Ec 3-7

min

0M M

M e 3-7

donde min0

Me

En relacioacuten al mismo caso en que se considera el modelo de sismicidad tipo Poisson se tiene que la

funcioacuten de densidad de probabilidad de la magnitud siacutesmica estaacute dada por la Ec 3-8 (Ordaz et al 2008

2007)

maxmin min max( )

i

M

M MM

ef M M M M

e e

3-8


332 Modelodeatenuacioacutensiacutesmica

Las leyes de atenuacioacuten siacutesmica permiten estimar la probabilidad de que el valor de A se exceda en el

sitio de intereacutes dado que ocurre un sismo de magnitud M a una distancia R del sitio Si se considera que

el paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A tienen una distribucioacuten lognormal dadas la magnitud y la

distancia entonces la probabilidad P [ A gt A | M R] se calcula mediante la Ec 3-9

ln

ln ln ( ) | 1

A

A Am M RP A A M R

3-9

donde Ф es la distribucioacuten de probabilidad normal estaacutendar acumulada Am(MR) es el valor

medio del paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A (dada por la ley de atenuacioacuten correspondiente en funcioacuten

de la magnitud M y la distancia R) σlnA es la desviacioacuten estaacutendar del logaritmo natural de A (Ordaz et al

2007) La probabilidad representada en la Ec 3-9 para el caso en el que M=M y R=R corresponde a la

superficie sombreada bajo la curva de la Figura 3-2

Figura 3-2 Estimacioacuten de la probabilidad de excedencia del paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A a partir

de la ley de atenuacioacuten siacutesmica para el caso en el que la magnitud M es igual a M y la distancia R es igual

a R (adaptado de Beauval 2003)

333 FrecuenciasdeexcedenciadelparaacutemetrodepeligrosidadsiacutesmicaA

Si se considera que el proceso de ocurrencia de los sismos en el tiempo obedece a un proceso de Poisson

entonces la probabilidad de que el paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A ocurra al menos una vez en un

lapso t se puede calcular mediante la Ec 3-10 (McGuire 2004)

M=M

lnR

lnA

R=R

lnA

lnAm

P [AgtA | M=M R=R ]


( )1 tP e 3-10

donde P es la probabilidad de que ocurra el paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A t es el tiempo

de exposicioacuten γ es la frecuencia de excedencia del paraacutemetro de peligrosidad siacutesmica A

La Ec 3-10 puede rescribirse como la Ec 3-11 y al aplicarla es posible estimar por ejemplo que el valor

de la frecuencia de excedencia para un sismo que tiene una probabilidad del 10 de excederse en 50

antildeos es igual a 00021 A esta frecuencia de excedencia le corresponde un periodo de retorno de 475 antildeos

(100021)

ln(1 )P

t 3-11

334 Resultadosdepeligrosidadsiacutesmicaparaestimarelriesgosiacutesmicodeedificios

mediantelametodologiacuteaLM1_P

La peligrosidad siacutesmica de un sitio requerida para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la

metodologiacutea LM1_P se puede representar mediante una curva de peligrosidad o mediante tres curvas de

peligrosidad Por ejemplo en el caso de la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en Barcelona la

peligrosidad puede considerarse mediante la curva de la Figura 3-3 o por medio de las curvas de la

Figura 3-4 La curva de la Figura 3-3 se obtuvo mediante el coacutedigo CRISIS2008 y en el capiacutetulo 5 se

mencionan con detalle los datos y las consideraciones realizadas para su obtencioacuten Mientras que las

curvas de la Figura 3-4 se obtuvieron a partir de las curvas de peligrosidad siacutesmica estimadas por Secanell

et al (2004) En el capiacutetulo 5 se menciona tambieacuten informacioacuten adicional respecto a las curvas de

peligrosidad de la Figura 3-4 Tanto la curva de peligrosidad de la Figura 3-3 como las curvas de

peligrosidad de la Figura 3-4 son utilizadas en el presente apartado para realizar un ejemplo de aplicacioacuten

de la metodologiacutea LM1_P en el que se estima el riesgo siacutesmico de dos edificios de Barcelona cuyos

datos se indican en la Tabla 3-1

Tabla 3-1 Datos de dos edificios en Barcelona

Datos Edificio BCN1 Edificio BCN2

1 Tipologiacutea estructural Muros de carga de mamposteriacutea no reforzada con forjados de hormigoacuten

armado

Poacuterticos de hormigoacuten irregulares con muros de relleno de mamposteriacutea no

reforzada

2 Factor de fiabilidad en la asignacioacuten de la tipologiacutea estructural

8 5

3 Estado de conservacioacuten Malo Bueno

4 Nuacutemero de niveles 6 3

5 Fecha de construccioacuten 1965 1975

6 Terreno Roca Roca


Figura 3-3 Curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona en teacuterminos de frecuencias de excedencia de las

intensidades macrosiacutesmicas obtenida mediante el CRISIS2008

Figura 3-4 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona en teacuterminos de frecuencias de excedencia de las

intensidades macrosiacutesmicas (adaptadas de Secanell et al 2004)

Las frecuencias de ocurrencia de las intensidades macrosiacutesmicas ( γ ) requeridas para estimar el riesgo

siacutesmico de edificios mediante la Ec 3-1 se obtienen de curvas como las de la Figura 3-3 y la Figura 3-4

que expresan la peligrosidad siacutesmica en teacuterminos de frecuencias de excedencia de las intensidades

macrosiacutesmicas (γ) (McGuire 2004) En la Ec 3-12 se muestra un ejemplo de la forma en que se obtiene

la frecuencia de ocurrencia de un grado de intensidad macrosiacutesmica a partir de las frecuencias de

excedencia de las intensidades macrosiacutesmicas (McGuire 2004)

[ ] [ 65] [ 75]I VII I I 3-12

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media- media

media +


34 Estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica

En el meacutetodo LM1_P la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se representa mediante tres funciones de

densidad de probabilidad tipo beta Dichas funciones indican la probabilidad de que se presenten

diferentes valores del iacutendice de vulnerabilidad V (Figura 3-1 2) En este meacutetodo al igual que en el

meacutetodo LM1 de Risk-UE los valores del iacutendice de vulnerabilidad cercanos a 0 representan baja

vulnerabilidad siacutesmica mientras que los valores cercanos a 1 representan alta vulnerabilidad siacutesmica

(Bernardini y Lagomarsino 2008 Giovinazzi 2005 Milutinovic y Trendafiloski 2003) Las funciones

de probabilidad que representan a la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio permiten estimar las

probabilidades de que se presenten los diferentes valores de V P V Estas uacuteltimas probabilidades se

requieren para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la Ec 3-1

El empleo de las funciones de distribucioacuten de probabilidad tipo beta para representar la vulnerabilidad

siacutesmica de edificios se debe principalmente a las razones siguientes a) la funcioacuten de densidad beta puede

tomar una significativa variedad de formas (incluyendo distribuciones con una disimetriacutea importante)

dependiendo de los valores de dos paraacutemetros (α y β) b) la funcioacuten de densidad de probabilidad beta

facilita la representacioacuten de variables cuyos valores estaacuten restringidos a un intervalo como en este caso

en el que el iacutendice de vulnerabilidad variacutea entre un intervalo determinado por ejemplo entre 0 y 11 c) la

funcioacuten de densidad beta ha sido empleada con buenos resultados en el modelado de variables

relacionadas con el riesgo siacutesmico de edificios (McGuire 2004 ATC-13 1985)

Para estimar las funciones de probabilidad beta que representan la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio

se considera lo siguiente 1) que se conoce un grupo de valores del iacutendice de vulnerabilidad por cada

tipologiacutea estructural Especiacuteficamente se dispone de 5 valores del iacutendice de vulnerabilidad por cada

tipologiacutea estructural que pueden emplearse para definir una funcioacuten de probabilidad que describa la

variacioacuten del iacutendice de vulnerabilidad y que a su vez represente la vulnerabilidad siacutesmica promedio de

los edificios que pertenecen a la misma tipologiacutea estructural Los 5 valores del iacutendice de vulnerabilidad se

definieron en el meacutetodo LM1 de Risk-UE como VImin VI

- VI VI + y V

Imax (Milutinovic y Trendafiloski

2003) 2) que al tomar en cuenta los 5 valores del iacutendice de vulnerabilidad por tipologiacutea estructural

mencionados en el inciso anterior y al considerar informacioacuten adicional al dato de la tipologiacutea estructural

de cada edificio es posible obtener funciones de probabilidad que describan la variacioacuten del iacutendice de

vulnerabilidad y que representen la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio 1 Eventualmente como se veraacute maacutes adelante los iacutendices de vulnerabilidad pueden tomar valores menores que cero y

mayores que la unidad Los iacutendices menores que cero corresponden a edificios de resistencia siacutesmica por encima de las mejores consideradas mientras que valores mayores que la unidad corresponden a edificios con menor resistencia siacutesmica que los edificios cuyo iacutendice de vulnerabilidad se supone igual a la unidad Es importante mencionar que desde el meacutetodo LM1 de Risk-UE se reconoce la posibilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad de los edificios sea menor que cero o mayor que uno (Milutinovic y Trendafiloski 2003)


Enseguida se describe el procedimiento empleado para estimar las tres funciones de probabilidad beta

que determinan la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio estudiado Especiacuteficamente se obtienen

funciones beta que determinan 1) la curva de la mejor estimacioacuten de la vulnerabilidad 2) la curva

Superior de la vulnerabilidad y 3) la curva Inferior de la vulnerabilidad El empleo de las tres funciones

de probabilidad beta en lugar de una sola funcioacuten facilita la representacioacuten de las importantes

incertidumbres asociadas a la estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y permite obtener

intervalos de riesgo siacutesmico en lugar de uacutenicamente valores medios del riesgo siacutesmico En la descripcioacuten

del proceso requerido para estimar las curvas de la vulnerabilidad siacutesmica se incluye la descripcioacuten del

ejemplo de aplicacioacuten en el que se estima la vulnerabilidad siacutesmica de los dos edificios de Barcelona

cuyos datos se indican en la Tabla 3-1

341 Obtencioacutendelacurvadelamejorestimacioacutendelavulnerabilidadsiacutesmica

La funcioacuten de probabilidad beta que se debe estimar para obtener la curva de la mejor estimacioacuten (Mejor)

de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se puede definir completamente al determinar los valores de

los paraacutemetros αm y βm de la funcioacuten beta (Ec 3-13)

1 1

1

( )( ) 0

( ) ( )

m m

m m

a bm mm m a b m m

m m b a

V V V Vf V V V V

V V

3-13

donde V es el iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica αm y βm son los paraacutemetros de forma Va y Vb son

los liacutemites inferior y superior respectivamente de la distribucioacuten y Γ es la funcioacuten gamma

Con la finalidad de facilitar los caacutelculos es posible expresar la forma general de la funcioacuten de

probabilidad beta (Ec 3-13) en teacuterminos de la funcioacuten de probabilidad beta estaacutendar (Ec 3-14)

1 1( )

1 0( ) ( )

m m

a m m a am m a b m m

b a m m b a b a

V V V V V Vf V V V

V V V V V V

3-14

Los valores de los paraacutemetros αm y βm que determinan la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a

la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica se obtienen al considerar que dicha funcioacuten cumple con las

siguientes condiciones 1) que el valor medio de la funcioacuten es igual al iacutendice medio de la vulnerabilidad

siacutesmica IV en el caso en que Va=0 y Vb=1 (Figura 3-5) e igual a I a

b a

V V

V V

en el caso en que Vane0 yo

Vbne1 (Ec 3-15) y 2) que los valores de Vc y Vd (Figura 3-5) determinan un intervalo de confianza del

90 (Ec 3-16)


I a m

b a m m

V V

V V

3-15

2

1

2 109 ( ) ( )y

y m m y m m

y

f y dy B B 3-16

donde y1 y y2 corresponden a los valores de Vc y Vd respectivamente By2(αm βm) y By1(αm βm)

son las funciones Beta incompletas (funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta) para los valores de y2 y y1

Por lo tanto el procedimiento requerido para estimar la funcioacuten de probabilidad beta que representa la

curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de un edificio se resume en los tres pasos siguientes 1)

obtencioacuten de IV 2) determinacioacuten de los valores Vc y Vd 3) estimacioacuten de los valores αm y βm que

definen la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica

Figura 3-5 Funcioacuten de densidad de probabilidad beta en la que el iacutendice medio de la vulnerabilidad siacutesmica

corresponde al valor medio de la funcioacuten beta y los valores de Vc y Vd delimitan el intervalo de confianza del

90

Enseguida se describe cada uno de los tres pasos requeridos para obtener la curva Mejor de la


1) Obtencioacuten de IV

Para obtener el valor de IV que le corresponde a cada edificio se emplea la Ec 1-1 propuesta en el

meacutetodo LM1 de Risk-UE Por lo tanto es necesario determinar previamente el iacutendice de vulnerabilidad

maacutes probable del edificio por su tipologiacutea (VI

) el factor de vulnerabilidad regional (∆VR) y la suma de

las puntuaciones de todos los factores que modifican la vulnerabilidad del edificio (∆Vm)

0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

1

2

3

4

5

6

PDF

Vc

Vd

Iacutendice medio de

la vulnerabilidad siacutesmica

Iacutendice de vulnerabilidad ( V )

f (

V )


Iacutendice de vulnerabilidad maacutes probable del edificio por su tipologiacutea

El valor de VI para las principales tipologiacuteas estructurales de los edificios de Barcelona se indican en la

Tabla 3-2 Mientras que los valores de VI para otras tipologiacuteas estructurales se encuentran en la Tabla

2-23 y en el documento generado por Milutinovic y Trendafiloski (2003) como parte del proyecto Risk-

UE Por ejemplo en funcioacuten de los datos de la Tabla 3-2 es posible clasificar a los edificios BCN1 y

BCN2 (Tabla 3-1) dentro de las tipologiacuteas M34 y RC32 respectivamente Por lo tanto los valores de VI

para los edificios BCN1 y BCN2 son 0616 y 0522 respectivamente

Tabla 3-2 Tipologiacuteas estructurales y sus correspondientes valores representativos de la vulnerabilidad en

teacuterminos del iacutendice de vulnerabilidad (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Grupo Tipologiacutea Descripcioacuten Valores representativos de la vulnerabilidad

VI min VI

- VI VI + VI

max

Mam

post

eriacutea

M31 Muros de carga de mamposteriacutea no reforzada con forjados de madera (Unreinforced masonry bearing walls with wooden slabs)

0460 0650 0740 0830 1020

M32 Muros de carga de mamposteriacutea no reforzada con boacutevedas de mamposteriacutea (Unreinforced masonry bearing walls with masonry vaults)

0460 0650 0776 0953 1020

M33 Muros de carga de mamposteriacutea no reforzada con forjados mixtos de acero y mamposteriacutea (Unreinforced masonry bearing walls with composite steel and masonry slabs)

0460 0527 0704 0830 1020

M34 Muros de carga de mamposteriacutea no reforzada con forjados de hormigoacuten armado (Unreinforced masonry bearing walls with reinforced concrete slabs)

0300 0490 0616 0793 0860

Hor

mig

oacuten RC32 Edificio de poacuterticos de hormigoacuten irregulares con

muros de relleno de mamposteriacutea no reforzada (Irregular concrete frames with unreinforced masonry infill walls)

0060 0127 0522 0880 1020

Ace

ro

S3 Edificios de poacuterticos de acero con muros de relleno de mamposteriacutea no reforzada (Steel frames with unreinforced masonry infill walls)

0140 0330 0484 0640 0860

S5 Sistema compuesto de acero y hormigoacuten armado (Steel and RC composite systems)

-0020 0257 0402 0720 1020

Mad

era

W Estructuras de madera (Wood) 0140 0207 0447 0640 0860

VI es el valor maacutes probable del iacutendice de vulnerabilidad para la correspondiente tipologiacutea VI

- y V I+ delimitan el intervalo de

los valores probables del iacutendice de vulnerabilidad para la correspondiente tipologiacutea VImin y VI

max ampliacutean el intervalo de los valores probables del iacutendice de vulnerabilidad para incluir los valores menos probables del iacutendice de vulnerabilidad para la misma tipologiacutea

Factor de vulnerabilidad regional

El factor de vulnerabilidad regional ∆VR es un valor que permite hacer consideraciones regionales con la

finalidad de modificar los niveles de vulnerabilidad asociados a las tipologiacuteas estructurales Por ejemplo


este factor permite considerar las diferencias entre edificios que han sido clasificados en la misma

tipologiacutea estructural pero que fueron construidos con materiales y procedimientos diferentes que se

estima influyen en el valor de su vulnerabilidad siacutesmica Para determinar el valor del factor de

vulnerabilidad regional se recomienda tomar en cuenta la opinioacuten de expertos

En el caso del ejemplo de los edificios de Barcelona (Tabla 1-3) el factor de vulnerabilidad regional se

toma de la propuesta realizada por Lantada (2007) En dicha propuesta establecioacute modificadores

regionales de la vulnerabilidad para las principales tipologiacuteas existentes en Barcelona en funcioacuten del

periodo de construccioacuten (Tabla 3-3) Por lo tanto a los edificios BCN1 y BCN2 les corresponden factores

regionales iguales a +0134 y -0022 respectivamente (Tabla 3-3)

Tabla 3-3 Modificadores regionales de la vulnerabilidad siacutesmica de las principales tipologiacuteas estructurales

existentes en Barcelona (Lantada 2007)

Peri

odos

Per

iacuteodo

co

nstr

ucci

oacuten

Nor

mat

ivas

es

pantildeo

las

Obl

igac

ioacuten

en

Bar

celo

na

Praacute

ctic

a co

nstr

uctiv

a co

n re

fuer

zos

late

rale

s

Niv

el d

e di

sentildeo

siacute

smic

o

Modificador regional de la vulnerabilidad (ΔVR)

M31 M32 M33 M34 RC32

I lt1940 - - Ausente No +0198 +0162 +0234 - -

II 1941-1962

- - Deficiente No +0135 +0099 +0171 - -

III 1963-1968

Recomenda-cioacuten MV-101 (1962)

No espe-ciacutefica-do

Deficiente No +0073 +0037 +0109 +0134 +0228

IV 1969-1974

Normativa siacutesmica PGS-1 (1968)

Siacute Aceptable Bajo +0010 -0026 +0046 +0009 +0103

V 1975-1994

Normativa siacutesmica PDS (1974)

Siacute Aceptable Bajo -0052 -0088 -0016 -0053 -0022

VI 1995-2002

Normativa siacutesmica NCSE-94 (1995)

No Aceptable Bajo -0052 -0088 -0016 -0053 -0022

VII 2002-2010



Modificadores de la vulnerabilidad

En el presente trabajo la vulnerabilidad siacutesmica se obtiene al considerar tanto la vulnerabilidad intriacutenseca

como la vulnerabilidad extriacutenseca La vulnerabilidad siacutesmica intriacutenseca depende principalmente de las

caracteriacutesticas del edificio y de sus contenidos Por ejemplo la presencia de un piso deacutebil en un edificio


es un factor que incrementa su vulnerabilidad siacutesmica intriacutenseca Mientras que la vulnerabilidad

extriacutenseca depende principalmente de la probable interaccioacuten entre el edificio estudiado y el medio que

lo rodea En este caso la presencia de un edificio vecino que pueda golpear al edificio en estudio durante

la ocurrencia de un sismo es un ejemplo de un factor que incrementa la vulnerabilidad extriacutenseca del

edificio en estudio Por lo tanto en la presente metodologiacutea se consideran modificadores asociados tanto a

la vulnerabilidad intriacutenseca como a la vulnerabilidad extriacutenseca

Con la finalidad de estimar el valor de ∆Vm (Ec 1-1) es necesario identificar los modificadores de la

vulnerabilidad que estaacuten presentes en el edificio en estudio para posteriormente determinar sus

respectivas puntuaciones de acuerdo con lo establecido en el meacutetodo LM1 de Risk-UE (Milutinovic y

Trendafiloski 2003) En dicho meacutetodo propusieron modificadores y puntuaciones para edificios de

mamposteriacutea no reforzada y de hormigoacuten armado (Anexo A)

El nuacutemero de modificadores que se consideran para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios

depende en gran medida del nuacutemero de datos disponibles de los edificios y del nuacutemero de modificadores

de la vulnerabilidad siacutesmica que se han propuesto en la metodologiacutea LM1 Por ejemplo para los edificios

de mamposteriacutea se propusieron 14 modificadores y para los edificios de hormigoacuten armado soacutelo 8

(Milutinovic y Trendafiloski 2003) Por otra parte en el caso particular de los edificios BCN1 y BCN2

(Tabla 3-1) localizados en Barcelona se disponen uacutenicamente datos de dos modificadores de la

vulnerabilidad el estado de conservacioacuten y el nuacutemero de niveles del edificio Por lo tanto es posible

emplear las puntuaciones que propuso Lantada (2007) para dichos modificadores (Tabla 3-4 y Tabla

3-5)

Tabla 3-4 Modificador de la vulnerabilidad en funcioacuten del estado de conservacioacuten del edificio en Barcelona

(Lantada 2007)

Estado de conservacioacuten Modificador por estado de

conservacioacuten Coacutedigo

1 Requieren grandes reparaciones (Deficiente y ruinoso)

+004 D oacute O

2 Intermedios (Regular) 0 R

3 No necesitan reformas (Normal)

-004 N

En la Tabla 3-6 se indican las puntuaciones que le corresponden a los modificadores de la vulnerabilidad

de los edificios BNC1 y BCN2 Finalmente al emplear la Ec 1-1 se obtiene que el iacutendice medio de la

vulnerabilidad siacutesmica para los edificios BCN1 y BCN2 es igual a 083 y 042 respectivamente (Tabla

3-7)


Tabla 3-5 Modificador de la vulnerabilidad en funcioacuten del nuacutemero de niveles del edificio en Barcelona

(Lantada 2007)

Tipologiacutea No de niveles Modificador por nuacutemero de niveles

Edificios de 1940 o anteriores

Edificios posteriores a 1940

Mamposteriacutea Bajo (1 a 2) -002 -004

Medio (3 a 5) +002 0

Alto (6 o maacutes) +006 +004

Hormigoacuten (Nivel de disentildeo bajo)

Bajo (1 a 3) -004

Medio (4 a 7) 0

Alto (8 o maacutes) 008

Tabla 3-6 Modificadores de la vulnerabilidad y sus respectivas puntuaciones para los edificios BCN1 y

BCN2

Modificador de la vulnerabilidad

Edificio BCN1 Puntuaciones Edificio BCN2 Puntuaciones

Estado de conservacioacuten Malo +004 Bueno -004

Nuacutemero de niveles 6 +004

3 -004

Fecha de construccioacuten 1965 1975

∆Vm= +008 -008

Tabla 3-7 Resumen de los valores empleados para estimar el iacutendice de vulnerabilidad medio de los edificios

BCN1 y BCN2

Edificio VI ∆VR ∆Vm IV

BCN1 0616 0134 008 083

BCN2 0522 -0022 -008 042

2) Determinacioacuten de los valores de Vc y Vd

Para determinar los valores de Vc y Vd (Figura 3-5) que definen el intervalo de confianza del 90 de la

curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio es posible considerar dos criterios

I) En el primer caso se considera que los valores de VImin y VI

max (Tabla 3-2) corresponden a los valores

de Vc y Vd respectivamente Es decir se considera que el intervalo de confianza del 90 de la curva

Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio estaacute definido por los valores de VImin y VI

max En otras

palabras se considera que en el 90 de los casos el iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio

estaraacute comprendido entre VImin y VI

max De acuerdo con este criterio los valores de Vc y Vd que definen el

intervalo de confianza del 90 seraacuten los mismos para todos los edificios que pertenecen a la misma

tipologiacutea estructural Este caso se representa mediante las ecuaciones 3-17 y 3-18

min

c IV V 3-17


max

d IV V 3-18

II) En el segundo caso se considera que los valores de VImin y VI

max (Tabla 3-2) son referencias para

obtener los valores de Vc y Vd para cada edificio En este caso los valores de Vc y Vd se estimaraacuten para

cada edificio mediante las ecuaciones 3-19 y 3-20 De acuerdo con este criterio los valores de Vc y Vd que

definen el intervalo de confianza del 90 pueden ser diferentes para cada edificio incluso para aquellos

que pertenecen a la misma tipologiacutea estructural Sin embargo mediante estas ecuaciones se garantiza que

la amplitud del intervalo (Vd - Vc) seraacute igual en todos los edificios que pertenecen a la misma tipologiacutea

estructural

min

c I R mV V V V 3-19

max

d I R mV V V V 3-20

Por lo tanto si se emplea el criterio I se obtiene que los pares de valores (Vc Vd) para los edificios BCN1

y BCN2 son iguales a (03 086) y (006 102) respectivamente Mientras que si se emplea el criterio II

entonces los pares de valores (Vc Vd) obtenidos seraacuten (0514 1074) y (-0042 0918) respectivamente

En el presente trabajo se ha optado por emplear el segundo criterio para obtener los valores de Vc y Vd

porque se considera razonable que al hacer estimaciones probabilistas los valores de Vc y Vd puedan ser

diferentes a los valores de VImin y VI

max establecidos en el meacutetodo LM1 de Risk-UE para cada tipologiacutea

estructural

3) Estimacioacuten de los valores de αm y βm

Para la obtencioacuten de los paraacutemetros am y bm que determinan la funcioacuten de probabilidad beta que

corresponde a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se realizan los tres pasos

siguientes

A) Se propone un valor de bm y se emplean los valores de IV Va y Vb para calcular el valor de am

mediante la Ec 3-21 Para facilitar la comparacioacuten e interpretacioacuten de los resultados de vulnerabilidad

siacutesmica entre los edificios estudiados se recomienda que los valores de Va y Vb sean los mismos para

todos los edificios de la zona urbana en estudio Para ello es posible estimar los valores de Vc y Vd de

todos los edificios y posteriormente elegir un valor de Va que sea menor que el menor valor de Vc

obtenido de entre todos los edificios y un valor de Vb que sea mayor que el valor de Vd maacutes grande de

todos los edificios evaluados Por ejemplo si los edificios BCN1 y BCN2 fuesen los uacutenicos edificios de

un estudio entonces se observariacutea que el menor valor de Vc de los dos edificios es -0042 y que el mayor

valor de Vd de los dos edificios es 1074 De manera que en este caso los valores de Va y de Vb podriacutean

ser igual a -1 y 2 respectivamente


1

I am

b am

I a

b a

V V

V V

V V

V V

3-21

B) Se calcula la probabilidad acumulada que existe en la funcioacuten de distribucioacuten acumulativa beta (Ec

3-16) definida por los paraacutemetros de bm y am y por los valores de Vc y Vd previamente estimados

C) Se verifica si la probabilidad acumulada estimada es igual al 90 Si esta condicioacuten no se cumple

entonces se regresa al paso A y se propone un nuevo valor de bm Pero si la condicioacuten se cumple

entonces se tienen ya los valores de bm y am que definen la funcioacuten de probabilidad beta que a su vez

determina la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica Dicha funcioacuten de probabilidad tiene asociada la

desviacioacuten estaacutendar indicada en la Ec 3-22

22 ( )

1m m

b aV

m m m m

V V

3-22

Al aplicar el procedimiento descrito anteriormente se obtiene que la curva Mejor de la vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios BCN1 y BCN2 queda definida por los pares de valores (am bm) iguales a (3943

2521) y (1214 1351) respectivamente (Figura 3-6) Para la obtencioacuten de tales valores se consideroacute que

Va es igual a -1 y que Vb es igual a 2

Figura 3-6 Funciones de distribucioacuten acumulativa tipo beta que representan a la curva Mejor de la

vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN1 y BCN2

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

BCN1

BCN2


De acuerdo con la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN2 (Figura 3-6) existe un

39 de probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 De manera similar la curva

Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN1 (Figura 3-6) indica que existe un 96 de

probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 De manera que es posible concluir que

el edificio BCN1 es significativamente maacutes vulnerable que el edificio BCN2

342 EstimacioacutendelascurvasInferiorySuperiordelavulnerabilidadsiacutesmica

Curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica

Para obtener las funciones de distribucioacuten beta que representan a las curvas Inferior y Superior de la

vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio es necesario realizar un procedimiento similar al que se emplea

para obtener la funcioacuten de distribucioacuten beta que representa a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica

Para ello se considera que la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio es aquella que

cumple con las dos condiciones representadas en las ecuaciones 3-23 y 3-24

_I L a L

b a L L

V V

V V

3-23

2

1

2 109 ( ) ( )y

y L L y L L

y

f y dy B B 3-24

donde _I LV es el iacutendice medio de la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica y1 y y2

corresponden a los valores de Vc_L y Vd_L respectivamente By2(αL βL) y By1(αL βL) son las funciones Beta

incompletas para los valores de y2 y y1

En resumen los paraacutemetros aL y bL que determinan la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la

curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se determinan mediante la realizacioacuten de los

tres pasos siguientes

A) Se propone un valor de bL y se calcula el valor de aL a partir de las ecuaciones 3-25 y 3-26

_

_ 1

I L aL

b a

L

I L a

b a

V V

V V

V V

V V

3-25


_

fI L I V

f

I fV V

I

3-26

donde If y ϕ son paraacutemetros del modelo de fiabilidad que se calibran en cada estudio f es el

factor de fiabilidad en la asignacioacuten de la tipologiacutea estructural del edificio estudiado V

es la desviacioacuten

estaacutendar que se calcula mediante la Ec 3-22 La Ec 3-26 que permite estimar el valor de _I LV se

desarrolloacute al considerar que a medida que disminuya la fiabilidad en la asignacioacuten de la tipologiacutea

estructural aumentaraacute la incertidumbre en la determinacioacuten del iacutendice medio de la vulnerabilidad siacutesmica

En nuestro caso se determinoacute emplear factores de fiabilidad ( f ) entre 0 y 10 siendo el factor de 0 el que

tiene asociado una fiabilidad nula y el factor de 10 el que tiene asociado una fiabilidad completa Se

consideroacute tambieacuten que era apropiado que el valor de If fuese igual a 10 y el de ϕ igual a 196 (Ec 3-27)

Esto uacuteltimo se propuso al considerar que la maacutexima variacioacuten esperable del iacutendice de vulnerabilidad

medio (en el 95 de los casos) estaraacute determinada por los valores que delimitan el intervalo de confianza

del 95

_

10196

10I L I V

fV V

3-27


3-24) definida por los paraacutemetros de bL y aL y por los valores de Vc_L y Vd_L Estos uacuteltimos valores se

determinan mediante las ecuaciones 3-28 y 3-29

min

_f

c L I R mVf

I fV V V V

I

3-28

max

_f

d L I R mVf

I fV V V V

I

3-29


entonces se regresa al paso A y se propone un nuevo valor de bL Pero si la condicioacuten se cumple entonces

se tienen ya los valores de bL y aL que definen la funcioacuten de probabilidad beta que a su vez determina la

curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica

Curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica

De manera similar al caso de la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica se considera que la curva

Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio es aquella que cumple con las condiciones

representadas en las ecuaciones 3-30 y 3-31


_I U a U

b a U U

V V

V V

3-30

2

1

2 109 ( ) ( )y

y U U y U U

y

f y dy B B 3-31

donde _I UV es el iacutendice medio de la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica y1 y y2

corresponden a los valores de Vc_U y Vd_U respectivamente By2(αU βU) y By1(αU βU) son las funciones

Beta incompletas para los valores de y2 y y1

Para la obtencioacuten de los paraacutemetros aU y bU que determinan la funcioacuten de probabilidad beta que

corresponde a la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio se realizan los tres pasos

siguientes

A) Se propone un valor de bU y se calcula el valor de aU a partir de las ecuaciones 3-32 y 3-33

_

_ 1

I U aU

b a

U

I U a

b a

V V

V V

V V

V V

3-32

_

fI U I V

f

I fV V

I

3-33

Al realizar las mismas consideraciones que en el caso de la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica es

posible reescribir la Ec 3-33 y obtener la Ec 3-34

_

10196

10I U I V

fV V

3-34


3-31) definida por los paraacutemetros de bU y aU y por los valores de Vc_U y Vd_U Estos uacuteltimos valores se

determinan mediante las ecuaciones 3-35 y 3-36 respectivamente

min

_f

c U I R mVf

I fV V V V

I

3-35


max

_f

d U I R mVf

I fV V V V

I

3-36


entonces se regresa al paso A y se propone un nuevo valor de bU Pero si esta condicioacuten se cumple

entonces se tienen ya los valores de bU y aU que definen la funcioacuten de probabilidad beta que a su vez

determina la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica

Una vez que se han obtenido las tres funciones de distribucioacuten beta se tiene ya definida la vulnerabilidad

siacutesmica del edificio estudiado Dichas funciones permiten generar curvas de vulnerabilidad siacutesmica como

las indicadas en la Figura 3-7 las cuales corresponden a las funciones de distribucioacuten acumulativa beta

determinadas por los paraacutemetros de la Tabla 3-8 Las curvas de la Figura 3-7 representan a la

vulnerabilidad siacutesmica estimada para los edificios BCN1 y BCN2

Tabla 3-8 Valores de los paraacutemetros α y β que definen las funciones beta de la Figura 3-7

Curva de vulnerabilidad

siacutesmica

Edificio BCN1 Edificio BCN2

α β α β

Inferior 3872 2731 963 1581

Mejor 3943 2521 1214 1351

Superior 3996 2311 1356 1031

(a) (b)

Figura 3-7 Funciones de distribucioacuten acumulativa beta que representan la vulnerabilidad siacutesmica del

edificio BCN1 (a) y del edificio BCN2 (b)

Si se consideran las tres curvas de la Figura 3-7 (a) entonces se puede identificar que la probabilidad de

que en el edificio BCN1 el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 variacutea entre el 92 y el 98 con

un valor medio del 96 Mientras que la probabilidad de que en el edificio BCN2 el iacutendice de

vulnerabilidad sea mayor que 05 variacutea entre el 11 y el 75 con un valor medio del 39 Por otra

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Iacutendice de Vulnerabilidad (V)

Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior


parte es importante destacar que la separacioacuten que existe entre las tres curvas de vulnerabilidad de cada

edificio depende del factor de fiabilidad en la asignacioacuten de la tipologiacutea estructural del edificio ( f ) Por

tal motivo el edificio BCN1 al que le corresponde un valor de f igual a 8 tiene curvas de vulnerabilidad

cuya separacioacuten entre siacute es menor que la que tienen las curvas de vulnerabilidad del edificio BCN2 al

que le corresponde un valor de f igual a 5

35 Funcioacuten de dantildeo

Para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la metodologiacutea LM1_P se emplea una funcioacuten de

dantildeo Dicha funcioacuten permite estimar las probabilidades de que se excedan diferentes grados de dantildeo

siacutesmico en el edificio estudiado dado que la vulnerabilidad siacutesmica del edificio estaacute determinada por un

valor del iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica (V ) y dado que ha ocurrido una cierta intensidad macrosiacutesmica

(I) Estas uacuteltimas probabilidades se requieren para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la Ec

3-1

351 Funcioacutenparaestimardantildeosiacutesmicoenedificios

En la metodologiacutea LM1_P la funcioacuten de dantildeo empleada depende de la intensidad macrosiacutesmica (I ) y del

iacutendice de vulnerabilidad (V ) Especiacuteficamente es posible emplear la funcioacuten propuesta en la metodologiacutea

LM1 de Risk-UE la cual permite estimar un grado de dantildeo medio a traveacutes de la Ec 3-37 y

posteriormente obtener la distribucioacuten completa del dantildeo mediante una funcioacuten de probabilidad beta

(ecuaciones 2-28 a 2-30) La Ec 3-37 difiere de la Ec 1-2 en que la variable IV se remplaza por la

variable V Porque a diferencia del meacutetodo LM1 en el que el dantildeo esperado de cada edificio se estima

uacutenicamente mediante el valor del iacutendice de vulnerabilidad medio de cada edificio en el meacutetodo LM1_P el

dantildeo esperado de los edificios se estima considerando un intervalo de valores del iacutendice de vulnerabilidad

siacutesmica La funcioacuten de dantildeo considerada en la metodologiacutea LM1 de Risk-UE se obtuvo principalmente

al emplear la informacioacuten de la escala EMS-98 y al considerar el dantildeo que se presentoacute durante el sismo

de Irpina en Italia (Giovinazzi 2005)

625 131

25 1 tanh23D

I V 3-37

En la Figura 3-8 es posible observar los valores del dantildeo medio que se obtienen mediante la Ec 3-37 al

considerar los valores del iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica iguales a 0740 0704 0616 y 0522 y las

intensidades macrosiacutesmicas desde V hasta XII Mientras que en la Figura 3-9 se muestran las

distribuciones completas del dantildeo que se estiman mediante las ecuaciones 2-28 a 2-30 a partir de los


valores del grado de dantildeo medio obtenidos para los valores del iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica iguales a

0740 0704 0616 y 0522 y para la intensidad macrosiacutesmica igual a VIII

Figura 3-8 Curvas I-microD obtenidas al evaluar la funcioacuten semi-empiacuterica representada en la Ec 3-37 mediante

cuatro valores del iacutendice de vulnerabilidad y diferentes intensidades macrosiacutesmicas

Figura 3-9 Curvas de probabilidad acumulada del grado de dantildeo (Dk) para cuatro valores diferentes del

iacutendice de la vulnerabilidad y para la intensidad de VIII (Ec 2-28 a Ec 2-30)

36 Estimacioacuten del riesgo siacutesmico

El riesgo siacutesmico de cada edificio se estima al evaluar la Ec 3-1 a partir de las curvas de peligrosidad

siacutesmica del sitio donde se localiza el edificio de las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio y de la

5 6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

V=0740

V=0704V=0616

V=0522

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

Dlt

Dk]

I=VIII

V=0740

V=0704V=0616

V=0522


funcioacuten de dantildeo Por ejemplo en la Figura 3-10 y en la Figura 3-11 se muestran las curvas de riesgo

siacutesmico que se obtienen para los edificios BCN1 y BCN2 del ejemplo (Tabla 3-1) al considerar la curva

de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 3-3)

Figura 3-10 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN1 en teacuterminos de frecuencias de excedencia de los

grados de dantildeo obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica para Barcelona estimada mediante

el CRISIS2008 (Figura 3-3)

De acuerdo con las curvas de riesgo de la Figura 3-10 el grado de dantildeo moderado en el edificio BCN1

tiene un periodo de retorno que variacutea entre 132 y 294 antildeos con un valor medio de 193 antildeos Las

diferencias entre estos tres valores del periodo de retorno del dantildeo moderado se deben a que los mismos

se obtuvieron mediante tres curvas de vulnerabilidad siacutesmica diferentes la Superior la Inferior y la

Mejor (Figura 3-7 a) Por otra parte tambieacuten es posible emplear las curvas de riesgo siacutesmico del edificio

BCN1 para identificar el dantildeo que se estima puede ocurrir para periodos de retorno especiacuteficos Por

ejemplo es posible observar que en el edificio BCN1 el grado de dantildeo que tiene un periodo de retorno de

475 antildeos es un valor que variacutea entre 24 y 33 con un valor medio de 29 Mientras que el grado de dantildeo

que tiene un periodo de retorno de 975 antildeos es un valor que variacutea entre 3 y 39 con un valor medio de

35 De manera similar de acuerdo con las curvas de riesgo de la Figura 3-11 el grado de dantildeo moderado

en el edificio BCN2 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 217 y 6881 antildeos con un valor medio de

1039 antildeos En este caso es posible observar que las diferencias entre los periodos de retorno del dantildeo

moderado en el edificio BCN2 son muy grandes comparadas con las diferencias existentes entre los

periodos de retorno del dantildeo moderado en el edificio BCN1 Las grandes diferencias en los periodos de

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior


retorno del grado de dantildeo moderado del edificio BCN2 se deben en gran medida a que para su obtencioacuten

se emplearon curvas de vulnerabilidad con grandes diferencias entre siacute (Figura 3-7 b)




Por otra parte si se consideran las curvas de peligrosidad siacutesmica estimadas por Secanell et al (2004)

(Figura 3-4) y los datos de los edificios BCN1 y BCN2 (Tabla 3-1) entonces es posible obtener las

curvas de riesgo siacutesmico de la Figura 3-12 y de la Figura 3-13 respectivamente Siendo las curvas de

riesgo siacutesmico denominadas Inferior Mejor y Superior aquellas que se obtienen al considerar las curvas

de vulnerabilidad Inferior Mejor y Superior (Figura 3-7 a) y la curva media de la peligrosidad siacutemica

(Figura 3-4) Mientras que el resto de curvas surgen al considerar tambieacuten las curvas de peligrosidad

siacutesmica que contienen los valores medios menos una desviacioacuten estaacutendar y maacutes una desviacioacuten estaacutendar

respectivamente (Figura 3-4)

De acuerdo con las estimaciones de riesgo (Figura 3-12) asociadas a la curva Mejor de vulnerabilidad

(Mejor - σ Mejor Mejor + σ) el grado de dantildeo moderado en el edificio BCN1 tiene un periodo de

retorno que variacutea entre 135 y 234 antildeos con un valor medio de 180 antildeos Sin embargo de acuerdo con las

curvas de riesgo asociadas a la curva Superior de vulnerabilidad (Superior - σ Superior Superior + σ) el

grado de dantildeo moderado en el edificio BCN1 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 99 y 159 antildeos

con un valor medio de 127 antildeos

1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior


Por otra parte si se consideran las curvas de riesgo asociadas a la curva Superior de vulnerabilidad

(Figura 3-12) entonces es posible sentildealar que en el edificio BCN1 el grado de dantildeo que tiene un periodo

de retorno de 475 antildeos es un valor que variacutea entre 31 y 38 con un valor medio de 34 Mientras que el

grado de dantildeo que tiene un periodo de retorno de 2475 antildeos es un valor que variacutea entre 43 y 49 con un

valor medio de 46 Por otra parte si uacutenicamente se consideran las curvas asociadas a la curva Mejor de la

vulnerabilidad (Mejor - σ Mejor Mejor + σ) entonces es posible sentildealar que para este edificio BCN1 el


valor medio de 43


grados de dantildeo obtenidas al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica para Barcelona de la Figura 3-4

De manera similar al tomar en cuenta la informacioacuten correspondiente al edificio BCN2 se obtienen las

curvas de riesgo siacutesmico de dicho edificio las cuales se indican en la Figura 3-13 Al observar dicha

figura es posible identificar que de acuerdo con las curvas de riesgo siacutesmico asociadas a la curva

Superior de vulnerabilidad (Superior - σ Superior Superior + σ) el grado de dantildeo moderado en el

edificio BCN2 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 170 y 265 antildeos con un valor medio de 216

antildeos Mientras que de acuerdo con estas mismas curvas es posible sentildealar que para este edificio BCN2

el grado de dantildeo que tiene un periodo de retorno de 2475 antildeos es un valor que variacutea entre 43 y 49 con

un valor medio de 46

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +




37 Resumen y discusioacuten

En el presente capiacutetulo se han descrito las principales caracteriacutesticas de la metodologiacutea LM1_P para

estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas Enseguida se realizan comentarios respecto a los

principales elementos de la metodologiacutea probabilista LM1_P

Estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica

Para estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la metodologiacutea LM1_P se ha propuesto el uso de

curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas mediante un anaacutelisis probabilista Para obtener las curvas de

peligrosidad siacutesmica se propone el uso del coacutedigo CRISIS2008 (Ordaz et al 2008) Tal coacutedigo actualiza

el modelo probabilista propuesto por Cornell-Esteva para estimar la peligrosidad siacutesmica y versiones

previas de dicho coacutedigo fueron empleadas en el proyecto Risk-UE (Faccioli et al 2003)

Estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica

En el meacutetodo LM1_P la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se representa mediante funciones de

probabilidad que describen la probabilidad de que un iacutendice de vulnerabilidad tome diferentes valores

Particularmente la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se representa mediante funciones de

probabilidad que se obtienen al considerar tanto la tipologiacutea estructural del edificio como el factor de

1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +


fiabilidad asociado a la asignacioacuten de dicha tipologiacutea Tambieacuten se tienen en cuenta modificadores de la

vulnerabilidad siacutesmica

La forma de considerar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios en el meacutetodo LM1_P constituye una

diferencia importante con respecto a la forma en que se considera la vulnerabilidad en el meacutetodo LM1 de

Risk-UE La principal diferencia se debe a que en el presente meacutetodo la vulnerabilidad siacutesmica de cada

edificio se representa mediante funciones de probabilidad y no mediante un escalar como se hace en el


Estimacioacuten de la distribucioacuten del grado de dantildeo

En el meacutetodo LM1_P se emplea la funcioacuten de dantildeo que fue propuesta en el meacutetodo LM1 de Risk-UE la

cual se caracteriza por ser una funcioacuten semi-empiacuterica que permite estimar la distribucioacuten del dantildeo a partir

de un valor determinado de la intensidad macrosiacutesmica y de un valor especiacutefico del iacutendice de

vulnerabilidad De manera que en la fase actual de desarrollo del meacutetodo LM1_P las funciones de dantildeo se

mantienen deterministas

Como liacutenea de trabajo futuro se apunta la conveniencia de considerar el error asociado a la calibracioacuten de

la funcioacuten de dantildeo Se indican a continuacioacuten algunas sugerencias Uno de los caminos posibles podriacutea

basarse en ecuaciones como las 3-38 y 3-41 mediante las cuales se obtendriacutean valores del grado de dantildeo

medio menos un error y maacutes un error respectivamente Es decir los paraacutemetros involucrados en la

ecuacioacuten de dantildeo se modifican mediante las ecuaciones 3-39 y 3-40 en funcioacuten de las incertidumbres

involucradas Asiacute el valor de γ en estas ecuaciones 3-39 y 3-40 se puede obtener mediante un proceso de

calibracioacuten Por ejemplo es posible considerar a 044 como el valor maacuteximo del error en la estimacioacuten

del dantildeo medio Dicho valor corresponde a la diferencia maacutexima que se presenta entre el valor de dantildeo

medio que se obtiene mediante la Ec 3-37 y el valor de dantildeo medio que se obtiene al aplicar la Ec 3-42

(Bernardini et al 2007a 2007b) para un mismo valor del iacutendice de vulnerabilidad y de la intensidad

macrosiacutesmica y al considerar todos los valores del iacutendice de vulnerabilidad V comprendidos entre 0 y 1 y

los valores de la intensidad macrosiacutesmica desde V hasta XII El valor de γ igual a 0013 en las ecuaciones

3-38 y 3-41 permite cumplir con el criterio de que en ninguacuten caso los valores del grado de dantildeo medio

con error difieran del valor del grado dantildeo medio en maacutes de 044 En la Figura 3-14 se muestran las

curvas del grado de dantildeo medio que se obtienen al evaluar las ecuaciones 3-37 y 3-42 para dos valores del

iacutendice de vulnerabilidad y para ocho valores de la intensidad macrosiacutesmica

( ) ( )( )

( )

625 13125 1 tanh

23D error

I F V FF

F

3-38


( ) 1F 3-39

( ) 1F 3-40

( ) ( )( )

( )

625 13125 1 tanh

23D error

I F V FF

F

3-41

625 12725 3tanh 0 5

3D D

I Vf V I

3-42

donde f(VI) es una funcioacuten que depende del iacutendice de vulnerabilidad y la intensidad I El valor de

esta uacuteltima funcioacuten se determina mediante la Ec 3-43

( 7)

2 7( )1 7

VI

e If V II

3-43

Figura 3-14 Comparacioacuten de las curvas del grado de dantildeo medio que se obtienen para los iacutendices de

vulnerabilidad iguales a 0522 y 0616 cuando se emplean la funcioacuten de dantildeo del meacutetodo LM1 (Ec 3-37) y la

funcioacuten de dantildeo propuesta por Bernardini et al (2007a) (Ec 3-42)

Por otra parte en la Figura 3-15 se observan las curvas de dantildeo que se obtienen al emplear las ecuaciones

3-37 3-38 y 3-41 para un valor de V igual a 0522 y para 5 valores de la intensidad macrosiacutesmica Los

diferentes valores que se obtienen al aplicar las ecuaciones 3-37 y 3-42 indican un orden de la magnitud

5 6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

V=0522 LM1

V=0522 Bernardini et al

V=0616 LM1



del error que es posible esperar en la estimacioacuten del grado de dantildeo medio a traveacutes de dichas ecuaciones

La forma ideal de llevar a teacutermino esta calibracioacuten es a partir del uso de datos de dantildeos ocurridos en

terremotos En el presente trabajo no se consideroacute el error en la estimacioacuten del grado de dantildeo medio para

estimar el riesgo siacutesmico de los edificios debido a que no se dispuso de datos para realizar una adecuada

calibracioacuten de la magnitud del error en la estimacioacuten del grado de dantildeo medio De manera que es

conveniente que en estudios futuros se realicen trabajos que permitan estimar el error en la estimacioacuten del

grado de dantildeo medio para obtener curvas como las de la Figura 3-16

Figura 3-15 Curvas del grado de dantildeo medio para V=0522 obtenidas mediante la ecuacioacuten 3-37 y mediante

las ecuaciones 3-38 y 3-41 para un valor de γ = 0013

Figura 3-16 Curvas de probabilidad acumulada del grado de dantildeo (Dk) para I=VIII y V=0616

8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

D - error

D

D + error

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

Dlt

Dk]

I=VIII V=0616

media - error

media

media + error


Estimacioacuten del riesgo siacutesmico

La metodologiacutea LM1_P permite hacer estimaciones probabilistas del riesgo siacutesmico de edificios en zonas

urbanas Al aplicar dicha metodologiacutea se obtienen para cada edificio curvas de riesgo siacutesmico en teacuterminos

de frecuencias de excedencia del grado de dantildeo Dichas curvas muestran estimaciones del dantildeo asociadas

a diferentes periodos de retorno Por lo tanto tal informacioacuten suele ser de gran utilidad en la gestioacuten del

riesgo siacutesmico de los edificios de las zonas urbanas

Debido a que la metodologiacutea LM1_P tiene como objetivo principal estimar el riesgo siacutesmico de los

edificios en zonas urbanas se ha considerado oportuno generar un coacutedigo de ordenador que contribuyese

a facilitar la aplicacioacuten de dicha metodologiacutea Las principales caracteriacutesticas de dicho coacutedigo se incluyen

en el capiacutetulo siguiente Por otra parte para identificar las ventajas y las limitaciones de la metodologiacutea

LM1_P se ha empleado dicha metodologiacutea para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios residenciales de

la ciudad de Barcelona La aplicacioacuten a Barcelona se describe a partir del capiacutetulo 5


4 CAPIacuteTULO 4 COacuteDIGO DE COacuteMPUTO USERISK 2011


La estimacioacuten del riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea LM1_P puede realizarse mediante el empleo

de los coacutedigos CRISIS2008 y USERISK 2011 (Figura 4-1) El coacutedigo CRISIS2008 y versiones anteriores

del mismo (CRISIS2007 CRISIS2003 CRISIS99) son programas especiacuteficos para el anaacutelisis de la

peligrosidad siacutesmica que han sido desarrollados principalmente en la Universidad Nacional Autoacutenoma

de Meacutexico (UNAM) (Ordaz et al 2008 2007 2003 1999) y se han convertido en una referencia

internacional y un estaacutendar de anaacutelisis probabilista del peligro siacutesmico Versiones anteriores al

CRISIS2008 fueron tomadas por el proyecto Risk-UE como modelo para el anaacutelisis del peligro siacutesmico

(Faccioli et al 2003) Por otra parte el programa USERISK 2011 implementa el meacutetodo LM1_P y es una

contribucioacuten de esta tesis USERISK 2011 puede emplear los resultados de peligrosidad siacutesmica

generados mediante el coacutedigo CRISIS2008 para estimar el riesgo siacutesmico de edificios En este estudio la

peligrosidad siacutesmica obtenida mediante el CRISIS2008 estaacute expresada en teacuterminos de tasas de

excedencia de intensidades siacutesmicas Este capiacutetulo se dedica a describir las principales caracteriacutesticas de

USERISK 2011 y en el anexo C se proporciona informacioacuten adicional referente al uso del mismo

Figura 4-1 Moacutedulos para la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas mediante la

metodologiacutea LM1_P

42 Visioacuten general

El nombre de USERISK corresponde a un acroacutenimo de Urban Seismic Risk El coacutedigo USERISK

requiere para su ejecucioacuten el sistema operativo Windowscopy La Figura 4-2 muestra la pantalla principal de

la aplicacioacuten Esta pantalla es la interfaz que permite la interaccioacuten del usuario con el programa Pueden

observarse en ella las pestantildeas correspondientes a los principales moacutedulos del programa El coacutedigo

Peligrosidad siacutesmica

(CRISIS2008)


(USERISK 2011- Moacutedulo de vulnerabilidad)

Riesgo siacutesmico

(USERISK 2011 ndash Moacutedulo de dantildeo)

110

USERIS

embargo

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anexo C

edificios

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l

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informacioacuten que define a las curvas que representan la peligrosidad siacutesmica de la regioacuten en estudio Tal

como se indicoacute en el capiacutetulo anterior las curvas de peligrosidad siacutesmica empleadas en el meacutetodo LM1_P

se definen mediante tasas anuales de excedencia de intensidades macrosiacutesmicas Maacutes adelante se dan

detalles sobre los datos especiacuteficos que requiere USERISK para definir las curvas de peligrosidad

siacutesmica Por otra parte USERISK requiere datos especiacuteficos de los edificios siendo el dato de la tipologiacutea

estructural uno de los maacutes importantes Maacutes adelante se indican con detalle la totalidad de los datos

requeridos por cada edificio

En resumen los datos principales requeridos por USERISK estaacuten asociados a la peligrosidad siacutesmica de

la regioacuten de estudio y a los datos de cada edificio por estudiar Por tal razoacuten la informacioacuten maacutes

relevante requerida por USERISK se asigna mediante los dos archivos siguientes

1) Archivo de datos de los edificios Este archivo contiene los datos de cada edificio por estudiar y

2) Archivo de las curvas de peligrosidad siacutesmica Este archivo contiene la informacioacuten que define a

las curvas de peligrosidad siacutesmica que se emplearaacuten en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico de los

edificios

423 Resultados

El principal objetivo de USERISK es estimar el riesgo siacutesmico de edificios mediante la metodologiacutea

LM1_P descrita en el capiacutetulo 3 Por ello los principales resultados que se pueden obtener mediante

dicho coacutedigo son las curvas de vulnerabilidad siacutesmica y las curvas de riesgo siacutesmico de los edificios

Particularmente USERISK calcula las curvas de vulnerabilidad Inferior Mejor y Superior de cada

edificio De manera que USERISK obtiene los valores de los paraacutemetros α y β correspondientes a la

funcioacuten de probabilidad beta que define cada curva de vulnerabilidad siacutesmica Cada una de estas curvas

describe la probabilidad acumulada de que el iacutendice de vulnerabilidad del edificio no sobrepase cualquier

valor del intervalo definido por el liacutemite inferior Va y por el liacutemite superior Vb (valores que por defecto

USERISK considera como -1 y 2 respectivamente) Por otra parte USERISK adopta los estados de dantildeo

definidos en la escala macrosiacutesmica europea y en consecuencia estima para cada edificio las

frecuencias anuales de excedencia de cinco estados de dantildeo no nulos mediante las cuales se determinan

las curvas de riesgo siacutesmico de cada edificio

USERISK ofrece la posibilidad de estimar tambieacuten escenarios de riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea

LM1 de Risk-UE Esto uacuteltimo puede facilitar la comparacioacuten entre los resultados obtenidos mediante la

metodologiacutea LM1 de caraacutecter determinista con los resultados generados mediante la metodologiacutea LM1_P

de enfoque probabilista Los resultados generados por USERISK se almacenan en archivos de texto

112 Capiacutetulo 4 ndash Coacutedigo de coacutemputo USERISK 2011

Especiacuteficamente USERISK genera archivos con los resultados de vulnerabilidad siacutesmica y con los

resultados de riesgo siacutesmico

424 Salidasgraacuteficas

El coacutedigo USERISK permite observar en una de sus pantallas las curvas de vulnerabilidad siacutesmica y las

curvas de riesgo siacutesmico obtenidas para cada edificio estudiado Particularmente es posible observar las

curvas de vulnerabilidad Inferior Mejor y Superior de cada edificio junto con los paraacutemetros α y β

correspondientes a la funcioacuten de probabilidad beta que define cada una de dichas curvas Por otra parte

USERISK dispone tambieacuten de una pantalla en la que se pueden observar las curvas de riesgo siacutesmico

estimadas para cada edificio En este caso pueden observarse tanto las curvas de riesgo siacutesmico en

teacuterminos de tasas de excedencia de los estados de dantildeo como las curvas de riesgo siacutesmico en teacuterminos de

los periodos de retorno de los estados de dantildeo

425 Vinculacionesconotrosprogramasoplataformas

En la metodologiacutea LM1_P se recomienda el uso del coacutedigo CRISIS2008 para la obtencioacuten de las curvas

de peligrosidad siacutesmica requeridas para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios Dicho coacutedigo genera

diversos archivos de resultados de la peligrosidad siacutesmica siendo uno de ellos el que tiene la extensioacuten

ldquogrardquo (Ordaz et al 2008) De este uacuteltimo archivo puede tomarse la informacioacuten requerida para realizar el

archivo de peligrosidad siacutesmica que necesita USERISK para estimar el riesgo siacutesmico de edificios

mediante la metodologiacutea LM1_P

Por otra parte USERISK genera archivos de resultados en formato de texto que facilitan la

representacioacuten de los resultados de vulnerabilidad y de riesgo siacutesmico en herramientas SIG A manera de

ejemplo en los capiacutetulos 6 y 7 del presente trabajo se incluyen mapas realizados en herramientas SIG a

partir de los archivos de resultados generados por USERISK

43 Moacutedulos del programa

En el presente apartado se detallan las principales funciones de cada moacutedulo de USERISK

431 Archivo(File)

En la Tabla 4-1 se indican las opciones disponibles en el moacutedulo Archivo y sus principales funciones

Por ejemplo mediante la opcioacuten Nuevo (New) se inicia el procedimiento para generar un nuevo

proyecto siendo el primer paso del procedimiento la asignacioacuten de datos generales sobre el nuevo

proyecto

vulnerab

Archivo (F

- Nu

eje

ldquod

asig

- Ab

ext

que

- Gu

Est

- Sal

Figura 4

432 D

El moacutedu

sobre la

el riesgo

archivo

Mientras

extensioacute

que debe

2 Metadat

Evaluacioacuten

o Maacutes adel

bilidad y el r

File)

uevo (New) Op

ecutar esta opci

datardquo la informa

gnar los primer

brir (Open) Op

tensioacuten ldquodatardquo

e contiene el ar

uardar como (

te archivo conti

lir (Exit) Opci

4-3 Pantalla d

Datos(Data

ulo Datos con

peligrosidad

o siacutesmico de

de texto co

s que la info

n ldquohzrdquo que

en cumplir d

tos Datos que

n probabilista

ante se indi

riesgo siacutesmic

Tabla 4-1 O

pcioacuten para inici

oacuten se muestra

acioacuten del proye

ros datos del nu

pcioacuten para abri

y contiene info

chivo con exten

Save as) Opci

iene datos y me

ioacuten para finaliza

de USERISK

y lo

a)

ntiene opcio

d siacutesmica req

edificios L

on extensioacuten

ormacioacuten sob

e debe inclui

ichos archivo

e describen o i

a del riesgo s

ica un ejem

co de edificio

Opciones del

ar un nuevo pro

una ventana en

ecto existente e

uevo proyecto (F

ir un archivo c

ormacioacuten gener

nsioacuten ldquodatardquo

ioacuten para guarda

etadatos2

ar la ejecucioacuten

en la que se

s liacutemites del

nes (Tabla 4

querida por U

a informacioacute

n ldquocvsrdquo que

bre la peligr

ir los datos in

os

indican inform

siacutesmico de ed

mplo con los

os mediante U

moacutedulo Arch

royecto para cal

n la que se ofre

en USERISK P

Figura 4-3)

orrespondiente

ral sobre el pro

ar en un archiv

del coacutedigo USE

asignan o mu

iacutendice de vul

4-2) que perm

USERISK p

oacuten sobre los

e debe cont

rosidad siacutesm

ndicados en

macioacuten sobre o

dificios en zo

s principales

USERISK

hivo (File) de

lcular la vulner

ece la posibilid

Posteriormente

a un proyecto

oyecto En el an

vo con extensioacute

ERISK

uestran el no

lnerabilidad s

miten asignar

ara estimar t

edificios se

tener la info

mica se asign

la Tabla 4-4

otros datos

onas urbanas

s pasos requ

USERISK 20

abilidad y el rie

dad de guardar

se muestra la

ya existente E

nexo C se indic

oacuten ldquodatardquo los d

ombre de la c

siacutesmica

r la informac

tanto la vuln

asigna princ

ormacioacuten ind

a mediante u

4 En el anex

s

ueridos para

011

esgo siacutesmico d

en un archivo

a pantalla en la

El archivo del p

ca con detalle l

datos generales

ciudad o zona

cioacuten sobre lo

nerabilidad siacute

cipalmente

dicada en la

un archivo d

xo C se indic

113

a estimar la

e edificios Al

con extensioacuten

que se deben

proyecto tiene

la informacioacuten

del proyecto

a de estudio

os edificios y

iacutesmica como

mediante un

a Tabla 4-3

de texto con

ca el formato

3

a

y

o

n

n

o


Tabla 4-2 Opciones del moacutedulo datos (Data) de USERISK 2011

Datos (Data)

- Generales (General) Muestra la pantalla (Figura 4-3) donde se debe indicar el nombre de la ciudad o zona urbana que

se estudiaraacute y los valores (Va y Vb de la Ec 3-13) que delimitan el intervalo de valores vaacutelido para el iacutendice de

vulnerabilidad

- Edificios (Buildings) Muestra la pantalla (Figura 4-5) donde se debe indicar el nuacutemero de edificios que se estudiaraacuten y

la ubicacioacuten del archivo de texto con extensioacuten ldquocvsrdquo (Tabla 4-3) que contiene los datos de cada uno de los edificios de

los que se quiere estimar su vulnerabilidad y riesgo siacutesmico En el anexo C se indican detalles sobre la creacioacuten del

archivo con extensioacuten ldquocvsrdquo

- Peligrosidad Siacutesmica (Seismic hazard) Muestra la pantalla (Figura 4-4) donde se debe indicar la ubicacioacuten del archivo

de texto con extensioacuten ldquohzrdquo (Tabla 4-4) que contiene los datos de las curvas de peligrosidad siacutesmica que se usaraacuten para

estimar el riesgo siacutesmico de los edificios En el anexo C se indican detalles sobre la creacioacuten del archivo con extensioacuten

ldquohzrdquo

- Establecer archivos de resultados (Set output files) Muestra la pantalla donde es posible indicar los archivos de

resultados opcionales que se requiere genere USERISK

Tabla 4-3 Descripcioacuten de los datos que debe contener el archivo de texto con extensioacuten ldquocsvrdquo mediante el

cual se proporcionan los datos de los edificios de Barcelona de los cuales se requiere estimar su

vulnerabilidad y riesgo siacutesmico

No Descripcioacuten Ejemplo

Edificio E-1 Edificio E-2

1 Nuacutemero de orden del edificio dentro de la base de datos 1 2

2 Coacutedigo de identificacioacuten del edificio 111 211

3 Coacutedigo de la parcela 11 21

4 Coacutedigo de la manzana 1 2

5 Coacutedigo de la zona ZRP 1 2

6 Coacutedigo del barrio 1 2

7 Coacutedigo del distrito 1 2

8 Aacuterea del edificio (m2) 22844 19401

9 Periacutemetro del edificio (m) 8846 8383


11 Coacutedigo de la tipologiacutea estructural M33 RC32

12 Factor de fiabilidad de la tipologiacutea estructural 7 9

13 Antildeo de construccioacuten 1931 1975

14 Zona siacutesmica (Tabla 5-6) R II

15 Coacutedigo del estado de conservacioacuten (Tabla 3-4) R N

16 Coacutedigo de la posicioacuten del edificio en la manzana (Tabla 6-11) 1 0

17 Coacutedigo de la diferencia de la altura del edificio con respecto a la de los edificios adyacentes (Tabla 6-12)

0 1

Tabla 4-

No

1 Nuacutempel

2 Inte1 d

3 Frecadsiacutesm

4 Nuacutempel

5 Inte2 d

6 Frecadsiacutesm

7 Nuacutempel

8 Inte3 d

9 Frecadsiacutesm

Figura

informac

en la pr

Evaluacioacuten

4 Datos que

se define la

mero de puntosigrosidad siacutesmi

ensidades correde peligrosidad s

ecuencias anualda intensidad siacutesmica (Curva me







a 4-4 Pantalla

cioacuten que defi

resente figura

n probabilista

debe conten

a peligrosidad

Descripcioacuten

s que definen a ica (Curva med

espondientes a csiacutesmica (Curva

es de excedencsmica de la curvedia - σ)



es de excedencsmica de la curvedia)



es de excedencsmica de la curvedia + σ)

a de USERISK

ine a las curv

a se adaptaro

a del riesgo s

ner el archivo

d siacutesmica que

n

la curva 1 de ia - σ)

cada punto de lamedia - σ)

ia correspondieva 1 de peligros

la curva 2 de ia)

cada punto de lamedia)


la curva 3 de ia + σ)

cada punto de lamedia + σ)


K 2011 en la q

vas de peligro

on para fines

Barcelona

siacutesmico de ed

o de peligrosi

e se usaraacute pa

Eje

a curva

entes a sidad

270

a curva

entes a sidad

270

a curva

entes a sidad

270

que se asigna

osidad siacutesmic

del ejemplo

a por Secane

dificios en zo

dad siacutesmica

ara estimar el

emplo para Bar

4

469

0E-02 490E

5

5

0E-02 120E

5

531

0E-02 213E

a el archivo c

ca Las curva

a partir de la

ell et al (2004)

onas urbanas

con extensioacute

riesgo siacutesmi

celona (Adapta

569 6

E-03 110E-

55 6

E-02 190E-

55 6

E-02 378E-

con extension

as de peligros

as curvas que

)

s

oacuten ldquohzrdquo med

ico de edifici

adas de Secanel

65 7

-03 100E-0

65 7

-03 210E-0

65 7

-03 550E-0

n ldquohzrdquo que c

sidad siacutesmica

e fueron estim

115

diante el cual

os

ll et al 2004)

4

4

5 8

4 620E-05

5 815

4 120E-04

contiene la

a mostradas

madas para

5

116

Figura 4

433 E

Mediant

del riesg

escenario

opcioacuten M

vulnerab

contenid

menuacute de

archivo d

incluye m

Ejecutar

- Vu

o

o

- Rie

o

o

4-5 Pantalla d

Ejecutar(R

te el moacutedulo

go siacutesmico

os de riesgo

Meacutetodo LM

bilidad siacutesmi

do se indica

e Riesgo Siacutesm

de resultados

maacutes informa

(Run)

ulnerabilidad s

Meacutetodo LM

mediante el m

Meacutetodo LM

el meacutetodo LM

esgo siacutesmico (S

Meacutetodo LM

mediante el m

siacutesmico en teacute

Meacutetodo LM

UE Mediante

Capiacutetulo

de USERISK

Run)

Ejecutar (T

mediante el

o siacutesmico m

M1_P del me

ica y genera

en la Tabla

mico USER

s con extens

acioacuten sobre lo

Tabla 4-5 O

siacutesmica (Seismi

M1_P (LM1_P

meacutetodo LM1_P

1 (LM1 metho

M1 de Risk-UE

Seismic risk)

1_P (LM1_P m

meacutetodo LM1_P

rminos de frecu

1 (LM1 metho

e esta opcioacuten se


2011 en la qu

Tabla 4-5) es

l meacutetodo LM

mediante el m

nuacute de Vulne

araacute por defe

4-6 De man

RISK realizar

ioacuten ldquodam1rdquo

os archivos d

Opciones del m

ic vulnerability

method) Opci

Mediante esta

od) Opcioacuten par

Mediante esta

method) Opcioacute

P Mediante esta

uencias de exce

od) Opcioacuten par

e calculan escen

de coacutemputo U

ue es posible

estudiar

s posible ini

M1_P Adici

meacutetodo LM1

erabilidad s

ecto el archi

nera similar

raacute la estimac

rdquo cuyo conte

de resultados

moacutedulo Ejecu

y)

ioacuten para inicia

a opcioacuten se calc

ra iniciar el caacutelc


oacuten para iniciar

a opcioacuten se cal

edencia de los e

ra iniciar el caacutel

narios de riesgo

USERISK 20

e proporciona

ciar la estim

ionalmente

1 de Risk-U

siacutesmica USE

ivo de result

cuando se e

cioacuten del riesg

enido se indi

s que pueden

utar (Run) de

ar el caacutelculo de

culan las curvas

culo de la vuln

cula el iacutendice de

el caacutelculo de l

culan para cada

estados de dantildeo

culo del riesgo

o siacutesmico de cad

011

ar informacioacute

macioacuten de la v

es posible i

E Por ejem

ERISK reali

tados con ex

elige la opci

go siacutesmico y

ica en la Tab

ser generado

e USERISK 20

e la vulnerabili

de vulnerabilid

erabilidad siacutesm

e vulnerabilidad

as curvas de rie

a edificio las c

siacutesmico media

da edificio

oacuten sobre los e

vulnerabilida

iniciar la es

mplo cuando

izaraacute la estim

xtensioacuten ldquov

ioacuten Meacutetodo

y generaraacute po

bla 4-7 En e

os por USER

011

idad siacutesmica de

dad siacutesmica de

mica de los edifi

d total de cada e

esgo siacutesmico d

curvas que expr

ante el meacutetodo

edificios por

ad siacutesmica y

stimacioacuten de

o se elige la

macioacuten de la

vuln1rdquo cuyo

LM1_P del

or defecto el

l anexo C se

RISK

e los edificios

cada edificio

icios mediante

edificio

e los edificios

resan el riesgo

LM1 de Risk-

y

e

a

a

o

l

l

e


Tabla 4-6 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquovuln1rdquo el cual es generado

por USERISK para concentrar los resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos al aplicar la metodologiacutea

LM1_P

Tipo de informacioacuten

Descripcioacuten

Ejemplo

Edificio

E-1 E-2

Datos





5 Coacutedigo de la zona censal ZRP 1 2





10 Factor de fiabilidad en la asignacioacuten de la tipologiacutea estructural 7 9


12 (Va) = Liacutemite inferior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V -1 -1

13 (Vb) = Liacutemite superior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V 2 2

Resultados

14 Paraacutemetro αL de la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 3743 1286

15 Paraacutemetro βL de la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 2151 1281

16 Valor medio _I LV de la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica del

edificio 0905 0503

17 Desviacioacuten estaacutendar σL de la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 0187 0290

18 Paraacutemetro αm de la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 3557 1334

19 Paraacutemetro βm de la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 1731 1231

20 Valor medio IV de la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del

edificio 1018 0560

21 Desviacioacuten estaacutendar V

de la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica

del edificio 0192 0290

22 Paraacutemetro αU de la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 3483 1381

23 Paraacutemetro βU de la funcioacuten de probabilidad beta que corresponde a la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 1421 1181

24 Valor medio _I UV de la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica


25 Desviacioacuten estaacutendar σU de la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 0192 0290


Tabla 4-7 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquodam1rdquo el cual es generado

por USERISK 2011 para concentrar resultados de riesgo siacutesmico obtenidos al aplicar la metodologiacutea LM1_P


Descripcioacuten

Datos

1 Nuacutemero de orden del edificio dentro de la base de datos

2 Coacutedigo de identificacioacuten del edificio

3 Coacutedigo de la parcela

4 Coacutedigo de la manzana

5 Coacutedigo de la zona censal ZRP

6 Coacutedigo del barrio

7 Coacutedigo del distrito

8 Nuacutemero de niveles

9 Coacutedigo de la tipologiacutea estructural


11 Antildeo de construccioacuten

12 Zona siacutesmica

Resultados

13 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo [ν(D1) ν(D2) (D3) ν(D4) ν(D5)] que definen a la curva de riesgo siacutesmico Inferior - σ Curva que se obtiene al considerar la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media - σ de la peligrosidad siacutesmica

14 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Inferior Curva que se obtiene al considerar la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media de la peligrosidad siacutesmica

15 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Inferior + σ Curva que se obtiene al considerar la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media + σ de la peligrosidad siacutesmica

16 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Mejor - σ Curva que se obtiene al considerar la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media - σ de la peligrosidad siacutesmica

17 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Mejor Curva que se obtiene al considerar la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media de la peligrosidad siacutesmica

18 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Mejor + σ Curva que se obtiene al considerar la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media + σ de la peligrosidad siacutesmica

19 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Superior - σ Curva que se obtiene al considerar la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media - σ de la peligrosidad siacutesmica

20 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Superior Curva que se obtiene al considerar la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media de la peligrosidad siacutesmica

21 Frecuencias anuales de excedencia de los grados de dantildeo que definen a la curva de riesgo siacutesmico Superior + σ Curva que se obtiene al considerar la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica y la curva media + σ de la peligrosidad siacutesmica

434 Herramientas(Tools)

Mediante el moacutedulo Herramientas (Tabla 4-8) es posible observar en pantallas de USERISK las curvas

de vulnerabilidad siacutesmica y las curvas de riesgo siacutesmico estimadas para cada edificio

Herramie

- Cu

obs

- Cu

ries

435 A

Finalmen

USERIS

Ayuda (H

- Iacutend

- Ac

44 C

441 O

Para mo

un ejemp

como E-

Evaluacioacuten

Ta

entas (Tools)

urvas de vulne

servar las curva

urvas de riesgo

sgo siacutesmico de

Ayuda(Hel

nte a traveacutes

SK y respecto

Help)

dice (Index) O

cerca de (Abou

Figu

Caso de ap

Objetivo

strar los prin

plo de aplica

-1 y E-2 resp

n probabilista

bla 4-8 Opcio


as de vulnerabil

o siacutesmico (Seism

cada edificio o

lp)

s del moacutedulo

o a la versioacuten

Tabla 4-9 O

Opcioacuten que mue

ut) Opcioacuten que

ura 4-6 Panta

plicacioacuten (

ncipales resu

acioacuten en el q

pectivamente

a del riesgo s

ones del moacuted

mica (Seismic

lidad siacutesmica de

mic risk curve

obtenidas media

o Ayuda (Ta

n de dicho coacute

Opciones del

estra la ayuda de

muestra la pant

alla de USERI

(ejemplo)

ultados que se

que se estima

e En este eje

siacutesmico de ed

dulo Herrami

vulnerability

e cada edificio

es) Opcioacuten par

ante el meacutetodo

abla 4-9) es

oacutedigo (Figura

moacutedulo Ayu

e USERISK

ntalla que contie

ISK con infor

e pueden ob

a el riesgo siacute

emplo soacutelo s

dificios en zo

entas (Tools)

curves) Opcioacute

obtenidas med

ra abrir la panta

LM1_P

s posible acc

a 4-6)

da (Help) de

ene informacioacuten

rmacioacuten gene

tener median

iacutesmico de 2

e usan 2 edif

onas urbanas

) de USERISK

oacuten para abrir l

iante el meacutetodo

alla donde es po

ceder a infor

USERISK 201

n sobre la versioacute

eral de dicho

nte USERISK

edificios de

ficios para fa

s

K 2011

la pantalla don

o LM1_P

osible observar

rmacioacuten sob

11

oacuten del coacutedigo U

coacutedigo

K se describ

Barcelona i

acilitar la des

119

nde es posible

r las curvas de

re el uso de

USERISK

be enseguida

identificados

scripcioacuten del

9

e

a

s

l


uso de USERISK sin embargo es importante destacar nuevamente que el objetivo principal de la

metodologiacutea LM1_P implementada en USERISK es la estimacioacuten de la vulnerabilidad y el riesgo

siacutesmico de un gran nuacutemero de edificios que en las zonas urbanas modernas pueden ser de hasta varios

cientos o miles de edificios

En el presente trabajo se realiza tambieacuten la aplicacioacuten a una zona urbana especiacuteficamente se estima la

vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de los edificios residenciales de Barcelona Dicha aplicacioacuten se

describe en los capiacutetulos 5 6 y 7

442 Preparacioacutendelmaterialdatos

Datos de los edificios

Para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios E-1 y E-2 se requirioacute preparar un archivo que en el

presente ejemplo se denominoacute Edificios_ejemplocsv que contiene los datos indicados en la Tabla 4-3 En

dicha tabla se incluyen los datos correspondientes a los edificios E-1 y E-2 Particularmente los datos del

No 1 al No 7 proporcionan informacioacuten de identificacioacuten de cada edificio dentro de la zona urbana En

este caso se emplean las divisiones administrativas utilizadas en Barcelona desde la unidad baacutesica

denominada parcela hasta el distrito que corresponde a la primera subdivisioacuten administrativa que se hace

de la superficie total de la ciudad En el capiacutetulo 6 se describe con detalle cada una de las divisiones

administrativas de Barcelona Los datos No 8 y No 9 corresponden al aacuterea y al periacutemetro del edificio

respectivamente Mientras que el dato No 10 es el nuacutemero de niveles del edificio El dato No 11 es uno

de los datos maacutes importantes porque corresponde a la tipologiacutea estructural del edificio En este caso

USERISK requiere que se asigne la tipologiacutea estructural mediante los coacutedigos definidos en Risk-UE que

en el caso de Barcelona se resumen en las tipologiacuteas de la Tabla 3-2 Enseguida es necesario establecer el

factor de fiabilidad en la asignacioacuten de la tipologiacutea estructural (dato No 12) que corresponde a un

nuacutemero entre 0 y 10 y cuyo significado se describioacute en el capiacutetulo 3 Adicionalmente se requiere de cada

edificio el antildeo de su construccioacuten (dato No 13) y la zona siacutesmica en la que se localiza (dato No 14) En

el caso de Barcelona se debe asignar para cada edificio el coacutedigo que representa a su correspondiente

zona siacutesmica (Tabla 5-6) Finalmente es posible asignar tres valores que indiquen el estado de

conservacioacuten del edificio (dato No 15) la posicioacuten del edificio en la manzana (dato No 16) y la

diferencia de la altura del edificio en estudio con respecto a la de los edificios adyacentes (dato No 17)

En la Tabla 3-4 se indican los posibles valores del coacutedigo de conservacioacuten y en la Tabla 6-11 y en la

Tabla 6-12 se muestran las opciones posibles de los coacutedigos empleados para representar la posicioacuten del

edificio y la diferencia de alturas entre edificios respectivamente De manera que en este ejemplo el

edificio E-1 corresponde a un edificio de mamposteriacutea (M33) de 9 niveles y el edificio E-2 corresponde a


un edificio de hormigoacuten (RC32) de 10 niveles Los datos adicionales de cada uno de dichos edificios se

indican en la Tabla 4-3

Datos de la peligrosidad siacutesmica

En el presente ejemplo la peligrosidad siacutesmica se representa mediante las curvas de peligrosidad siacutesmica

de Barcelona estimadas por Secanell et al (2004) (Figura 4-4) Para ello se generoacute un archivo de datos

que en el presente ejemplo se denominoacute Peligro_sismico_ejemplohz que contiene la informacioacuten

indicada en la Tabla 4-4 en el formato descrito en el anexo C

443 Ejecucioacutendelprograma

Despueacutes de que se ha generado el archivo con los datos de los edificios (Edificios_ejemplocsv) y el

archivo con los datos de la peligrosidad siacutesmica (Peligro_sismico_ejemplohz) es posible emplear el

coacutedigo USERISK para obtener resultados de vulnerabilidad y riesgo siacutesmico de los edificios Para ello

una vez que se ha ejecutado el coacutedigo USERISK y que se muestra la pantalla principal de dicho coacutedigo

(Figura 4-2) es necesario realizar los pasos siguientes

Datos

1 Elegir la opcioacuten General del moacutedulo Datos y asignar en la pantalla que se mostraraacute (Figura 4-3) el

nombre de la ciudad o zona urbana por estudiar En el caso del presente ejemplo la ciudad es

Barcelona Adicionalmente en la misma pantalla es posible modificar los liacutemites de vulnerabilidad

que consideraraacute USERISK para estimar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio Por

defecto USERISK considera el valor de -1 para el liacutemite inferior del intervalo de valores del iacutendice de

vulnerabilidad (Va) y de 2 para el liacutemite superior del intervalo de valores del iacutendice de vulnerabilidad

(Vb) En el presente ejemplo se adoptan los valores considerados por defecto por USERISK

2 Elegir la opcioacuten Edificios del moacutedulo Datos Al hacerlo se mostraraacute la pantalla (Figura 4-5) en la que

se debe proporcionar el nuacutemero de edificios por estudiar y en la que se debe asignar la ubicacioacuten del

archivo que contiene los datos de los edificios (Edificios_ejemplocsv)

3 Elegir la opcioacuten Peligrosidad siacutesmica del moacutedulo Datos Al hacerlo se mostraraacute una pantalla (Figura

4-4) en la que se debe indicar la ubicacioacuten del archivo ldquohzrdquo En la misma pantalla es posible observar

las curvas de peligrosidad siacutesmica generadas a partir de la informacioacuten del archivo ldquohzrdquo

Ejecucioacuten

4 Elegir la opcioacuten Meacutetodo LM1_P del menuacute Vulnerabilidad del moacutedulo Ejecutar para iniciar la

estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios Una vez concluidos los caacutelculos se mostraraacute

una pantalla que indicaraacute el nombre y la ubicacioacuten del archivo o los archivos generados que

122

cont

de v

5 Eleg

estim

conc

de lo

Herrami

6 Dent

moacuted

por

vuln

man

las c

en l

resp

en la

perio

Figura 4

edificio

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4-7 Pantalla d

o estudiado

cada c

Capiacutetulo

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n Meacutetodo L

riesgo siacutesmi

os caacutelculos d

de resultados

io USERISK

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Por ejempl

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4-10 se mu

en teacutermino

1 y en la Fi

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de USERISK e

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del riesgo siacutesm

generados y

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para ver las

o en la Fig

USERISK o

mplear la opc

de cada edifi

uestran las

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igura 4-12 s

tados de dantilde

en la que se

o se muestran

erabilidad siacutes

de coacutemputo U

ad En dicha p

menuacute Riesgo

edificios US

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y doacutende se p

e emplear la

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obtuvo para

cioacuten Curvas

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curvas de

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n las curvas y

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USERISK 20

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o siacutesmico de

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riesgo siacutesm

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y los respect

or Mejor y Su

011

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el moacutedulo E

ostraraacute una p

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os resultados

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d siacutesmica de

ra 4-8 se m

os E-1 y E-

siacutesmico del m

RISK Por eje

mico de los

de los estado

de riesgo siacutesm

vas de vulnera

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uperior) del e

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Ejecutar pa

pantalla par

a el nombre

generados

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e cada edific

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s edificios

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mico en teacuterm

rabilidad siacutesm

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edificio E-1

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siacutesmica del

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s curvas de

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Figura 4-9 y

E-1 y E-2

Mientras que

minos de los

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e definen a

s

a

a

n

l

s

e

e

r

y

e

s

Figura 4

edificio

Figura 4

est

Evaluacioacuten

4-8 Pantalla d

o estudiado

cada c

4-9 Pantalla d

tudiado en e

n probabilista

de USERISK e

en este caso

urva de vulne

de USERISK e

este caso se o

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o se muestran

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ncias anuale

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pueden obse

n las curvas y

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pueden obse

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es de exceden

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ervar las curv

y los respect

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onas urbanas

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vas de riesgo

o del edificio

o de dantildeo

s

rabilidad siacutesm

tros α y β que

edificio E-2

siacutesmico de c

E-1 en teacutermi

123

mica de cada

e definen a

cada edificio

nos de

3

124

Figura 4-

est

Figura 4-

estud

-10 Pantalla

tudiado en e

-11 Pantalla

diado en est

Capiacutetulo

de USERISK

este caso se o

frecue

de USERISK

te caso se ob


en la que se

observan las

ncias anuale

en la que se

bservan las cu

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de coacutemputo U

pueden obse

curvas de rie

es de exceden

pueden obse

urvas de ries

e retorno del

USERISK 20

ervar las curv

esgo siacutesmico

ncia del grad

ervar las curv

sgo siacutesmico d

grado de dantilde

011

vas de riesgo

o del edificio

o de dantildeo

vas de riesgo

del edificio E-

ntildeo

o siacutesmico de

E-2 en teacutermi

o siacutesmico de

-1 en teacutermino

cada edificio

nos de

cada edificio

os de los

o

o

Figura 4-

estud

444 A

Vulnerab

A partir

informac

indican l

y E-2 Po

el iacutendice

un valor

edificio

entre el

analizar

vulnerab

edificio E

Evaluacioacuten

-12 Pantalla

diado en est

Anaacutelisisde

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r del archivo

cioacuten descrita

los principal

or otra parte

e de vulnerab

r medio del

E-2 la proba

1579 y el

las curvas de

bilidad siacutesmi

E-2

n probabilista

de USERISK

te caso se ob

eresultados

ica

o de resulta

a en la Tabla

es paraacutemetro

los resultad

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8687 De

abilidad de q

l 2711 co

e vulnerabili

ica del edifi

a del riesgo s

en la que se

bservan las cu

periodos de

s

ados con ext

4-6 es posib

os que define

dos de la Tab

a mayor que

e manera sim

que el iacutendice

on un valor m

idad siacutesmica

cio E-1 es s

siacutesmico de ed

pueden obse

urvas de ries

e retorno del

tensioacuten ldquovu

ble realizar la

en a cada cur

bla 4-11 indi

08 es un v

milar los re

de vulnerab

medio del 21

de la Figura

significativam

dificios en zo

ervar las curv

sgo siacutesmico d

grado de dantilde

uln1rdquo genera

a Tabla 4-10

rva de vulner

ican que en e

valor que var

esultados de

ilidad V sea

1 Por lo ta

a 4-7 y de la F

mente mayo

onas urbanas

vas de riesgo

del edificio E-

ntildeo

ado por USE

0 y la Tabla 4

rabilidad siacutesm

el edificio E-

riacutea entre el 7

e la Tabla 4

mayor que 0

anto a partir

Figura 4-8 e

or que la vu

s

o siacutesmico de

-2 en teacutermino

ERISK que

4-11 En la T

mica de los e

-1 la probabi

7173 y el 9

-11 muestra

08 es un val

r de estos res

es posible co

ulnerabilidad

125

cada edificio

os de los

contiene la

Tabla 4-10 se

edificios E-1

ilidad de que

9499 con

an que en el

lor que variacutea

sultados y al

ncluir que la

siacutesmica del

5

o

a

e

e

n

l

a

l

a

l


Tabla 4-10 Paraacutemetros que definen a las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios E-1 y E-2 de

Barcelona

Curva Inferior Curva Mejor Curva Superior

Edificio αL βL _I LV σL αm βm IV V

αU βU _I UV σU

E-1 3743 2151 0905 0187 3557 1731 1018 0192 3483 1421 1131 0192

E-2 1286 1281 0503 0290 1334 1231 0560 0290 1381 1181 0617 0290

Tabla 4-11 Probabilidad en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 11 en

los edificios E-1 y E-2 de Barcelona

Edificio

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 11)

Inferior Mejor Superior Inferior Mejor Superior Inferior Mejor Superior

E-1 9822 9947 9987 7173 8687 9499 1494 3467 5795

E-2 5042 5816 6559 1579 2100 2711 185 297 460

Riesgo siacutesmico

A partir del archivo de resultados con extensioacuten ldquodam1rdquo generado por USERISK que contiene la

informacioacuten descrita en la Tabla 4-7 es posible realizar la Tabla 4-12 la Tabla 4-13 y la Tabla 4-14 De

acuerdo con los resultados indicados en dichas tablas en el edificio E-1 la frecuencia anual de excedencia

del grado de dantildeo moderado (D2) es un valor que variacutea entre 654 x 10-3 y 192 x 10-2 con un valor

medio de 126 x 10-2 (Tabla 4-12) De manera similar en el edificio E-1 la frecuencia anual de excedencia

del grado de dantildeo 4 (a partir del cual se pueden presentar colapsos) es un valor que variacutea entre 817 x 10-4

y 770 x 10-3 con un valor medio de 296 x 10-3 En el caso del edificio E-2 la frecuencia anual de

excedencia del grado de dantildeo moderado (D2) es un valor que variacutea entre 20 x 10-3 y 555 x 10-3 con un

valor medio de 338 x 10-3 (Tabla 4-13) De manera similar en el edificio E-2 la frecuencia anual de

excedencia del grado de dantildeo 4 es un valor que variacutea entre 236 x 10-4 y 114 x 10-3 con un valor medio

de 531 x 10-4

Tabla 4-12 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio E-1 de Barcelona

Inferior - σ Inferior Inferior + σ Mejor - σ Mejor Mejor + σ Superior - σ Superior Superior + σ

ν(D1) 132E-02 150E-02 173E-02 177E-02 193E-02 211E-02 215E-02 226E-02 239E-02

ν(D2) 654E-03 812E-03 103E-02 108E-02 126E-02 149E-02 154E-02 171E-02 192E-02

ν(D3) 269E-03 368E-03 513E-03 546E-03 693E-03 898E-03 937E-03 111E-02 135E-02

ν(D4) 817E-04 125E-03 194E-03 211E-03 296E-03 424E-03 445E-03 579E-03 770E-03

ν(D5) 134E-04 240E-04 424E-04 469E-04 763E-04 124E-03 129E-03 193E-03 289E-03

Por otra parte si se analizan los resultados en teacuterminos de periodos de retorno entonces es posible

identificar que en el edificio E-1 el grado de dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que variacutea desde

52 antildeos hasta 153 antildeos con un valor medio de 80 antildeos (Tabla 4-14) Mientras que en el edificio E-2 el


grado de dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que variacutea desde 180 antildeos hasta 500 antildeos con un

valor medio de 296 antildeos (Tabla 4-14) Por lo tanto es posible concluir que el riesgo siacutesmico del edificio

E-1 es significativamente mayor al riesgo siacutesmico del edificio E-2



ν(D1) 489E-03 585E-03 718E-03 609E-03 717E-03 866E-03 746E-03 865E-03 103E-02

ν(D2) 200E-03 257E-03 340E-03 268E-03 338E-03 438E-03 352E-03 436E-03 555E-03

ν(D3) 761E-04 105E-03 149E-03 109E-03 147E-03 205E-03 153E-03 203E-03 276E-03

ν(D4) 236E-04 354E-04 542E-04 362E-04 531E-04 794E-04 542E-04 778E-04 114E-03

ν(D5) 451E-05 759E-05 128E-04 748E-05 123E-04 202E-04 122E-04 195E-04 313E-04

Tabla 4-14 Periodos de retorno en antildeos del estado de dantildeo moderado (D2) en el edificio E-1 y en el E-2 de

Barcelona

Edificio Inferior - σ Inferior Inferior + σ Mejor - σ Mejor Mejor + σ Superior - σ Superior Superior + σ

E-1 153 123 97 93 80 67 65 59 52

E-2 500 389 294 373 296 228 284 229 180

45 Resumen y conclusiones

El coacutedigo USERISK 2011 facilita el empleo de la metodologiacutea LM1_P para obtener curvas de riesgo

siacutesmico de edificios en teacuterminos de frecuencias anuales de excedencia versus estados de dantildeo Ademaacutes

mediante USERISK 2011 es posible calcular escenarios de riesgo siacutesmico de edificios mediante la

metodologiacutea LM1 de Risk-UE

La existencia de USERISK 2011 puede contribuir a que se realicen estudios de riesgo siacutesmico en las

zonas del mundo en las que no se han realizado recientemente este tipo de estudios Ademaacutes USERISK

2011 constituye una herramienta que puede permitir que en las ciudades o zonas urbanas en las que se

han estimado escenarios de riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea LM1 de Risk-UE se calculen

tambieacuten las curvas de riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea LM1_P con enfoque probabilista Por otra

parte USERISK 2011 es una herramienta que puede contribuir a que el riesgo siacutesmico de las zonas

urbanas se estime en forma perioacutedica

En los siguientes capiacutetulos se describiraacute un ejemplo completo de aplicacioacuten de la metodologiacutea LM1_P

para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios residenciales de Barcelona En dichos capiacutetulos se

mostraraacuten otros de los anaacutelisis que se pueden hacer con los resultados de vulnerabilidad y riesgo siacutesmico

generados mediante USERISK 2011



5 CAPIacuteTULO 5 PELIGROSIDAD SIacuteSMICA DE BARCELONA


En el meacutetodo LM1_P se recomienda estimar la peligrosidad siacutesmica por medio de la metodologiacutea

probabilista indicada en el capiacutetulo 3 mediante la cual es posible obtener curvas de frecuencias de

excedencia de intensidades macrosiacutesmicas Por tal motivo en el presente capiacutetulo se describen los

principales pasos requeridos para estimar mediante dicha metodologiacutea probabilista las curvas de

peligrosidad siacutesmica para Barcelona Para tal fin se analizan dos procedimientos en el primero las curvas

de tasas de excedencia de intensidades macrosiacutesmicas se obtienen directamente es decir la sismicidad de

las fuentes siacutesmicas se define en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas y se emplea una ley de

atenuacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas Mientras que en el segundo procedimiento las curvas de

peligrosidad siacutesmicas en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas se obtienen al transformar curvas de

tasas de excedencia de la aceleracioacuten maacutexima del terreno (PGA) El primer procedimiento es el maacutes

recomendable para estimar la peligrosidad siacutesmica requerida en el meacutetodo LM1_P para estimar el riesgo

siacutesmico de edificios Sin embargo el segundo procedimiento se considera en el presente trabajo para fines

de comparacioacuten y porque este procedimiento incluye consideraciones que pueden tomarse en cuenta en

las regiones en las que los estudios de peligrosidad siacutesmica disponibles estaacuten en teacuterminos de PGA

La ciudad de Barcelona estaacute situada en el noreste de la peniacutensula Ibeacuterica que suele considerarse como una

microplaca que forma parte de la placa euroasiaacutetica actuando de roacutetula en la interaccioacuten entre las placas

Euroasiaacutetica y la Africana (Casas-Sainz y De Vicente 2009 Rosenbaum et al 2002 Jabaloy et al 2002)

Por otra parte la distancia maacutes cercana desde Barcelona a los bordes de la placa Euroasiaacutetica con la placa

Africana es de maacutes de 500 kiloacutemetros De manera que la sismicidad que tiene mayor efecto sobre

Barcelona no es la que se produce en los liacutemites de dichas placas tectoacutenicas sino la que se genera en el

interior de la placa Euroasiaacutetica Es importante destacar que se ha estimado que en el Cretaacutecico temprano

ndash Hauteriviano (hace aproximadamente 135 millones de antildeos) la peniacutensula Ibeacuterica constituiacutea una sola

placa tectoacutenica (Casas-Sainz y De Vicente 2009 Jabaloy et al 2002)

En la Figura 5-1 se muestran los epicentros de sismos de intensidades mayores o iguales a V ocurridos

entre los antildeos 1152 y 1998 en la regioacuten de Catalunya y zonas aledantildeas Tales sismos son relevantes

130

porque s

(Gruumlntha

influenci

Figur

ocurrid

Al obser

han ocur

significa

siacutesmicas

Tab

se considera

al 1998) En

ia de las zon

ra 5-1 Ubicac

dos entre los

rvar la Figura

rrido sismos

ativos niveles

s que se estim

bla 5-1 Grado

ocurr

3-M

2-Fe

25-

Capiacutetulo

que a partir

n dicha figura

nas costeras d

cioacuten de los pr

antildeos 1152 y

a 5-1 es pos

importantes

s de intensid

ma se han pre

os de intensid

rencia de imp

Fecha

Marzo-1373

ebrero-1428

Mayo-1448

o 5 ndash Peligros

r del grado d

a puede obse

del mar Medi

rincipales epi

1998 en la re

ible identific

s De manera

ad siacutesmica P

esentado en B

dad siacutesmica E

portantes sism

sidad siacutesmic

de intensidad

ervarse coacutemo

iterraacuteneo y m

icentros de s

egioacuten de Cata

car que en B

a que es posi

Por ejemplo

Barcelona

EMS-98 estim

mos en los s

Intensidad en

a de Barcelo

d V se empi

o la peligrosi

maacutes al norte

sismos con in

aluntildea y zonas

arcelona y en

ible afirmar

la Tabla 5-1

mados en la c

iglos XIV y X

la regioacuten de la

V-VI

VI-VII

V-VI

ona

ieza a genera

idad siacutesmica

del Prepirine

ntensidades m

s aledantildeas (S

n la regioacuten q

que Barcelo

1 muestra alg

iudad de Bar

V (Olivera et

ciudad de Barc

ar dantildeo en e

de la ciudad

eo y Pirineo

mayores o ig

Susagna y Go

que rodea a d

ona ha estado

gunas de las

rcelona debi

al 2006)

celona

edificaciones

d estaacute bajo la

uales a V

oula 1999)

dicha ciudad

o sometida a

intensidades

dos a la

s

a

a

s


La informacioacuten descrita anteriormente confirma la importancia de estimar tanto la peligrosidad siacutesmica

de Barcelona como el riesgo siacutesmico asociado a dicha peligrosidad Aunque la peligrosidad siacutesmica en la

ciudad puede considerarse entre moderada y baja el valor expuesto en Barcelona y el aacuterea metropolitana

de influencia tanto en poblacioacuten como en infraestructuras y actividad econoacutemica es muy importante lo

que hace que el riesgo siacutesmico no se pueda ignorar Por tal motivo se han desarrollado numerosas

investigaciones relacionadas con la peligrosidad siacutesmica de Barcelona Algunas de ellas corresponden a

estudios especiacuteficos de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona y Cataluntildea (Irizarry et al 2010 Secanell et

al 2004 Irizarry et al 2003b Goula et al 1997 Secanell 1999) y otras corresponden a diferentes

aspectos de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona y de Cataluntildea (Secanell et al 2008 Perea y Atakan

2007 Ojeda et al 2002 Jimenez et al 2001 Secanell et al 1999)

En el trabajo realizado por Secanell et al (1999) propusieron un mapa de zonas siacutesmicas de Cataluntildea en

teacuterminos de las intensidades MSK definidas por Medvedev Sponheuer y Karnik (Musson y Cecic

2002) asociadas a un periodo de retorno de 500 antildeos Especiacuteficamente propusieron 5 zonas siacutesmicas

para toda Cataluntildea y ubicaron a Barcelona en la zona 2 A esta uacuteltima zona le corresponde una intensidad

siacutesmica entre VI y VII (MSK) para un suelo duro y para un periodo de retorno de 500 antildeos Este uacuteltimo

tipo de suelo se caracteriza por ser un material compacto granular con una velocidad de onda de cizalla

entre 400 y 800 ms y con caracteriacutesticas mecaacutenicas de buenas a muy buenas (Fleta et al 1998)

A pesar de los diversos estudios de peligrosidad siacutesmica que se han hecho para Barcelona en el presente

trabajo se ha considerado conveniente realizar una nueva estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica de dicha

ciudad con la finalidad de

1 Ilustrar el enfoque probabilista planteado en la metodologiacutea LM1_P para estimar la peligrosidad

siacutesmica

2 Obtener resultados especiacuteficos de peligrosidad siacutesmica en teacuterminos completamente probabilistas

requeridos para estimar el riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea LM1_P y

3 Incorporar a los anaacutelisis de peligrosidad las actualizaciones realizadas en los coacutedigos de coacutemputo

CRISIS2007 (Ordaz et al 2007) y CRISIS2008 (Ordaz et al 2008)

En relacioacuten al coacutedigo CRISIS2008 es importante sentildealar que se tuvo acceso al mismo durante la etapa

final del desarrollo del presente trabajo y mediante dicho coacutedigo es posible hacer estimaciones de la

peligrosidad que mediante el CRISIS2007 no era posible realizar Esta es la razoacuten principal por la que en

el presente documento se incluyen caacutelculos realizados mediante el CRISIS2007 y el CRISIS2008 de los

cuales se destacan sus diferencias A continuacioacuten se describen los principales pasos considerados en el

anaacutelisis de peligrosidad siacutesmica de Barcelona

132

52 G

Los liacutemi

naturales

mayor p

otra part

montantildeo

es posib

dividir e

edad Ple

cuales es

Una aacuterea

perfiles

los suelo

materiale

plutoacutenico

correspo

substrato

Geologiacutea

ites fiacutesicos d

s el mar Me

arte de la ciu

te desde el

osos que con

ble encontrar

en otras dos u

eistocena (2

staacuten compue

a significativ

geoloacutegicos

os creciente

es de origen

os Particul

onden al Mio

o del Cuater

Capiacutetulo

de la actual c

editerraacuteneo

udad estaacute situ

punto de v

stituyen el su

r materiales

unidades geo

5 Millones d

stos por mat

Figura 5-2 I

va de la ciud

que estaacuten es

e Los mater

n sedimentar

armente se

oceno que for

rnario en la

o 5 ndash Peligros

ciudad de Ba

la sierra de

uada sobre u

ista geomorf

ubstrato de la

Paleozoicos

omorfoloacutegica

de antildeos) y 2

eriales de ed

magen sateli

dad de Barce

squemaacuteticam

riales Paleoz

rio afectado

e encuentran

rma el bloqu

zona centra

sidad siacutesmic

arcelona han

Collserola

un llano el c

foloacutegico es

a ciudad y b

y Terciario

as 1) la zona

2) los depoacutes

dad Holocena

ital de la ciud

elona estaacute as

mente represe

zoicos de B

os por difere

n calizas p

ue de Montju

al del distrit

a de Barcelo

n sido establ

el riacuteo Besoacutes

cual tiene una

posible disti

b) el llano En

os mientras

a central de la

sitos deltaico

a (0012 Mill

dad de Barcel

sentada en si

entados en la

Barcelona es

entes grados

pizarras y g

uiumlc y el Plioc

to del Eixam

ona

lecidos con l

s y el riacuteo Llo

a suave incli

inguir dos u

n el caso de

que el llano

a ciudad com

os de los riacuteos

lones de antildeo

lona (ICC 201

itios que tien

a Figura 5-3

staacuten princip

de metamo

granitos Lo

ceno maacutes re

mple y parte

la ayuda de

obregat (Fig

inacioacuten hacia

unidades a)

los relieves

o de Barcelo

mpuesta de m

s Besograves y L

os)

10)

nen alguno d

en orden d

palmente com

orfismo y po

os materiale

eciente que c

e baja de la

4 elementos

gura 5-2) La

a el mar Por

los relieves

montantildeosos

ona se puede

materiales de

lobregat los

de los cuatro

de calidad de

mpuestos de

or materiales

es terciarios

constituye el

a ciudad El

s

a

r

s

e

e

s

o

e

e

s

s

l

l


Mioceno estaacute formado por series marinas potentes de aguas poco profundas con capas alternadas de

bancos de margas azuladas fosiliacuteferas areniscas rojo-grisaacuteceas y alguacuten nivel de conglomerados

Mientras que el Plioceno estaacute constituido por una capa inferior de margas azul-verdosas con numerosos

foacutesiles y una capa superior con margas arenosas y arenas pardo-amarillentas

Figura 5-3 Principales perfiles geoloacutegicos simplificados de la ciudad de Barcelona (Cid et al 2001 1999)

Por otra parte los materiales cuaternarios pueden diferenciarse por su edad en Pleistoceno u Holoceno

Los materiales del Pleistoceno estaacuten baacutesicamente formados por arcillas compactas rojas limos

amarillentos de origen eoacutelico y costra calcaacuterea Mientras que los materiales Holocenos son depoacutesitos

deltaicos de los riacuteos Besos y Llobregat formados por arena gruesa y grava limos y arcillas intermedias

arena fina o gruesa limos plaacutesticos color marroacuten y suelo humus (Cid et al 2001) La Figura 5-4 muestra

un mapa con la situacioacuten geoloacutegica en superficie de Barcelona (Cid et al 1999)

0 m

Espesor lt 300 m

Espesor lt 70 m

Materiales paleozoicos Vsordm2000 ms

Materiales Terciarios Vsordm 1200 ms

Materiales Cuaternarios (holocenos) Velocidad de cizalla (Vs)ltlt 400 ms

Espesorlt 70 m

Materiales cuaternarios (holocenos) Vs ltlt 400 ms


Espesorlt 20 m Materiales cuaternarios

(pleistocenos) Vs lt 400 ms


Espesor lt300 m

Espesorlt 20 m

Materiales Cuaternarios (pleistocenos) Vs lt 400 ms

Materiales Terciarios Vsordm1200 ms


0 m 0 m

0 m

134

53 F

531 G

En el pre

2004) D

modifica

cuales a

Fleta et

utilizada

Secanell

La Figur

program

de las fu

los ejes d

Figura 5-4

uentes sis

Geometriacutea

esente trabaj

Dichas zon

aciones coinc

su vez tiene

al (1996) P

as en diverso

l et al 2004

ra 5-6 mues

ma CRISIS20

uentes siacutesmic

de la latitud y

Capiacutetulo

Situacioacuten ge

smogeneacutet

delasfuen

o se conside

as coincide

ciden tambieacute

en como refer

Por otra part

os estudios d

Irizarry et al

stra las mism

007 Es impo

cas en la Figu

y la longitud

o 5 ndash Peligros

eoloacutegica en s

ticas

ntessiacutesmica

raron las zon

n con las

eacuten con las qu

rencia la pro

te las zonas

de peligrosid

l 2003a)

mas fuentes s

ortante destac

ura 5-5 y en

d

sidad siacutesmic

superficie de

as

nas sismotec

empleadas

ue fueron pro

opuesta de zo

sismotectoacuten

dad siacutesmica d

siacutesmicas de

car que las d

la Figura 5-6

a de Barcelo

e la ciudad de

toacutenicas indic

por Secane

opuestas orig

onacioacuten sism

nicas emplea

de Barcelona

la Figura 5-

diferencias q

6 se deben a

ona

e Barcelona (C

cadas en la F

ell et al (2

inalmente po

motectoacutenica d

das en el pr

a y de Catalu

-5 pero en u

que se observ

a diferencias

Cid et al 199

Figura 5-5 (S

2004) y co

or Goula et a

de Cataluntildea r

resente traba

untildea (Irizarry

una de las p

van en la rep

s en las escal

99)

ecanell et al

on pequentildeas

al (1997) las

realizada por

ajo han sido

y et al 2010

pantallas del

presentacioacuten

as usadas en

s

s

r

o

l

n

n

Figura 5-

Figura

Por otra

datos de

una de

Evaluacioacuten

-5 Represent

5-6 Imagen

parte la geo

e longitud la

las fuentes

n probabilista

tacioacuten geomeacute

del CRISIS20

ometriacutea de c

atitud y profu

siacutesmicas Es

-3

38

39

40

41

42

43

44

Lat

itu

d (

gra

do

s)

a del riesgo s

eacutetrica de las f

007 en la que

estimar el p

cada fuente s

undidad de

s importante

-2 -1

siacutesmico de ed

fuentes siacutesm

Barcelona

e se muestran

eligro siacutesmic

siacutesmica se de

cada uno de

e sentildealar qu

0

5

6

7

9

10

11

Longitud (gra

dificios en zo

micas emplead

a

n las fuentes

co de Barcelo

efinioacute en el p

e los veacutertices

ue el proces

1 2

1

8

Cataluntildea

ados)

onas urbanas

das para estim

siacutesmicas qu

ona

programa CR

s del poliacutegon

o de integra

3 4

2

4

s

mar el peligro

ue se conside

RISIS2007 m

no que repre

acioacuten con re

4

135

o siacutesmico de

eraron para

mediante los

senta a cada

especto a la

5

s

a

a

136 Capiacutetulo 5 ndash Peligrosidad siacutesmica de Barcelona

distancia que realiza el programa CRISIS2007 requiere que los veacutertices del poliacutegono que determina a

una fuente siacutesmica tipo aacuterea se definan de manera que el orden de los veacutertices sea en sentido anti-horario

(Ordaz et al 2007)

532 Potencialsiacutesmico

La sismicidad de las fuentes siacutesmicas de la Figura 5-5 se modeloacute usando el modelo truncado Gutenberg-

Richter el cual se representa mediante la Ec 5-1

maxmin min

max min

( ) ( )

( )( )1

I I I I

I I

e eI

e

5-1

donde λ( I ) es la frecuencia anual de excedencia de la intensidad macrosiacutesmica I Imin es la

miacutenima intensidad epicentral considerada Imax es la maacutexima intensidad epicentral posible en cada zona a

es la frecuencia anual de excedencia de las intensidades mayores o iguales a Imin y el valor de β es la

pendiente relacionada con la ley Guttenberg-Richter (Goula et al 1997 Ordaz et al 2007)

Los paraacutemetros de sismicidad correspondientes a cada fuente siacutesmica de la Figura 5-5 se indican en la

Tabla 5-2 Dichos paraacutemetros fueron determinados a partir de un cataacutelogo siacutesmico basado en intensidades

macrosiacutesmicas MSK (Secanell et al 2004) y han sido empleados en estudios recientes del peligro

siacutesmico de Barcelona y de otras regiones de Cataluntildea (Irizarry et al 2010 Secanell et al 2004 Irizarry

2004) Por tales motivos en el presente trabajo se emplean los referidos paraacutemetros de sismicidad de las

fuentes siacutesmicas

Tabla 5-2 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5

(Secanell et al 2004)

Zona Sismotectoacutenica

Superficie (km2)

a σ (a) β σ (β) h (km) Imin Imax Imax

observada

1 14100 0100 0030 1864 0559 7 V VIII VII

2 4600 0128 0033 1608 0324 7 V IX VIII

4 16300 0157 0030 1256 0186 10 V X IX

5 23100 0040 0014 1319 0373 10 V IX VIII

6 8000 0099 0025 1977 0640 10 V VII VI

7 7200 0957 0090 1420 0116 15 V X VIII

8 7700 0218 0040 1716 0246 15 V IX VIII

9 9600 0070 0020 1737 0214 10 V VIII VII

10 19700 0635 0059 1201 0083 10 V XI X

11 40100 0060 0016 0886 0242 10 V IX VIII

σ(α) es la desviacioacuten estaacutendar de α σ(β) es la desviacioacuten estaacutendar de β h es la profundidad en km Imin es la intensidad epicentral miacutenima asignada a la fuente siacutesmica Imax es la intensidad epicentral maacutexima asignada a la fuente siacutesmica Imax observada es la maacutexima intensidad epicentral observada en la fuente siacutesmica


54 Atenuacioacuten

541 Leyesdeatenuacioacutendelaintensidad

En el presente trabajo se emplearon las leyes de atenuacioacuten de Loacutepez Casado et al (2000a) Dichas leyes

se obtuvieron principalmente a partir de cataacutelogos de mapas de isosistas de la Peniacutensula Ibeacuterica y se

representan mediante la Ec 5-2

2 3lnepicI f I a a 5-2

donde I es la intensidad macrosiacutesmica a una distancia focal Δ 122 20R R con R la distancia

epicentral en km y R0 un valor que se usa para mejorar el ajuste y que tiene el significado de profundidad

focal en km (Tabla 5-3) Iepic es la intensidad epicentral en la escala MSK f(Iepic) se determina de acuerdo

con la Tabla 5-3 a2 y a3 son coeficientes que toman los valores indicados en la Tabla 5-3

Tabla 5-3 Valores para determinar las leyes con una atenuacioacuten alta y una atenuacioacuten baja en la Peniacutensula

Ibeacuterica de acuerdo con Loacutepez Casado et al (2000a)

Atenuacioacuten f(Iepic) a2 a3 R0 σ

Alta (Figura 5-7a) 26016 0090 0069epic epicI I 1477 001035 4 046

Baja (Figura 5-7b) 25557 0902 0014epic epicI I 1762 000207 2 059

σ es la desviacioacuten estaacutendar de la intensidad macrosiacutesmica I

(a) (b)

Figura 5-7 Atenuacioacuten de la intensidad de un sismo con intensidad epicentral VII de acuerdo con (a) la ley

de atenuacioacuten ldquoAltardquo y (b) la ley de atenuacioacuten ldquoBajardquo de Loacutepez Casado et al (2000a)

101

102

103

2

3

4

5

6

7

Inte

nsi

dad

MS

K

Distancia epicentral [km]

media - media

media +

101

102

103

2

3

4

5

6

7

Inte

nsi

dad

MS

K


media - media

media +


Loacutepez Casado et al (2000a) propusieron en total 5 leyes de atenuacioacuten de las cuales dos se usan en el

presente trabajo Cada ley de atenuacioacuten fue definida en funcioacuten del grado de atenuacioacuten desde un grado

de atenuacioacuten muy alto hasta un grado de atenuacioacuten muy bajo Ademaacutes indicaron las regiones en las que

consideran son vaacutelidas cada una de las leyes de atenuacioacuten propuestas En funcioacuten de lo anterior y al

considerar la ubicacioacuten de las fuentes siacutesmicas empleadas en el presente trabajo se determinoacute emplear

uacutenicamente dos leyes de atenuacioacuten la correspondiente al nivel de atenuacioacuten bajo y la correspondiente al

nivel de atenuacioacuten alto Especiacuteficamente se emplea la ley de atenuacioacuten baja para la fuente siacutesmica 7

ubicada en la regioacuten de los Pirineos (Figura 5-5) y la ley de atenuacioacuten alta se emplea para el resto de las

fuentes siacutesmicas consideradas en el presente trabajo

542 Leydeatenuacioacutendeespectrosderespuestauniformes

El modelo de atenuacioacuten siacutesmica elegido para estimar el peligro siacutesmico de Barcelona en teacuterminos de la

aceleracioacuten maacutexima del terreno es el que fue propuesto por Ambraseys et al (1996) Dicha ley de

atenuacioacuten se obtuvo a partir de registros siacutesmicos de 157 sismos en Europa y regiones adyacentes

(Ambraseys et al 1996) Por otra parte dicha ley de atenuacioacuten fue elegida en el proyecto Risk-UE para

estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona y ha sido considerada una opcioacuten adecuada para estimar la

peligrosidad siacutesmica de la ciudad (Irizarry et al 2010) Adicionalmente la ley de Ambraseys et al (1996)

ha sido empleada para realizar estudios previos de peligro siacutesmico de a) regiones de Cataluntildea (Perea y

Atakan 2007) b) de la totalidad de Catalunya (Irizarry 2004) y c) de toda la peniacutensula Ibeacuterica (Jimeacutenez

et al 2001) Enseguida se incluyen las principales expresiones que definen la ley de atenuacioacuten de

Ambraseys et al (1996)

1 2 4log( ) log( ) A A S Sy C C M C r C S C S P 5-3

donde y es la aceleracioacuten en ms2 M es igual a Ms (magnitud de ondas superficiales)

2 2

0r d h 5-4

d es la distancia maacutes corta a la proyeccioacuten del plano de falla en la superficie de la tierra en kiloacutemetros definida por Joyner y Boore (1981)

0 1 2 4 A Sh C C C C C y son constantes que dependen del periodo estructural que se considere (Tabla 5-4)

σ es la desviacioacuten estaacutendar del log(y)

P es una constante que determina si se obtienen valores medios (percentil 50) de log (y) o valores del percentil 84 de log (y) en el primer caso P = 0 y en el segundo caso P = 1 Los valores del


percentil 16 se obtienen al estimar los valores medios (percentil 50) de log (y) menos una desviacioacuten estaacutendar Por lo tanto en este caso P = -1

Las constantes SA y SS pueden tomar valores de 0 oacute 1 de acuerdo con lo establecido en la Tabla 5-5 (Ambraseys et al 1996) Adicionalmente se establece que la ley de atenuacioacuten es de aplicacioacuten en el intervalo de Ms definido por los valores de 40 y 75 y en distancias hasta de 200 km de la fuente siacutesmica (Ambraseys et al 1996)

Tabla 5-4 Valores de los coeficientes de la Ec 5-3 para el periodo T = 0 s

T 1C C2 h0 C4 CA CS σ

00 -148 0266 35 -0922 0117 0124 025

Tabla 5-5 Valores de los coeficientes SA y SS de la ley de atenuacioacuten de Ambraseys et al (1996)

Tipo de terreno SA SS

Roca 0 0

Firme 1 0

Blando 0 1

Figura 5-8 Curva de atenuacioacuten de los valores de PGA (g) versus distancia Joyner y Boore (1981) obtenida

mediante la ecuacioacuten de Ambraseys et al (1996) para una magnitud Ms = 6 y para un sitio en roca

Por otra parte el coacutedigo de coacutemputo CRISIS2007 permite emplear leyes de atenuacioacuten referidas a

diferentes tipos de distancias Por ello para el caacutelculo de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona fue posible

emplear directamente la ley de atenuacioacuten de Ambraseys la cual estaacute determinada para la distancia maacutes

corta a la proyeccioacuten del plano de falla en la superficie de la tierra Tal distancia se identifica tambieacuten con

100

101

102

10-2

10-1

100

PG

A [

g]

Distancia JB [km]

P 16

P 50

P 84


el nombre de quienes la definieron Joyner y Boore (1981) El tipo de distancia elegido para realizar los

caacutelculos de atenuacioacuten siacutesmica se debe indicar en la tabla de atenuacioacuten que emplea el programa

CRISIS2007 para estimar el peligro siacutesmico (Ordaz et al 2007)

Cuando la distancia elegida para realizar los caacutelculos de peligrosidad siacutesmica es la definida por Joyner y

Boore (1981) es necesario proporcionarle al CRISIS2007 los paraacutemetros requeridos para estimar el aacuterea

de ruptura El coacutedigo CRISIS2007 supone que el aacuterea de ruptura es circular con radio r el cual depende

de la magnitud siacutesmica Adicionalmente CRISIS2007 requiere que se especifiquen las constantes K1 y K2

de la Ec 5-5 para calcular el aacuterea de ruptura (A) la cual a su vez se emplea para estimar el radio de

ruptura r (Ec 5-6)

21

K MA K e 5-5

donde M es la magnitud siacutesmica

Ar

5-6

En el presente estudio se emplearon los valores de 001015 para el coeficiente K1 y el de 104768 para el

coeficiente K2 los cuales se obtienen al considerar la expresioacuten propuesta por Wells y Coppersmith

(1994) para estimar el aacuterea de ruptura para cualquier tipo de falla (Ordaz et al 2007)

543 LeyesdeatenuacioacutenenelCRISIS

Para estimar la peligrosidad siacutesmica mediante el coacutedigo CRISIS2007 es posible elegir una de las leyes de

atenuacioacuten incluidas en dicho coacutedigo o proporcionar una ley de atenuacioacuten diferente a las disponibles en

el CRISIS En este uacuteltimo caso es necesario crear una tabla que contenga la informacioacuten de la ley de

atenuacioacuten Las caracteriacutesticas que deben cumplir las tablas con la informacioacuten de la ley de atenuacioacuten se

indican en la ayuda del coacutedigo CRISIS2007 (Ordaz et al 2007) Es importante mencionar que en dichas

tablas se asigna entre otros datos el valor de la desviacioacuten estaacutendar del logaritmo natural del

correspondiente descriptor de las caracteriacutesticas del movimiento del terreno (PGA intensidad

macrosiacutesmica etc) En el presente trabajo se generaron tablas para proporcionar al coacutedigo CRISIS2007

la informacioacuten requerida de las leyes de atenuacioacuten elegidas para estimar la peligrosidad siacutesmica de

Barcelona El coacutedigo CRISIS2008 contiene una lista maacutes numerosa que la que contiene el CRISIS2007

de leyes de atenuacioacuten que pueden seleccionarse para realizar las estimaciones de peligrosidad siacutesmica

Adicionalmente en el CRISIS2008 es posible emplear mayor nuacutemero de variables en la definicioacuten de las

leyes de atenuacioacuten mediante tablas (Ordaz et al 2008) En el presente trabajo tambieacuten se generaron

tablas p

consider

ventajas

de atenu

55 E

551 Z

Para con

Cid et al

se indica

Evaluacioacuten

ara proporci

radas para es

que ofrece e

uacioacuten

fectos de

Zonificacioacute

nsiderar los e

l (2001) En

an en la Tabl

R

I

I

I

A

Figur

n probabilista

ionar al coacuted

stimar la peli

el CRISIS20

sitio

oacutensiacutesmicad

efectos de si

dicho trabajo

la 5-6 y cuya

Tabla 5

Zona

R (0) Afl

I Afl

II Aflsuf

III Aflsuf

A Ter

ra 5-9 Localiz

a del riesgo s

digo CRISIS

igrosidad siacutesm

08 respecto a

delaciudad

itio en Barce

o definieron

a localizacioacute

-6 Zonas siacutes

loramientos roc

loramientos hol

loramientos pleficientemente grloramientos pleficientemente gr

rreno artificial

zacioacuten de las

siacutesmico de ed

S2008 la in

mica de Bar

al CRISIS20

d

elona se em

las cuatro zo

oacuten se muestra

smicas de Ba

Desc

cosos

locenos

eistocenos con srande como par

eistocenos sin surande como par

s zonas siacutesmi

dificios en zo

nformacioacuten r

celona Maacutes

007 en relaci

mplean los re

onas siacutesmica

a en la Figura

rcelona (Cid

cripcioacuten

substrato Terciara que influya eubstrato Terciarra que influya e

icas de Barce

onas urbanas

referente a l

adelante se

ioacuten a la form

sultados de

as de Barcelo

a 5-9

et al 1999)

ario de espesor n la respuesta rio de espesor ln la respuesta

elona (Cid et

s

las leyes de

comentan al

ma de conside

un trabajo r

ona cuyas ca

r lo

lo

al 1999)

141

e atenuacioacuten

lgunas de las

erar las leyes

ealizado por

aracteriacutesticas

n

s

s

r

s

142

552 M

Para tom

Barcelon

valor de

intensida

Figura 5-

553 F

Para con

zonas siacute

factores

al (2001

de pseud

uniforme

Mapasdein

mar en cuen

na se ha ado

la intensida

ad macrosiacutesm

-10 Mapa de

Funciones

nsiderar el ef

iacutesmicas de B

de amplifica

) Particularm

do-aceleracioacute

e Tales fac

Capiacutetulo

ncremento

nta el efecto

optado el cri

ad macrosiacutesm

mica correspo

incrementos

detransfer

fecto del sue

Barcelona s

acioacuten espectr

mente es po

oacuten para cada

ctores de am

o 5 ndash Peligros

sdeintens

del suelo e

iterio consid

mica en las z

ondiente a la

s de intensida

renciapara

elo en el valo

e considera

ral (Figura 5

osible consid

una de las z

mplificacioacuten

sidad siacutesmic

sidadenBa

en el valor f

derado por L

zonas de sue

a zona de roc

ad macrosiacutesm

en el suelo

alosespectr

or final de la

el estudio r

-11) para cad

derar dichos

zonas siacutesmic

fueron eva

a de Barcelo

rcelona

final de la i

Lantada (200

elo blando (I

ca maacutes medio

mica en Barce

o

rosderesp

a aceleracioacuten

realizado po

da una de las

factores de a

cas de Barcel

luados con

ona

intensidad en

7) De acuer

I II III y A)

o grado de in

elona para c

puesta

n maacutexima de

or Irizarry (2

s zonas siacutesm

amplificacioacuten

lona a partir

detalle en e

n cada zona

rdo con dich

) es igual a

ntensidad (Fi

considerar efe

el terreno en

2004) en el

micas definida

n para obten

r de espectro

el estudio re

a siacutesmica de

ho criterio el

l valor de la

igura 5-10)

ectos locales

las distintas

que estimoacute

as por Cid et

ner espectros

os de peligro

ealizado por

e

l

a

s

s

oacute

t

s

o

r


Irizarry (2004) y en el mismo trabajo se concluyoacute que dichos factores son adecuados para representar los

probables efectos de amplificacioacuten del suelo de Barcelona durante la presencia de sismos (Irizarry

2004) En la Tabla 5-7 se indican algunos de los valores de los factores de amplificacioacuten estimados por

Irizarry (2004) Sin embargo en el presente trabajo uacutenicamente se emplean los factores de amplificacioacuten

asociados a la aceleracioacuten maacutexima del terreno

Figura 5-11 Factores de amplificacioacuten espectral para Barcelona de acuerdo con Irizarry (2004)

Para la zona A que corresponde a terrenos ganados al mar (Figura 5-9) se considera el mismo factor de

amplificacioacuten que la zona II Dicha consideracioacuten se hizo al tomar en cuenta que el periodo predominante

del suelo estimado en uno de los terrenos ganados al mar es un valor similar a los estimados en la zona II

(Alfaro et al 1998) y al tener presente que en ocasiones los suelos ganados al mar tienen

comportamientos inadecuados ante la ocurrencia de sismos (Sugito et al 2000 Lacave-Lachet et al

2000) Sin embargo es importante destacar que para definir con mayor certeza las caracteriacutesticas

dinaacutemicas del suelo de la zona A es necesario realizar mayores estudios

Tabla 5-7 Factores de amplificacioacuten del suelo en cada una de las diferentes zonas siacutesmicas de Barcelona

(Irizarry 2004)

Periodo (s) Zona I Zona II Zona III

00 188 194 169

06 243 159 102

Los factores de amplificacioacuten del suelo correspondientes a un periodo fundamental de 0 s (Tabla 5-7) no

tienen grandes diferencias entre siacute por ejemplo el factor de amplificacioacuten maacuteximo que corresponde a la

0 02 04 06 08 1 12 14 16 18 205

1

15

2

25

Periodo (segundos)

Fac

tore

s d

e am

plif

icac

ioacuten

esp

ectr

al

Zona I

Zona II

Zona III


zona II es igual a 194 y este valor supera en 15 al factor de amplificacioacuten miacutenimo igual a 169 que

corresponde a la Zona III Mientras que para un periodo fundamental de 06 s el factor de amplificacioacuten

maacuteximo que corresponde a la zona I es igual a 243 y supera en 240 al factor de amplificacioacuten miacutenimo

igual a 102 que corresponde a la zona III (Tabla 5-7) Por lo tanto dado que los factores de

amplificacioacuten de PGA para las zonas I II y III son muy similares se confirma la validez de considerar los

efectos locales mediante un incremento uniforme de la intensidad macrosiacutesmica en todas las zonas

siacutesmicas que son diferentes a la zona de roca (Figura 5-10)

56 Curva de peligrosidad a partir de intensidades macrosiacutesmicas

En el presente apartado se describen los principales pasos considerados para obtener curvas de

frecuencias de excedencia versus intensidades macrosiacutesmicas para Barcelona En este caso las curvas de

peligrosidad se obtienen al definir la sismicidad de las fuentes siacutesmicas en teacuterminos de intensidades

macrosiacutesmicas y al considerar leyes de atenuacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas Adicionalmente en

esta seccioacuten se muestran estimaciones de la peligrosidad siacutesmica en las que se observa la influencia de los

siguientes elementos a) la ley de atenuacioacuten y b) el paraacutemetro de sismicidad β Ambos elementos son tan

soacutelo una muestra de los diversos factores que influyen en los valores finales de la peligrosidad siacutesmica

Para identificar la influencia de la ley de atenuacioacuten y del paraacutemetro de sismicidad β se estimaron

mediante el CRISIS2007 y el CRISIS2008 diferentes curvas de peligrosidad siacutesmica En las estimaciones

de dichas curvas de peligrosidad se consideraron las 10 fuentes siacutesmicas de la Figura 5-5 Enseguida se

mencionan las consideraciones hechas para asignar el resto de los principales datos requeridos en el

CRISIS2007 y en el CRISIS2008 para obtener los resultados de peligrosidad siacutesmica

561 Influenciadelaleydeatenuacioacuten

Para estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona mediante el CRISIS2007 se obtuvieron inicialmente

resultados de peligrosidad de cada uno de los puntos de una malla de caacutelculo con liacuteneas de puntos

separadas entre siacute 05 grados (Figura 5-12) Para esta estimacioacuten se consideraron los datos siguientes a)

valores del percentil 50 de las leyes de ldquoatenuacioacuten altardquo y de ldquoatenuacioacuten bajardquo (Loacutepez Casado et al

2000a) con una sigma cercana a 0 b) los datos de sismicidad de las fuentes siacutesmicas indicados en la Tabla

5-8

El valor de la desviacioacuten estaacutendar de la ley de atenuacioacuten se considera cercano a cero debido a que el

CRISIS2007 considera que la distribucioacuten de los residuos es lognormal y en el caso de las leyes de

atenuacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas la distribucioacuten de los residuos es normal Los resultados

obtenidos permiten generar el mapa de la Figura 5-13 en el cual es posible observar que las diferencias

entre las

Barcelon

consider

posible e

ciudad E

Dicho si

peligrosi

Figura

Por otra

la peligr

el sitio

Casado e

consider

obtuvier

ejecucioacute

la razoacuten

CRISIS2

partir de

normal

consider

- S

Evaluacioacuten

s intensidad

na son de m

rar el caraacutect

elegir un siti

El sitio elegi

itio correspo

idad siacutesmica

a 5-12 Malla

parte para e

rosidad siacutesmi

de referenci

et al (2000a

rar los valore

ron al consid

n en el CRIS

n por la que

2007 no es p

e leyes de a

Adicionalm

raron los dato

Sismicidad d

n probabilista

es asociadas

menos de 05

ter regional

o representat

ido tiene las

onde a una d

(Figura 5-13

de caacutelculo ge

estimar la in

ica de Barcel

a (Longitud

a) descritas a

es del percen

derar los val

SIS2007 por

se estimoacute l

posible estim

atenuacioacuten d

mente en la

os siguientes

de las fuentes

a del riesgo s

s a un perio

5 grados Po

de la metod

tivo de Barce

s coordenada

de las region

3)

enerada en e

nfluencia de l

lona se estim

2195o y L

anteriormente

ntil 50 de la

ores del per

cada curva d

la peligrosid

mar directam

de intensidad

estimacioacuten d

s

s siacutesmicas d

siacutesmico de ed

odo de retor

or lo tanto a

dologiacutea emp

elona del cua

as siguientes

nes que den

l coacutedigo CRIS

Barcelona

la incertidum

maron tres cu

Latitud 4142

e La primer

as leyes de a

rcentil 16 y

de peligrosid

dad siacutesmica

mente tasas d

des macrosiacute

de las curva

datos de la Ta

dificios en zo

rno de 475

al tomar en

pleada para

al se obtendr

Longitud 2

tro de Barce

SIS2007 para

a

mbre en la le

urvas de peli

2o) mediante

ra de dichas

atenuacioacuten m

84 respectiv

dad siacutesmica

mediante es

de excedenc

smicas cuyo

as de peligro

abla 5-2 y Ta

onas urbanas

antildeos en las

cuenta estos

estimar la p

raacuten las curva

2195 grados

elona tienen

a estimar la pe

ey de atenuac

igrosidad siacutes

e las leyes d

curvas de p

mientras que

vamente Par

Tal como se

ste proceso

ia de intensi

os residuos

osidad siacutesmic

abla 5-8

s

s diferentes

s uacuteltimos res

peligrosidad

as de peligros

s y Latitud 4

los mayore

eligrosidad s

cioacuten en los r

smica (Figura

de atenuacioacute

peligrosidad

e las otras d

ra tal fin se

e comentoacute an

fue porque

idades macr

siguen una

ca de la Fig

145

regiones de

sultados y al

siacutesmica es

sidad para la

142 grados

es niveles de

siacutesmica en

resultados de

a 5-14) para

oacuten de Loacutepez

se obtuvo al

os curvas se

e realizoacute una

nteriormente

mediante el

rosiacutesmicas a

distribucioacuten

gura 5-14 se

5

e

l

s

a

e

e

a

z

l

e

a

l

a

n

e


- Leyes de atenuacioacuten valores medios y valores medios maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar

respectivamente de las leyes ldquoAtenuacioacuten altardquo y ldquoAtenuacioacuten Bajardquo (Loacutepez Casado et al

2000a) La ley de ldquoAtenuacioacuten altardquo se empleoacute para la fuente siacutesmica 7 (Figura 5-5) y la de

ldquoAtenuacioacuten bajardquo para el resto de las fuentes siacutesmicas

Figura 5-13 Mapa de peligrosidad siacutesmica de Barcelona generado a partir de los resultados obtenidos

mediante el CRISIS2007 y localizacioacuten del sitio elegido (+) para estimar curvas de peligrosidad siacutesmica

representativas de Barcelona

De acuerdo con las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-14 el periodo de retorno de la

intensidad macrosiacutesmica de VI es un valor que variacutea entre 192 y 909 antildeos con un valor medio de 400

antildeos Mientras que el periodo de retorno de la intensidad macrosiacutesmica de VII es un valor que variacutea entre

1280 y 10100 antildeos con un valor medio de 3330 antildeos

En funcioacuten de los resultados indicados en la Figura 5-14 es posible sentildealar que para este caso la

influencia de la ley de atenuacioacuten es importante Dicha afirmacioacuten se basa en las diferencias significativas

que se obtienen en los valores del periodo de retorno de las diferentes intensidades siacutesmicas Por ejemplo

en el caso de la intensidad VI el periodo de retorno es igual a 400 antildeos si se considera el valor medio de la

ley de atenuacioacuten pero si se considera el percentil 16 y el percentil 84 de la ley de atenuacioacuten entonces

se obtiene un periodo de retorno de aproximadamente la mitad de 400 antildeos o de aproximadamente el

doble de 400 antildeos (Figura 5-14) respectivamente Las diferencias que se presentan entre las tres curvas

de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-14 destacan la importancia de tener presentes las importantes

incertidumbres que suelen estar asociadas a las leyes de atenuacioacuten

IntensidadTr=475 antildeos

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224

Longitud

413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

Lat

itu

d

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

58

59

6

61


Figura 5-14 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2007 cuyas

diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores de la ley de atenuacioacuten de la

intensidad macrosiacutesmica los valores medios de la intensidad y los valores medios de la intensidad maacutes y

menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente

Tabla 5-8 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados al estimar mediante el

CRISIS2007 las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-14 (Secanell et al 2004)


Cv (β) E(Imax) σ(Imax) I1 I2

1 03 VII 025 VII VIII 2 0202 VIII 025 VIII IX 4 0148 IX 025 IX X 5 0283 VIII 025 VIII IX 6 0324 VI 025 VI VII 7 0082 VIII 025 VIII X 8 0143 VIII 025 VIII IX 9 0123 VII 025 VII VIII

10 0069 X 025 X XI 11 0273 VIII 025 VIII IX

Cv(β) es el coeficiente de variacioacuten de β E(Imax) es el valor esperado de la intensidad maacutexima que en este caso se consideroacute

igual a Imax observada (Tabla 5-2) I1 es el liacutemite inferior del intervalo en el que se estima estaraacute comprendido el valor de Imax que

en este caso se consideroacute igual a Imax observada (Tabla 5-2) I2 es el liacutemite superior del intervalo en el que se estima estaraacute

comprendido el valor de Imax (Ordaz et al 2007)

A diferencia del CRISIS2007 en el CRISIS2008 siacute es posible realizar caacutelculos de peligrosidad siacutesmica

mediante leyes de atenuacioacuten cuya distribucioacuten de los residuos es normal De manera que es posible

integrar directamente en los caacutelculos la incertidumbre en las leyes de atenuacioacuten de la intensidad

macrosiacutesmica empleadas para Barcelona Esto uacuteltimo es relevante porque en general se considera

primordial que en la estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica se considere directamente la incertidumbre en

las leyes de atenuacioacuten siacutesmica (Bommer y Abrahamson 2006) Es decir que al emplear la integral

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +


indicada en la Ec 3-2 se incluya la desviacioacuten estaacutendar de la ley de atenuacioacuten Por tal motivo para fines

de comparacioacuten se generoacute la misma malla que se usoacute en el CRISIS2007 (Figura 5-12) para estimar la

peligrosidad siacutesmica mediante el CRISIS2008 Al hacerlo se obtuvo el mapa de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona indicado en la Figura 5-15 correspondiente a un periodo de retorno de 475 antildeos

Adicionalmente se obtuvo la curva de peligrosidad siacutesmica mostrada en la Figura 5-16 la cual indica que

la intensidad de VI tiene un periodo de retorno de 278 antildeos Mientras que a la intensidad de VII le

corresponde un periodo de retorno de 2041 antildeos




Figura 5-16 Curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenida mediante el coacutedigo CRISIS2008 en el que

se integroacute directamente la incertidumbre en las leyes de atenuacioacuten de las intensidades macrosiacutesmicas


206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

59

6

61

62

63

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos


562 Influenciadelparaacutemetrobeta

Para estimar la influencia de la incertidumbre en el paraacutemetro de sismicidad β en la peligrosidad siacutesmica

de Barcelona se realizan dos anaacutelisis En el primero de ellos se estimaron tres curvas de peligrosidad

siacutesmica (Figura 5-17) para el sitio de referencia (Longitud 2195o y Latitud 4142o) La primera curva se

obtuvo al considerar los valores medios de β mientras que las otras dos curvas se obtuvieron al

considerar los valores medios de β maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente

Adicionalmente para la obtencioacuten mediante el CRISIS2008 de las curvas de peligrosidad siacutesmica de la

Figura 5-17 se consideraron los datos siguientes

- Sismicidad de las fuentes siacutesmicas datos de la Tabla 5-2 y la Tabla 5-9

- Leyes de atenuacioacuten valores medios de las leyes ldquoAtenuacioacuten altardquo y ldquoAtenuacioacuten Bajardquo (Loacutepez

Casado et al 2000a) La ley de ldquoAtenuacioacuten altardquo se empleoacute para la fuente siacutesmica 7 y la de





1205 y 3448 con un valor medio de 2041 antildeos


diferencias se deben a que para su obtencioacuten se consideraron tres valores del paraacutemetro de sismicidad β

los valores medios de β y los valores medios de β maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +


Tabla 5-9 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas considerados para estimar las curvas de

peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-17


β

media - σ

media media + σ

1 1305 1864 2423 2 1284 1608 1932 4 107 1256 1442 5 0946 1319 1692 6 1337 1977 2617 7 1304 1420 1536 8 147 1716 1962 9 1523 1737 1951

10 1118 1201 1284 11 0644 0886 1128

En el segundo anaacutelisis para estimar la influencia de la incertidumbre en el paraacutemetro de sismicidad β en la

peligrosidad siacutesmica de Barcelona se estimaron mediante el CRISIS2008 dos curvas de peligrosidad


obtuvo al considerar el coeficiente de variacioacuten de cada valor medio de β indicado en la Tabla 5-8

mientras que la segunda curva se obtuvo al considerar que el coeficiente de variacioacuten de cada valor medio

de β es aproximadamente igual a cero


diferencias se deben a que en un caso se consideran los coeficientes de variacioacuten del paraacutemetros de

sismicidad β indicados en la Tabla 5-8 (caso con incertidumbre en beta) y en el otro caso se considera que

el valor de los coeficientes de variacioacuten de β es igual a cero (caso sin incertidumbre en beta)

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Sin incertidumbre en beta

Con incertidumbre en beta


Al observar las curvas de la Figura 5-18 es posible identificar que a medida que aumenta el valor de la

intensidad macrosiacutesmica aumenta la influencia del coeficiente de variacioacuten de β Asiacute por ejemplo el

periodo de retorno para la intensidad V pasa de 53 antildeos a 55 antildeos seguacuten se considere la curva de

peligrosidad con incertidumbre en el valor medio de β y la curva de peligrosidad sin incertidumbre en el

valor medio de β respectivamente Mientras que para una intensidad de VII el periodo de retorno pasa de

ser de 2080 antildeos a 2380 antildeos de acuerdo con la curva de peligrosidad con incertidumbre en β y la curva

de peligrosidad sin incertidumbre en β respectivamente Es decir la diferencia respecto al periodo de

intensidad V es de aproximadamente el 3 entre considerar o no la incertidumbre de β mediante su

coeficiente de variacioacuten mientras que la diferencia entre considerar o no el coeficiente de variacioacuten de β

en el periodo de retorno de la intensidad VII es de cerca del 14

57 Curvas de peligrosidad a partir de la magnitud Ms

En el presente apartado se describen los principales pasos considerados para obtener en forma indirecta

curvas de frecuencias de excedencia versus intensidades macrosiacutesmicas para Barcelona El teacutermino de

forma indirecta se refiere a que las curvas de peligrosidad relativas a intensidades macrosiacutesmicas se

obtienen al transformar curvas de frecuencias de excedencia de PGA Enseguida se describen los

principales pasos considerados para obtener las curvas de peligrosidad siacutesmica indicadas Durante el

proceso se destaca la influencia en los resultados de peligrosidad de los siguientes elementos a) la ley de

transformacioacuten Intensidad-Magnitud b) las leyes de atenuacioacuten y c) el paraacutemetro de sismicidad β En

este caso tambieacuten se reconoce que estos tres elementos son tan soacutelo una muestra de los diferentes

paraacutemetros que tienen influencia en los resultados de peligrosidad siacutesmica

571 InfluenciadelasleyesdetransformacioacutenIntensidad‐Magnitud

Para obtener curvas de peligrosidad en teacuterminos de frecuencias de excedencia de PGA se transformaron

los datos de la Tabla 5-2 en teacuterminos de la magnitud Ms Sin embargo debido a que no existe una

relacioacuten uacutenica para realizar dicha transformacioacuten en el presente trabajo se optoacute por analizar tres casos los

cuales se describen maacutes adelante Ademaacutes de convertir las intensidades epicentrales I0 en magnitudes Ms

fue necesario obtener los paraacutemetros requeridos por el programa CRISIS2008 para modelar la ocurrencia

de sismos en cada fuente siacutesmica El modelo de ocurrencia empleado es el denominado modelo de

Poisson en el cual la frecuencia de excedencia de la magnitud siacutesmica se representa mediante la Ec 3-4

(Ordaz et al 2008) El modelo llamado de Poisson ha sido considerado en estudios previos como un

modelo adecuado para representar la ocurrencia de sismos en la regioacuten de Catalunya (Irizarry et al 2010

Irizarry 2004)


Los datos comunes empleados en el CRISIS2008 para estimar las curvas de peligrosidad siacutesmica del

presente apartado son los siguientes

- Sitio de caacutelculo Longitud 2195 grados y Latitud 4142 grados

- Fuentes siacutesmicas consideradas las 10 fuentes siacutesmicas de la Figura 5-5

- Ley de atenuacioacuten valores medios de la ley de Ambraseys et al (1996) y desviacioacuten estaacutendar

igual a 025 (Tabla 5-4)

Caso 1 Ley Ms-I0 de Loacutepez Casado et al (2000b)

Estimacioacuten de valores Ms mediante la relacioacuten indicada en la Ec 5-7 la cual fue propuesta por Loacutepez

Casado et al (2000b) para la regioacuten Ibero-Magebriacute

20152 0051 070Ms I P 5-7

donde I0 es la intensidad epicentral (MSK) 07 es la desviacioacuten estaacutendar P es igual a 0 para

estimar valores medios (percentil 50) o igual a 1 para estimar los valores del percentil 84

Adicionalmente para estimar los valores del percentil 16 se consideroacute P = -1 que corresponden a los

valores medios (percentil 50) menos una desviacioacuten estaacutendar La relacioacuten de la Ec 5-7 es vaacutelida

principalmente en el intervalo II le I0 le X y 16 le Ms le 70 (Loacutepez Casado et al 2000b)

La Tabla 5-10 y la Tabla 5-11 contienen los paraacutemetros de sismicidad para las fuentes siacutesmicas asociados

a la magnitud siacutesmica Ms Tales paraacutemetros de sismicidad se obtuvieron mediante los datos de la Tabla

5-2 y la Ec 5-7 La Figura 5-19 muestra curvas de frecuencia de excedencia de la magnitud para la fuente

siacutesmica 10 las cuales se obtienen al emplear la Ec 3-4 y los paraacutemetros de dicha ecuacioacuten indicados en

la Tabla 5-10 En la Figura 5-20 se muestran las curvas de peligrosidad siacutesmica que se obtienen al definir

la sismicidad de las fuentes siacutesmicas mediante los datos de la Tabla 5-10 y la Tabla 5-11 y al emplear los

datos comunes indicados al inicio del apartado 571

Tabla 5-10 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poisson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas cuya

geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud

siacutesmica Ms que fueron obtenidos mediante la Ec 5-7 propuesta por Loacutepez Casado et al (2000b)

Zona Sismotectoacutenica h (km) λ(Mmin) β Coef variacioacuten β 1 7 0100 2811 03 2 7 0128 2252 0202 4 10 0157 1642 0148 5 10 0040 1847 0283 6 10 0099 3230 0324 7 15 0957 1856 0082 8 15 0218 2403 0143 9 10 0070 2620 0123

10 10 0635 1472 0069 11 10 0060 1241 0273


De acuerdo con las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-20 el valor de PGA igual a 40 cms2

tiene un periodo de retorno que variacutea desde 59 hasta 667 antildeos con un valor medio de 169 antildeos Mientras

que el PGA igual a 60 cms2 tiene un periodo de retorno que variacutea desde 154 hasta 3448 antildeos con un valor

medio de 588 antildeos

Figura 5-19 Frecuencias de excedencia de la magnitud para la fuente siacutesmica 10 al considerar los valores

medios de Ms y los valores de Ms relativos al percentil 16 y al percentil 84 respectivamente


peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-20 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud



Valores medios - σ Valores medios Valores medios + σ

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)

(Liacutemite superior de

Mmax ndash liacutemite inferior de Mmax)2

E(Mmax)



E(Mmax)



1 21 37 04 28 44 04 35 51 04 2 21 45 05 28 52 05 35 59 05 4 21 54 05 28 61 05 35 68 05 5 21 45 05 28 52 05 35 59 05 6 21 28 05 28 35 05 35 42 05 7 21 50 09 28 57 09 35 64 09 8 21 45 05 28 52 05 35 59 05 9 21 37 04 28 44 04 35 51 04

10 21 64 06 28 71 06 35 78 06 11 21 45 05 28 52 05 35 59 05

en el CRISIS2008 se considera que el valor de Mmax es un valor desconocido Se considera ademaacutes que esta variable tiene una distribucioacuten Gaussiana truncada y una funcioacuten de densidad de probabilidad como se indica en Ordaz et al (2008) E(Mmax) es el valor esperado de la magnitud maacutexima El intervalo en que se estima estaraacute comprendido el valor de Mmax estaacute definido por el valor del (liacutemite superior de Mmax - liacutemite inferior de Mmax)2 y el valor de E(Mmax)

2 3 4 5 6 7 8 910

-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

Magnitud (Ms)

(M

s)

[1a

ntildeo

]

P 16

P 50

P 84


Figura 5-20 Caso 1 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 cuyas

diferencias se deben a que para su estimacioacuten se tomaron en cuenta los paraacutemetros de sismicidad que se

obtienen al considerar tres valores de la magnitud Ms los valores medios de Ms y los valores medios de Ms

maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente (Tabla 5-10 y Tabla 5-11)

Caso 2 Ley Ms-I0 de Gutdeutsch et al (2002)

Obtencioacuten de valores Ms a partir de la relacioacuten propuesta por Gutdeutsch et al (2002) para el sur de

Europa (Ec 5-8)

00550 1260Ms I 5-8

donde I0 es la intensidad epicentral La Ec 5-8 tiene asociada una desviacioacuten estaacutendar de le 0412

y el intervalo de validez de dicha ecuacioacuten es aproximadamente 4 le Ms le 7 para profundidades menores

a los 50 km (Gutdeutsch et al 2002)



5-2 y la Ec 5-8 En la Figura 5-21 se muestran las curvas de peligrosidad siacutesmica que se obtienen al

definir la sismicidad de las fuentes siacutesmicas mediante los datos de la Tabla 5-12 y la Tabla 5-13


tiene un periodo de retorno que variacutea desde 26 hasta 67 antildeos con un valor medio de 42 antildeos Mientras que

el PGA de 60 cms2 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 56 y 169 antildeos con un valor medio de 91

antildeos

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +


Tabla 5-12 Caso 2 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poisson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas

cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a los valores de la magnitud

siacutesmica Ms que fueron obtenidos mediante la Ec 5-8 propuesta por Gutdeutsch et al (2002)

Zona Sismotectoacutenica h (km) λ(Mmin) β Coef variacioacuten β 1 7 0100 3389 03 2 7 0128 2924 0202 4 10 0157 2284 0148 5 10 0040 2398 0283 6 10 0099 3595 0324 7 15 0957 2582 0082 8 15 0218 3120 0143 9 10 0070 3158 0123 10 10 0635 2184 0069 11 10 0060 1611 0273






Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 36 50 03 40 54 03 44 58 03 2 36 55 03 40 59 03 44 64 02 4 36 61 02 40 65 03 44 69 03 5 36 55 03 40 59 03 44 64 02 6 36 44 03 40 48 03 44 53 02 7 36 58 05 40 62 06 44 66 06 8 36 55 03 40 59 03 44 63 03 9 36 50 03 40 54 03 44 58 03

10 36 66 03 40 70 03 44 74 03 11 36 55 03 40 59 03 44 64 02





101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +


Caso 3 Ley ML-I0 de Gonzaacutelez (2000) e Irizarry et al (2010)

En este caso la estimacioacuten de los valores de la magnitud Ms a partir de los datos de intensidad I0 se

realiza en varios pasos es decir no se emplea una relacioacuten directa entre intensidad epicentral I0 y

magnitud Ms Primero se emplean las relaciones de intensidad epicentral (I0) y magnitud local (ML) para

Cataluntildea indicadas mediante las ecuaciones 5-9 (Gonzaacutelez 2000) 5-10 y 5-11 (Irizarry et al 2010) para

obtener las magnitudes ML mostradas en la Tabla 5-14 Posteriormente se emplea una relacioacuten para

convertir las magnitudes ML a magnitudes Ms

0052 15LM I 10le h lt15 5-9

0052 12LM I h lt10 5-10

0052 18LM I h yen15 5-11

donde h es la profundidad en km


cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Tales paraacutemetros estaacuten asociados a la magnitud siacutesmica ML y

fueron obtenidos mediante las ecuaciones 5-9 5-10 y 5-11


h (km)

Mmin λ(Mmin) β Mmax

1 7 38 0100 3585 54 2 7 38 0128 3092 59 4 10 41 0157 2415 67 5 10 41 0040 2537 62 6 10 41 0099 3802 51 7 15 44 0957 2731 7 8 15 44 0218 3300 65 9 10 41 0070 3340 57 10 10 41 0635 2310 72 11 10 41 0060 1704 62

Los paraacutemetros de la Tabla 5-14 en teacuterminos de la magnitud ML pueden emplearse directamente en el

CRISIS2008 para representar la sismicidad de cada fuente siacutesmica Sin embargo al hacerlo se debe tener

especial cuidado en que la ley de atenuacioacuten empleada en el CRISIS2008 tambieacuten esteacute en funcioacuten de la

magnitud ML En nuestro caso con la finalidad de hacer una comparacioacuten en teacuterminos de magnitudes Ms

se convertiraacuten los paraacutemetros de la Tabla 5-14 a valores relacionados con la magnitud Ms Para ello se

emplea la relacioacuten propuesta en 2002 por Gutdeutsch et al (Ec 5-12) para el sur de Europa

0664 0893L SM M 5-12

La Ec 5-12 tiene asociada una desviacioacuten estaacutendar de le0163








el valor de PGA de 60 cms2 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 143 y 244 antildeos con un valor


Tabla 5-15 Caso 3 Paraacutemetros de sismicidad del modelo de Poissson (Ec 3-4) para las fuentes siacutesmicas

cuya geometriacutea se muestra en la Figura 5-5 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a la magnitud siacutesmica Ms y

fueron obtenidos a partir de los datos de la Tabla 5-14 y la Ec 5-12


h (km)

λ(Mmin) β Coef

variacioacuten β

1 7 0100 3201 03 2 7 0128 2761 0202 4 10 0157 2157 0148 5 10 0040 2265 0283 6 10 0099 3395 0324 7 15 0957 2439 0082 8 15 0218 2950 0143 9 10 0070 2983 0123

10 10 0635 2063 0069 11 10 0060 1522 0273


peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-22 Dichos paraacutemetros estaacuten asociados a la magnitud siacutesmica Ms y




Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 34 48 03 35 50 03 37 51 03 2 34 54 03 35 56 02 37 57 03 4 37 63 03 38 65 03 40 66 03 5 37 57 03 38 59 03 40 60 03 6 37 46 03 38 47 03 40 49 03 7 40 64 05 42 65 06 43 67 06 8 40 61 03 42 62 03 43 64 03 9 37 51 03 38 53 03 40 55 03

10 37 69 03 38 71 02 40 72 03 11 37 57 03 38 59 03 40 60 03


De acuerdo con los resultados indicados en la Tabla 5-17 es posible observar que en el caso 1 el valor

del periodo de retorno del PGA igual a 40 cms2 se incrementa hasta en un 295 al considerar los valores

medios de Ms maacutes una desviacioacuten estaacutendar Por otra parte al comparar los valores medios del periodo de

retorno del PGA de 40 cms2 para cada uno de los 3 casos considerados es posible observar que el valor

medio del periodo de retorno del caso 1 es 4 veces maacutes grande que el valor medio del periodo de retorno

del caso 2 Por lo tanto es posible concluir que la influencia de la relacioacuten Magnitud-Intensidad en los

resultados de peligrosidad siacutesmica de Barcelona es importante





Tabla 5-17 Valores del periodo de retorno de un PGA igual a 40 cms2 obtenidos para cada uno de los tres

casos descritos en el presente apartado

Caso Medio - σ (antildeos)

Medio (antildeos)

Medio + σ (antildeos)

Diferencia entre el valor medio y el valor medio - σ

()

Diferencia entre el valor medio y el valor medio + σ

() 1 59 169 667 65 295 2 26 42 67 38 60 3 59 71 83 17 17


Con la finalidad de estimar la influencia del paraacutemetro β en los resultados de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona se estimaron curvas de peligrosidad siacutesmica mediante el CRISIS2008 con los datos comunes

siguientes

- Sitio de caacutelculo Longitud 2195 grados Latitud 4142 grados

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +



-Ley de atenuacioacuten Ambraseys et al (1996)


En el caso 1 los paraacutemetros que representan la sismicidad de las fuentes siacutesmicas se indican en la Tabla

5-18 y los mismos fueron obtenidos mediante la Ec 5-7 propuesta por Loacutepez Casado et al (2000b) Al

emplear dicha informacioacuten se obtienen las curvas de peligrosidad siacutesmica indicadas en la Figura 5-23

Tabla 5-18 Caso 1 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas (Figura 5-5) considerados para estimar

la influencia del paraacutemetro siacutesmico β


h (km)

Mmin

λ(Mmin)

β Coef variacioacuten

β

Mmax (Liacutemite superior de


media media

- σ media media

+ σ media

1 7 28 0100 1968 2811 3655 03 44 04 2 7 28 0128 1798 2252 2706 0202 52 05 4 10 28 0157 1399 1642 1885 0148 61 05 5 10 28 0040 1325 1847 2370 0283 52 05 6 10 28 0099 2185 3230 4280 0324 35 05 7 15 28 0957 1705 1856 2010 0082 57 09 8 15 28 0218 2060 2403 2750 0143 52 05 9 10 28 0070 2297 2620 2943 0123 44 04 10 10 28 0635 1370 1472 1574 0069 71 06 11 10 28 0060 0902 1241 1580 0273 52 05



los valores medios de β y los valores medio de β maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente

(Tabla 5-18)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +


De acuerdo con las curvas de la Figura 5-23 el valor de PGA igual a 40 cms2 tiene un periodo de retorno

que variacutea desde 147 hasta 208 antildeos con un valor medio de 169 antildeos Mientras que el PGA de 60 cms2

tiene un periodo de retorno que variacutea entre 455 y 833 antildeos con un valor medio de 588 antildeos



5-19 y los mismos fueron obtenidos mediante la Ec 5-8 propuesta por Gutdeutsch et al (2002) Al





h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β



media media

- σ media media

+ σ media

1 7 4 0100 2373 3389 4405 03 54 03 2 7 4 0128 2335 2924 3513 0202 59 03 4 10 4 0157 1945 2284 2622 0148 65 03 5 10 4 0040 172 2398 3076 0283 59 03 6 10 4 0099 2431 3595 4758 0324 48 03 7 15 4 0957 2371 2582 2793 0082 62 06 8 15 4 0218 2673 3120 3567 0143 59 03 9 10 4 0070 2769 3158 3547 0123 54 03

10 10 4 0635 2033 2184 2335 0069 70 03 11 10 4 0060 1171 1611 2051 0273 59 03




(Tabla 5-19)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +



que variacutea desde 37 hasta 45 antildeos con un valor medio de 42 antildeos Mientras que el PGA de 60 cms2 tiene

un periodo de retorno que variacutea entre 77 y 105 antildeos con un valor medio de 91 antildeos



5-20 y los mismos fueron obtenidos mediante expresiones propuestas por Gonzaacutelez (2000) e Irizarry et al

(2010) Al emplear dicha informacioacuten se obtienen las curvas de peligrosidad siacutesmica indicadas en la

Figura 5-25




h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β

Mmax Intervalo de incertidumbre

de Mmax media media

- σ media media

+ σ media

1 7 35 0100 2241 3201 4161 03 50 03 2 7 35 0128 2205 2761 3318 0202 56 02 4 10 39 0157 1838 2157 2476 0148 65 03 5 10 39 0040 1625 2265 2906 0283 59 03 6 10 39 0099 2296 3395 4494 0324 47 03 7 15 42 0957 2239 2439 2638 0082 65 06 8 15 42 0218 2524 2950 3369 0143 62 03 9 10 39 0070 2615 2983 3350 0123 53 03

10 10 39 0635 1920 2063 2205 0069 71 02 11 10 39 0060 1106 1522 1937 0273 59 03




(Tabla 5-20)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +




un periodo de retorno que variacutea desde 164 hasta 222 antildeos con un valor medio de 196 antildeos

Por otra parte de acuerdo con los resultados indicados en la Tabla 5-21 es posible observar que en el

caso 1 los valores del periodo de retorno del PGA de 40 cms2 obtenidos al considerar una desviacioacuten

estaacutendar en los valores del paraacutemetro β variacutean hasta en un 23 con respecto a los valores del periodo de

retorno obtenidos al considerar los valores medios del paraacutemetro β Por lo tanto si comparamos estos

resultados con los obtenidos en la evaluacioacuten de la influencia en la peligrosidad siacutesmica de la relacioacuten de

transformacioacuten Intensidad-Magnitud (Tabla 5-17) entonces es posible concluir que la influencia de la

incertidumbre del paraacutemetro beta en las curvas de peligrosidad siacutesmica es en general menor que la

influencia de la incertidumbre en la relacioacuten IntensidadndashMagnitud (Tabla 5-17)



Caso Medio ndash σ (antildeos)

Medio (antildeos)


Diferencia entre el valor medio y el valor medio ndash σ

()


() 1 147 169 208 13 23 2 37 42 45 12 7 3 63 71 83 11 17



Con el propoacutesito de estimar la influencia de la ley de atenuacioacuten en las curvas de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona obtenidas mediante el CRISIS se consideran los datos comunes siguientes



- Ley de atenuacioacuten los valores medios de la ley de Ambraseys et al (1996) y los valores medios

maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar respectivamente (Ec 5-3)

Las curvas de peligrosidad indicadas en la Figura 5-26 corresponden a los resultados que se obtienen al

emplear los datos comunes indicados anteriormente y los paraacutemetros de sismicidad de la Tabla 5-21 De

acuerdo con las curvas de la Figura 5-26 el valor de PGA igual a 40 cms2 tiene un periodo de retorno




Tabla 5-22 Caso 1 Paraacutemetros de sismicidad de las fuentes siacutesmicas (Figura 5-5) consideradas para estimar

la influencia de la ley de atenuacioacuten


h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 28 0100 2811 03 44 04 2 7 28 0128 2252 0202 52 05 4 10 28 0157 1642 0148 61 05 5 10 28 0040 1847 0283 52 05 6 10 28 0099 3230 0324 35 05 7 15 28 0957 1856 0082 57 09 8 15 28 0218 2403 0143 52 05 9 10 28 0070 2620 0123 44 04 10 10 28 0635 1472 0069 71 06 11 10 28 0060 1241 0273 52 05

Figura 5-26 Caso 1 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona cuyas diferencias se deben a que para su

obtencioacuten se consideraron tres valores diferentes de la ley de atenuacioacuten de la aceleracioacuten maacutexima del

terreno los valores medios de PGA y los valores medios de PGA maacutes y menos una desviacioacuten estaacutendar

respectivamente (Tabla 5-22)


En este caso las curvas de peligrosidad indicadas en la Figura 5-27 corresponden a los resultados que se

obtienen al emplear los datos comunes indicados anteriormente y los paraacutemetros de sismicidad de la

Tabla 5-23

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 4 0100 3389 03 54 03 2 7 4 0128 2924 0202 59 03 4 10 4 0157 2284 0148 65 03 5 10 4 0040 2398 0283 59 03 6 10 4 0099 3595 0324 48 03 7 15 4 0957 2582 0082 62 06 8 15 4 0218 3120 0143 59 03 9 10 4 0070 3158 0123 54 03

10 10 4 0635 2184 0069 70 03 11 10 4 0060 1611 0273 59 03











Tabla 5-24

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 35 0100 3201 03 50 03 2 7 35 0128 2761 0202 56 02 4 10 39 0157 2157 0148 65 03 5 10 39 0040 2265 0283 59 03 6 10 39 0099 3395 0324 47 03 7 15 42 0957 2439 0082 65 06 8 15 42 0218 2950 0143 62 03 9 10 39 0070 2983 0123 53 03

10 10 39 0635 2063 0069 71 02 11 10 39 0060 1522 0273 59 03



un periodo de retorno que variacutea entre 56 y 1449 con un valor medio de 196




(Tabla 5-24)

De acuerdo con los resultados indicados en la Tabla 5-25 es posible observar que para los tres casos los

periodos de retorno del PGA igual a 40 cms2 obtenidos al considerar una desviacioacuten estaacutendar en la ley

de atenuacioacuten superan desde el 205 hasta el 557 los valores de los periodos de retorno obtenidos al

considerar los valores medios de la ley de atenuacioacuten Por lo tanto es posible concluir que la influencia

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +


de la incertidumbre en la ley de atenuacioacuten en los resultados de peligrosidad siacutesmica de Barcelona es

mayor que la influencia que tienen las incertidumbres asociadas a las relaciones Intensidad-Magnitud

(Tabla 5-17) y la influencia de la incertidumbre en los paraacutemetros de sismicidad β (Tabla 5-21)

empleados en el presente trabajo




Medio (antildeos)



()


()

1 53 169 1111 69 557

2 15 42 128 64 205

3 25 77 286 68 271

58 Resultados

581 Curvasdepeligrosidadprobabilistabasadasenintensidades

En el caso de la peligrosidad siacutesmica basada en intensidades se obtuvieron dos tipos de curvas de

peligrosidad a) las obtenidas mediante el CRISIS2007 y b) la obtenida mediante el empleo del

CRISIS2008 Tal como se mencionoacute anteriormente las tres curvas obtenidas mediante el CRISIS2007 se

obtuvieron debido a que en dicho coacutedigo auacuten no era posible hacer estimaciones de peligrosidad en las

que los residuos de la ley de atenuacioacuten tuviesen una distribucioacuten normal Lo cual si puede realizarse

mediante el coacutedigo CRISIS2008 Al observar las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas en ambos

casos (Figura 5-29) es posible identificar que la simplificacioacuten realizada para poder usar el coacutedigo

CRISIS2007 para estimar curvas de peligrosidad siacutesmica mediante leyes de atenuacioacuten de intensidades

macrosiacutesmicas es razonablemente vaacutelida porque la curva de peligrosidad siacutesmica uacutenica obtenida

mediante el coacutedigo CRISIS2008 queda contenida entre la curva media de peligrosidad y la curva media +

σ obtenidas mediante el CRISIS2007 De manera que el procedimiento simplificado usado en el presente

caso con el CRISIS2007 puede emplearse para Barcelona siempre que se considere que no se tendraacute una

curva uacutenica de peligrosidad sino que la peligrosidad siacutesmica estaraacute representada por el intervalo definido

por las curvas media y la curva media + σ Sin embargo de acuerdo con los resultados de esta

comparacioacuten es posible concluir tambieacuten que en el procedimiento simplificado en el que se usa el

CRISIS2007 se tiende a sobre-estimar las tasas de peligrosidad asociadas a las intensidades

macrosiacutesmicas bajas y a subestimar las tasas de peligrosidad correspondientes a las intensidades

macrosiacutesmicas altas


Figura 5-29 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas mediante el CRISIS2007 (media - σ media media + σ)

y la curva de peligrosidad siacutesmica uacutenica obtenida mediante el CRISIS2008

582 Curvadepeligrosidadprobabilistabasadaenmagnitudes

Para obtener una curva de peligrosidad siacutesmica que tome en cuenta las diferentes relaciones Magnitud-

Intensidad consideradas en el presente trabajo es posible emplear un aacuterbol loacutegico como el de la Figura

5-30 Particularmente a partir de las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas para cada uno de los tres

casos de relaciones Magnitud-Intensidad considerados y mediante el CRISIS2008 es posible obtener la

curva que relaciona a cada una de dichas curvas con los criterios del aacuterbol loacutegico establecido en la Figura

5-30 Los aacuterboles loacutegicos permiten integrar los resultados de peligrosidad siacutesmica que se obtienen al

considerar distintos paraacutemetros (McGuire 2004) y su principal objetivo es considerar incertidumbres

episteacutemicas (Bommer y Abrahamson 2006) La curva final obtenida se indica en la Figura 5-31

De acuerdo con los resultados de la Figura 5-31 el PGA que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos es

igual a 55 80 oacute 110 cms2 seguacuten se elijan la curva de peligrosidad siacutesmica del caso 1 caso 3 o el caso 2

respectivamente Mientras que si se considera la curva de peligrosidad siacutesmica que resulta de combinar

mediante los criterios del aacuterbol loacutegico de la Figura 5-30 los 3 casos indicados entonces el valor de PGA

que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos es igual a 85 cms2 (Figura 5-32)

5 6 7 8 910

-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - CRISIS2007

media CRISIS2007

media + CRISIS2007

CRISIS2008


Figura 5-30 Ejemplo de aacuterbol loacutegico que puede usarse para considerar las diferentes relaciones I0 - Ms

utilizadas para estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona

Figura 5-31 Curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas mediante el CRISIS2008 para los casos

123 y para la combinacioacuten de ellos de acuerdo con los criterios del aacuterbol loacutegico indicado en la Figura 5-30

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3

Combinacioacuten casos 12 y 3

Relacioacuten I0-Ms

Caso 1 (033)

Caso 2 (033)

Caso 3 (034)

Contribucioacuten al final de la rama

033

033

034


Figura 5-32 Curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenida mediante el CRISIS2008 a partir de la

combinacioacuten de los casos 12 y 3 de acuerdo con los criterios del aacuterbol loacutegico indicado en la Figura 5-30

A partir de las curvas de la Figura 5-31 es posible emplear una relacioacuten de PGA-Intensidad macrosiacutesmica

para obtener curvas de frecuencias de excedencia versus intensidad macrosiacutesmica En el caso de

Barcelona se ha usado con mucha frecuencia una relacioacuten PGA-Intensidad macrosiacutesmica establecida en

las normas siacutesmicas (NCSE-94 1994) Sin embargo debido a que se considera que dicha relacioacuten se

propuso con datos que no se obtuvieron en Espantildea (Garciacutea 2009) en el presente trabajo se identifican

otras relaciones PGA-intensidad con la finalidad de elegir una de ellas para transformar las curvas de

PGA en teacuterminos de intensidad macrosiacutesmica

En la Figura 5-33 se muestran 4 relaciones intensidad macrosiacutesmica-PGA a) la de Sorensen et al (2008)

que fue propuesta a partir de datos de la regioacuten de Campania en Italia y en especial de registros del sismo

de Irpina de 1980 (Ec 5-13) b) la de Wald et al (1999) determinada a partir de datos siacutesmicos de

California (Ec 5-14) c) la de Marin et al (2004) propuesta a partir de datos de Francia (Ec 5-15) y d) la

de las normas NCSE-94 (Ec 5-16) En el presente trabajo se emplearon las cuatro relaciones para

observar las curvas que se obtienen en cada caso

198log ( ) 651I PGA 5-13

366log ( ) 166I PGA 5-14

10 23log ( )I PGA 5-15

32233 log ( )] 030103I PGA 5-16

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos


Figura 5-33 Relaciones intensidad macrosiacutesmica-PGA propuestas por Sorensen et al(2008) Wald et al

(1999) Marin et al (2004) y la considerada en las normas NCSE-94 (1994)

En la Figura 5-34 se muestran las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 pero en teacuterminos de

intensidades macrosiacutesmicas obtenidas mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA

de Wald et al (1999) De acuerdo con dichas curvas la intensidad macrosiacutesmica que tiene un periodo de

retorno de 475 antildeos es igual a 47 58 oacute 52 seguacuten se elija la curva de peligrosidad siacutesmica del caso 1 del

caso 2 o del caso 3 respectivamente Mientras que seraacute igual a 54 si se elige la curva que resulta de

combinar los tres casos

Figura 5-34 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar cada curva de peligrosidad siacutesmica de

la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Wald et al (1999)

De manera similar en la Figura 5-35 se muestran las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31

pero en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas obtenidas mediante la relacioacuten de intensidades

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1210

0

101

102

103

104

I EMS98

PG

A (

cm s

2 )

Sorensen et al 2008

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3



macrosiacutesmicas versus PGA de Marin et al (2004) De acuerdo con dichas curvas la intensidad

macrosiacutesmica que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos es igual a 71 78 oacute 75 seguacuten se elija la curva

de peligrosidad siacutesmica del caso 1 del caso 2 o del caso 3 respectivamente Mientras que seraacute igual a 76

si se elige la curva que resulta de combinar los tres casos


la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Marin et al (2004)

Por otra parte en la Figura 5-36 se muestran las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 pero en

teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas obtenidas mediante la relacioacuten intensidades macrosiacutesmicas

versus PGA de la NCSE-94 (1994) De acuerdo con dichas curvas la intensidad macrosiacutesmica que tiene

un periodo de retorno de 475 antildeos es igual a 66 74 oacute 7 seguacuten se elija la curva de peligrosidad siacutesmica

del caso 1 del caso 2 o del caso 3 respectivamente Mientras que seraacute igual a 72 si se elige la curva que

resulta de combinar los tres casos


la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de la NCSE-94 (1994)

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3



De manera similar en la Figura 5-37 se muestran las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-31 pero

en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas obtenidas mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas

versus PGA de Sorensen et al (2008) De acuerdo con dichas curvas la intensidad macrosiacutesmica que tiene





la Figura 5-31 mediante la relacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas versus PGA de Sorensen et al (2008)

En la Figura 5-38 se muestra uacutenicamente la curva que resulta de la combinacioacuten de los casos 1 2 y 3 y de

emplear diferentes relaciones de intensidad macrosiacutesmica-PGA

Figura 5-38 Curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar la curva de peligrosidad siacutesmica de la

Figura 5-32 mediante diferentes relaciones intensidad macrosiacutesmica versus PGA

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

Sorensen et al 2008


Adicionalmente en la Figura 5-39 es posible observar que entre las curvas en teacuterminos de intensidades

macrosiacutesmicas obtenidas al transformar las curvas en teacuterminos de PGA la obtenida mediante la relacioacuten

de Sorensen et al (2008) es la que tiene las mayores similitudes con las curvas de peligrosidad siacutesmica

obtenidas directamente en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas (Figura 5-16) Especialmente en los

periodos de retorno comprendidos entre los 475 antildeos y 975 antildeos Por lo tanto debido a que las curvas de

peligrosidad siacutesmica obtenidas directamente mediante intensidades macrosiacutesmicas son las que acumulan

menos incertidumbres es posible concluir que para el presente estudio la relacioacuten de Sorensen es una

relacioacuten razonablemente adecuada para el caso de Barcelona especialmente en intensidades

macrosiacutesmicas comprendidas entre V y VII Por lo tanto la curva de frecuencias de excedencia de

intensidades macrosiacutesmicas (Figura 5-40) obtenida al transformar mediante la relacioacuten de Sorensen et al

(2008) la curva de frecuencias de excedencia de valores de PGA de la Figura 5-32 puede considerarse

una curva que representa en forma razonable la peligrosidad siacutesmica de Barcelona

Figura 5-39 Comparacioacuten de las curvas de las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas al transformar

valores de PGA en intensidades macrosiacutesmicas (Figura 5-38) con la curva de peligrosidad siacutesmica obtenida

directamente en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas (Figura 5-16)

En la Tabla 5-26 se incluyen los valores de PGA estimados para Barcelona para los periodos de retorno

de 475 antildeos y 975 antildeos De acuerdo con los resultados de dicha tabla los mayores valores de PGA se

obtuvieron en el caso 2 (Figura 5-27) y los menores en el caso 1 (Figura 5-26) Por ejemplo de acuerdo

con el caso 1 el valor de PGA para un periodo de retorno de 475 antildeos es igual 55 cms2 mientras que de

acuerdo con el caso 2 para el mismo periodo de retorno el valor de PGA es igual a 110 cms2 Por otra

5 6 7 8 910

-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

Sorensen et al 2008

Directamente en Int macro CRISIS2008


parte en la Tabla 5-27 se muestran los valores de intensidad macrosiacutesmica estimados en el presente

trabajo para Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos Al comparar los valores de intensidad de

dicha tabla es posible observar que el menor valor estimado de la intensidad es igual a 63 y el maacuteximo

igual a 64 Siendo el menor valor el que se obtiene de la curva de peligrosidad siacutesmica basadas en

intensidades y obtenida mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16)

Figura 5-40 Curva de peligrosidad siacutesmica obtenida al transformar mediante la relacioacuten de intensidades

macrosiacutesmicas versus PGA de Sorensen et al (2008) la curva de peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-32

Tabla 5-26 Aceleracioacuten maacutexima del terreno (cms2) en Barcelona para los periodos de retorno de 475 y 975

antildeos

Caso PGA (cms2)

T = 475 antildeos T = 975 antildeos

1 55 67 2 110 140 3 80 95

Combinacioacuten casos 1 2 y 3 85 102

Tabla 5-27 Intensidad macrosiacutesmica en Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos

Caso Procedimiento Intensidad

macrosiacutesmica

Basado en intensidades

Intensidad macrosiacutesmica obtenida directamente mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16)

63

Basado en magnitudes

Intensidad macrosiacutesmica estimada al transformar resultados obtenidos en teacuterminos de PGA (Figura 5-40)

64

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos


583 DiscusioacutenComparacioacutenconotrosestudios

En la Tabla 5-28 se muestran valores de la intensidad macrosiacutesmica que han sido estimados para

Barcelona en estudios previos Al comparar los datos de dicha tabla con los resultados obtenidos en el

presente estudio (Tabla 5-27) es posible observar que las similitudes en los resultados son importantes

Por ejemplo en el presente trabajo se obtuvo una intensidad de 63 cuando se empleoacute el CRISIS2008

valor de intensidad que coincide con la obtenida por Goula et al (1997) y que estaacute ligeramente por debajo

del valor de 65 obtenido por Secanell et al (2004) Por otra parte en la Tabla 5-29 se muestran los

valores de PGA en Barcelona que se estimaron en estudios anteriores para un periodo de retorno de 475

antildeos Al comparar los datos de dicha tabla con los resultados obtenidos en el presente estudio (Tabla

5-26) es posible observar que aunque existen diferencias entre los valores medios de PGA de la Tabla

5-26 y los de la Tabla 5-29 dichas diferencias no son significativas porque todos los valores de PGA

obtenidos en el presente estudio estaacuten comprendidos dentro de los valores de PGA obtenidos en los

estudios previos mencionados

Tabla 5-28 Valores de la intensidad macrosiacutesmica en Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos

estimados en diferentes estudios de peligrosidad siacutesmica

Autores del estudio Intensidad media - σ Intensidad media Intensidad media + σ

Secanell et al 2004 62 65 68

Pelaacuteez y Loacutepez 2002 - Un intervalo delimitado por

V-VI y VI-VII -

Goula et al 1997 - 63 -

NCSE-02 2002 61

Tabla 5-29 Valores de la aceleracioacuten maacutexima del terreno en Barcelona para un periodo de retorno de 475

antildeos estimados en diferentes estudios de peligrosidad siacutesmica

Autores del estudio PGA (cms2)

Jimeacutenez et al 1999 80-160

Pelaacuteez y Loacutepez 2002 40-80

Irizarry et al 2010 100

Secanell et al 2008 76-100

NCSE-02 2002 40

584 Curvasdepeligrosidadadoptadas

Para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en Barcelona se adoptan las curvas de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona de la Figura 5-16 las cuales se obtuvieron en el presente trabajo Dicha eleccioacuten se realizoacute al


considerar lo siguiente 1) que tales curvas de peligrosidad se obtuvieron mediante el procedimiento

directo es decir empleando paraacutemetros de sismicidad de las fuentes en teacuterminos de intensidades

macrosiacutesmicas y utilizando leyes de atenuacioacuten de intensidades macrosiacutesmicas determinadas para

diferentes regiones de la Peniacutensula Ibeacuterica y 2) que dichas curvas de peligrosidad tienen similitudes

importantes con las estimadas por Secanell et al (2004) Especiacuteficamente las curvas de peligrosidad

siacutesmica obtenidas en el presente trabajo (Figura 5-16) corresponden a valores ligeramente por debajo de

los valores de peligrosidad siacutesmica obtenidos por Secanell et al (2004) (Figura 5-41)

La curva de peligrosidad siacutesmica obtenida en el presente trabajo (Figura 5-16) y las obtenidas por

Secanell et al (2004) (Figura 5-41) tienen diferencias a pesar de que en ambos casos se emplearon las

mismas fuentes siacutesmicas con los mismos paraacutemetros de sismicidad de las fuentes Dichas diferencias se

deben a diversas razones por ejemplo al hecho que los procedimientos empleados para obtener las

curvas de peligrosidad siacutesmica no fueron los mismos y a que se consideraron tambieacuten datos diferentes

entre ellos las leyes de atenuacioacuten siacutesmica

Ademaacutes de emplear la curva de la Figura 5-16 para estimar riesgo siacutesmico de edificios se haraacuten tambieacuten

algunas estimaciones del riesgo siacutesmico de Barcelona considerando principalmente la curva media

estimada por Secanell et al (2004) Esto uacuteltimo se debe 1) a que dicha curva media de peligrosidad indica

las tasas de excedencia que le corresponden a las intensidades macrosiacutesmicas que van desde el grado V

hasta el grado VIII a diferencias de las curvas medias menos una desviacioacuten estaacutendar y maacutes una

desviacioacuten estaacutendar las cuales uacutenicamente indican tasas de excedencia para intensidades entre 6 y 75 y

entre 7 y 8 respectivamente 2) a que dicha curva ha sido utilizada como referencia baacutesica de la

aplicacioacuten a Barcelona de las metodologiacuteas de Risk-UE y 3) a que tal curva de peligrosidad ha sido

estimadas por un grupo de investigadores que han realizado importante nuacutemero de trabajos sobre la

peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004)

Es importante sentildealar que en el capiacutetulo 3 se emplearon las curvas de Secanell et al (2004) indicadas en

la Figura 5-41 pero modificadas Las curvas modificadas se indican en la Figura 3-4 y las mismas se

obtuvieron al completar la curva media menos una desviacioacuten estaacutendar y la curva media maacutes una

desviacioacuten estaacutendar estimadas por Secanell para que las mismas incluyesen tasas de excedencia para

mayor nuacutemero de intensidades La modificacioacuten consistioacute en completar la curva media menos sigma y la

curva media maacutes sigma (Secanell et al 2004) para que la mismas iniciasen en un punto que tuviese la

misma tasa de excedencia que el punto en el que inicia la curva media de peligrosidad estimada por

Secanell et al (2004) Esta consideracioacuten es necesaria porque Secanell et al (2004) muestran las curvas

medias maacutes una desviacioacuten estaacutendar y menos una desviacioacuten estaacutendar para un intervalo de intensidades

mucho menor que el estimado para la curva media de peligrosidad siacutesmica Por lo tanto el objetivo de la


modificacioacuten fue disponer de curvas de peligrosidad que facilitasen la comparacioacuten de los resultados de

riesgo siacutesmico Para tal fin se consideroacute que las intensidades cuya desviacioacuten estaacutendar no estaacute disponible

tendraacuten aproximadamente la misma desviacioacuten estaacutendar que la intensidad que inicia la curva original

estimada por Secanell et al (2004) que corresponde a la intensidad que tiene un periodo de retorno de 500

antildeos Para la curva media menos sigma y la curva media maacutes sigma la desviacioacuten estaacutendar considerada

para completar dichas curvas es igual a 031 en unidades de intensidad (Secanell et al 2004) Es

importante insistir en que tal consideracioacuten tiene uacutenicamente el propoacutesito de disponer de curvas

completas comparables que contribuyan a mostrar la aplicacioacuten del meacutetodo LM1_P Por lo tanto los

resultados que siacute pueden considerarse estrictamente vaacutelidos son los que se obtienen de la curva media de

la peligrosidad siacutesmica estimada por Secanell et al (2004) o los que se obtienen al considerar

directamente las curvas de peligrosidad siacutesmica estimadas por Secanell et al (2004) y que se indican en la

Figura 5-41 Sin embargo si se emplean las curvas estimadas por Secanell et al (2004) indicadas en la

Figura 5-41 se debe tener presente que en el caso de las curvas medias maacutes y menos una desviacioacuten

estaacutendar se estaraacute omitiendo un segmento de las curvas de peligrosidad siacutesmica que siacute estaacute presente en la

curva media de peligrosidad y que puede tener una influencia importante en el riesgo siacutesmico de la

ciudad de Barcelona

Figura 5-41 Comparacioacuten de la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenida en el presente trabajo y

las obtenidas por Secanell et al (2004)

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Tas

a d

e ex

ced

enci

a (1

antilde

o)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

este trabajo

media - (Secanell et al 2004)

media (Secanell et al 2004)

media + (Secanell et al 2004)


585 Efectosdesitio

Tal como se mencionoacute anteriormente los efectos de sitio se consideran mediante el incremento en medio

grado de la intensidad siacutesmica en las zonas de suelo blando (Zonas I II III A) con respecto a la

intensidad siacutesmica en la zona de Roca La validez de dicho criterio se confirma al observar la Tabla 5-30

En dicha tabla se muestran los valores de PGA y de intensidades macrosiacutesmicas que se obtienen para las

zonas siacutesmicas I II y III de Barcelona a partir de un valor de PGA en roca de 85 cms2 y al considerar

los factores de amplificacioacuten propuestos por Irizarry (2004) (Tabla 5-7) y las relaciones de PGA-

intensidad de Marin et al (2004) y de Sorensen et al (2008) (Figura 5-33) En la Figura 5-42 se observan

las curvas de peligrosidad siacutesmica para las zonas I II y III de Barcelona

Tabla 5-30 Ejemplo de los valores de amplificacioacuten de PGA y de la intensidad macrosiacutesmica para las

diferentes zonas siacutesmicas de Barcelona al considerar los factores de amplificacioacuten de Irizarry (2004) y las

relaciones PGA-Intensidad macrosiacutesmica de Marin et al (2004) y de Sorensen et al (2008)

Zona siacutesmica

PGA (cms2)

Intensidad Macrosiacutesmica

(relacioacuten Mariacuten et al 2004)

Diferencia de la intensidad macrosiacutesmica con

respecto a la Zona R


(relacioacuten Sorensen et al

2008)



R 85 76 - 64 - I 160 82 06 69 05 II 165 82 06 69 05 III 144 81 05 68 04

Figura 5-42 Curva probabilista de peligrosidad siacutesmica de Barcelona adoptada para el presente trabajo para

la zona siacutesmica R (liacutenea continua) y curva que representa la peligrosidad siacutesmica de las zonas I II y III (liacutenea

punteada) obtenida al considerar que la intensidad que se produciraacute en estaacutes uacuteltimas tres zonas seraacute medio

grado mayor que la que se produciraacute en la zona siacutesmica R

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Tas

a d

e ex

ced

enci

a (1

antilde

o)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Zona siacutesmica R

Zonas siacutesmicas I II y III


59 Otros aspectos del peligro siacutesmico de Barcelona

Para estimar la medida en que cada fuente siacutesmica contribuye a la peligrosidad siacutesmica de Barcelona es

posible realizar la desagregacioacuten de dicha peligrosidad Al hacerlo se pueden generar graacuteficos como el de

la Figura 5-43 (a) en el que se muestra la contribucioacuten de cada fuente siacutesmica al valor total de la

frecuencia de excedencia de una aceleracioacuten maacutexima del terreno de 5 cms2 en el sitio de referencia de

Barcelona (Longitud 2195 grados Latitud 4142 grados) para el caso 3 En dicha figura se puede

observar que praacutecticamente las 10 fuentes siacutesmicas contribuyen en alguna medida con el valor final de la

frecuencia de excedencia del PGA igual a 5 cms2 Sin embargo al pasar a un valor de PGA de 20 cms2

disminuye en forma significativa el nuacutemero de fuentes que influyen en el valor final de la frecuencia de

excedencia asociada a dicho valor de PGA Esto uacuteltimo puede observarse en la Figura 5-43 (b) en la que

se aprecia que para un valor de PGA de 20 cms2 praacutecticamente soacutelo 3 fuentes siacutesmicas aportan alguacuten

porcentaje importante a la frecuencia de excedencia Siendo la fuente 2 la que aporta un porcentaje

significativamente mayor que el resto de las fuentes siacutesmicas al valor final de la frecuencia de excedencia

del valor de PGA de 20 cms2 Conclusioacuten similar fue obtenida por Irizarry (2004)

Adicionalmente a partir de los resultados de desagregacioacuten generados por el CRISIS2008 para el caso 3

es posible identificar que sismos que se producen a una distancia mayor de 444 km ya no contribuyen a

la frecuencia de excedencia del PGA igual a 5 cms2 De manera similar los sismos que se producen a una

distancia mayor a 167 km ya no contribuyen a la frecuencia de excedencia del PGA igual a 20 cms2 Por

lo tanto es posible afirmar que el origen maacutes probable de un sismo que pueda generar valores de PGA

mayores o iguales a 20 cms2 en zona de roca en Barcelona es la regioacuten delimitada por la fuente siacutesmica

No 2

(a) (b)

Figura 5-43 Porcentaje de contribucioacuten de cada una de las 11 fuentes siacutesmicas a la tasa de excedencia de

valores de PGA en roca iguales a 5 cms2 (a) y a 20 cms2 (b) en el sitio de referencia de Barcelona

(Longitud 2195 grados latitud 4142 grados)

1 2 4 5 6 7 8 9 10 110

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Nuacutemero de fuente siacutesmica


Por otra parte el conocimiento de las regiones que contribuyen en mayor medida a la peligrosidad

siacutesmica de una regioacuten permiten evaluar la posibilidad de establecer sistemas de alerta siacutesmica Dichos

sistemas tienen la finalidad de identificar cerca del origen del sismo el tamantildeo del mismo para que cuando

la magnitud de dicho sismo sea importante se avise en forma automaacutetica a las regiones alejadas del

origen del sismo que son susceptibles de sufrir dantildeos debido a la llegada de las ondas siacutesmicas del sismo

identificado (Espinosa-Aranda et al 2011 Brown et al 2011 Allen et al 2009 Suaacuterez et al 2009

Kamigaichi et al 2009 Kanamori 2007 Lee y Espinosa-Aranda 2003) Uno de los objetivos del aviso

es que las personas realicen acciones que contribuyan a que puedan soportar mejor los posibles efectos

del movimiento siacutesmico del terreno Una de dichas acciones es la evacuacioacuten de los edificios

Este tipo de alerta siacutesmica se ha establecido para avisar a la ciudad de Meacutexico de la ocurrencia de un

sismo en las costas de Guerrero que por su tamantildeo pueda generar un movimiento siacutesmico importante en

la ciudad de Meacutexico En este caso el sistema de alerta es posible porque las estaciones sensoras detectan

los sismos en las costas de Guerrero y desde esa regioacuten a la ciudad de Meacutexico hay maacutes de 300 km

distancia que las ondas siacutesmicas potencialmente destructivas recorren aproximadamente en 70 segundos

(Lee y Espinosa-Aranda 2003) De manera que este sistema uacutenicamente alerta de los sismos generados

en la regioacuten de Guerrero por lo que se generan en la ciudad de Meacutexico movimientos siacutesmicos que no

tienen aviso previo de alguacuten sistema de alerta siacutesmica

En funcioacuten de los resultados del presente estudio de peligrosidad siacutesmica es posible sentildealar que dado que

la regioacuten que contribuye en mayor medida a la peligrosidad siacutesmica de Barcelona corresponde a la fuente

siacutesmica 2 es difiacutecil establecer un sistema de alerta siacutesmica para Barcelona que incluya los sismos

generados en dicha fuente siacutesmica Esto uacuteltimo se debe a que al estar Barcelona comprendida en la propia

fuente siacutesmica 2 se dispondriacutea de muy poco tiempo para identificar el tamantildeo del sismo para avisar de la

llegada de las ondas siacutesmicas potencialmente destructivas y para permitir a los habitantes de la ciudad

que realicen acciones preventivas como la evacuacioacuten de edificios


En el presente capiacutetulo se realizoacute un anaacutelisis exhaustivo de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona basado

en zonificaciones siacutesmicas y en estudios de atenuacioacuten realizados por otros La principal aportacioacuten de

este estudio ha consistido en la determinacioacuten de la influencia de los diferentes elementos que

contribuyen a la peligrosidad siacutesmica de la ciudad Especiacuteficamente se evaluoacute la influencia de la relacioacuten

I0 - Ms la influencia del paraacutemetro de sismicidad β y la de las leyes de atenuacioacuten siacutesmica De entre estos

tres elementos analizados se concluye que el de mayor influencia en los resultados de peligrosidad

siacutesmica fue el valor de la ley de atenuacioacuten siacutesmica


A partir de los resultados de peligrosidad siacutesmica se adoptaron unas curvas de peligrosidad para ser

usadas en la estimacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en Barcelona Las curvas adoptadas

establecen valores de peligrosidad compatibles con los que se han obtenido para Barcelona en estudios

previos Adicionalmente se ha adoptado un criterio para considerar los efectos de amplificacioacuten causados

por las condiciones locales del suelo en las zonas siacutesmicas de Barcelona



6 CAPIacuteTULO 6 ANAacuteLISIS DE VULNERABILIDAD EN EL MEacuteTODO

LM1_P


Este capiacutetulo se dedica al estudio de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de Barcelona La

vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de la ciudad han sido estudiados desde los antildeos 90 usando diferentes

teacutecnicas y meacutetodos Los primeros estudios (Mantildeagrave 1997) se centraban en barrios especiacuteficos de la ciudad

para los que se estableciacutean matrices tipoloacutegicas sencillas en base a la escala de intensidad MSK Esta

escala se usaba tambieacuten para cuantificar el nivel de dantildeo esperado Este primer estudio realizado por

arquitectos ya detectaba un alto nivel de vulnerabilidad siacutesmica en los edificios de la ciudad

identificando caracteriacutesticas constructivas especiacuteficas que los haciacutean inseguros en caso de terremoto Por

estos mismos antildeos Caicedo (1993) introduce el meacutetodo italiano en el que el edificio se define mediante un

iacutendice de vulnerabilidad y la accioacuten siacutesmica mediante la intensidad macrosiacutesmica MSK y el dantildeo se

estima usando funciones empiacutericas que relacionan un iacutendice de dantildeo con la intensidad Yeacutepez (1996) da

continuidad a los estudios de Caicedo (1993) y desarrolla funciones de dantildeo para edificios de

mamposteriacutea y de hormigoacuten armado Las correspondientes a edificios de mamposteriacutea no reforzada para

intensidad VII se obtienen a partir de dantildeos observados en dos terremotos ocurridos en Almeriacutea (sur de

Espantildea) los diacuteas 23 de diciembre de 1993 y 4 de enero de 1994 Mientras que las funciones de dantildeo

correspondientes a otras intensidades macrosiacutesmicas se obtienen mediante programas de ordenador

capaces de simular el comportamiento de estos edificios Las curvas empiacutericas se usan para calibrar el

modelo Yeacutepez (1996) tambieacuten desarrolla curvas de dantildeo para edificios de hormigoacuten aunque usando soacutelo

simulaciones El primer estudio global de vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona lo realiza Mena (2002) En

este caso usa el meacutetodo tal como fue puesto a punto por Yeacutepez (1996) quien realizoacute tambieacuten

aplicaciones concretas a sectores y barrios de intereacutes particular de la ciudad En el marco del proyecto

Risk-UE (Milutinovic y Trendafiloski 2003) se desarrollan los dos meacutetodos LM1 y LM2 que se han

explicado oportunamente en el capiacutetulo 1 Lantada (2007) aplica estos meacutetodos avanzados a Barcelona

yendo maacutes allaacute en los anaacutelisis de riesgo incluyendo aspectos socioeconoacutemicos de gestioacuten de emergencias

y de afectacioacuten a la poblacioacuten Los resultados obtenidos en todos estos trabajos se resumen en valores

concretos de dantildeo que hay que interpretar como valores medios esperados para los escenarios

184 Capiacutetulo 6 ndash Anaacutelisis de vulnerabilidad en el meacutetodo LM1_P

considerados Es decir en cierto modo son resultados deterministas ya que obvian importantes

incertidumbres en cada paso que conlleva la evaluacioacuten del riesgo Aquiacute es donde se produce una de las

aportaciones significativas de este trabajo la incorporacioacuten de elementos probabilistas En el capiacutetulo

anterior se aplicaron criterios probabilistas en la evaluacioacuten de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona en

este capiacutetulo se aplica la propuesta metodoloacutegica LM1_P que supone un avance respecto a todos los

meacutetodos y aplicaciones comentados maacutes arriba ya que incorpora las incertidumbres en la asignacioacuten de la

vulnerabilidad de los edificios Es conveniente y oportuno decir tambieacuten que en este trabajo se usa una

base de datos de los edificios de Barcelona actualizada al antildeo 2008 Esta base de datos ha sido utilizada

recientemente por Lantada et al (2009b) para actualizar los anaacutelisis de riesgo siacutesmico de la ciudad por

encargo del Ayuntamiento de Barcelona Si bien hay que decir tambieacuten que en dicho trabajo han usado la

misma teacutecnica LM1 que en Lantada (2007)

62 La ciudad de Barcelona

621 Fisiografiacutea(geografiacuteafiacutesica)

La ciudad de Barcelona se asienta en una plataforma de ligera pendiente hacia el mar mediterraacuteneo y estaacute

delimitada al sudoeste por el riacuteo Llobregat al nordeste por el riacuteo Besoacutes al sudeste por el mar

mediterraacuteneo y al noroeste por la sierra de Collserola (Figura 5-2) En esta sierra la cima maacutes alta

corresponde al denominado Tibidabo el cual tiene una altitud de 5162 m Adicionalmente en diferentes

partes de la ciudad hay algunas cimas pequentildeas que son parques y otras que estaacuten urbanizadas Siendo la

maacutes conocida la de Montjuiumlc (192 m de altitud) la cual se localiza justo encima de la liacutenea de costa Por

otra parte el riacuteo Llobregat tiene una longitud de 170 km mientras que el riacuteo Besograves tiene una longitud de

41 km Este uacuteltimo riacuteo tiene un caudal muy irregular a lo largo del antildeo Por otra parte la liacutenea de costa de

Barcelona se ha modificado a traveacutes del tiempo porque se ha ido ganando terreno al mar ya sea por

causas naturales o artificiales De manera que por ejemplo el barrio de Barceloneta se asienta en terrenos

que no existiacutean un siglo y medio antes de la construccioacuten de dicho barrio

622 Divisionesadministrativas

Para fines administrativos Barcelona estaacute actualmente dividida en 10 distritos municipales (Figura 6-1) y

en 73 Barrios Sin embargo la divisioacuten en 73 Barrios fue recientemente aprobada (Idescat 2010) por lo

que la mayor parte de la informacioacuten disponible en el presente trabajo estaacute referida a los 38 Barrios en

que se dividiacutea a la ciudad hasta el 2008 (Figura 6-2) Por otra parte debido a que uno de los objetivos del

presente trabajo es que los resultados sean faacutecilmente comparables con los estudios previos del riesgo

siacutesmico de Barcelona se ha optado por mantener para este trabajo la divisioacuten de Barcelona en 38 Barrios

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De acuerdo con la informacioacuten de la Tabla 6-3 el distrito del Eixample es el que tiene la mayor densidad

de poblacioacuten en Barcelona con 35678 Habskm2 Ademaacutes en dicho distrito se localizan los dos barrios de

Barcelona con la mayor densidad de poblacioacuten Sagrada Familia y Sant Antoni con 51538 Habskm2 y

48579 Habskm2 respectivamente Mientras que el tercer barrio maacutes poblado es Clot con 46198

Habskm2 Si ademaacutes se toma en cuenta que los barrios de Sagrada Familia y Clot son barrios colindantes

(Figura 6-2) entonces es posible concluir que la regioacuten formada por estos dos barrios es una zona con

una importante concentracioacuten de habitantes en la ciudad

63 Base de datos de edificios

Como se ha avanzado en la introduccioacuten de este capiacutetulo este trabajo usa datos actualizados al antildeo 2008

Durante los uacuteltimos 15 antildeos ha sido posible preparar una sofisticada base de datos que cubre casi la

totalidad del parque edificado de Barcelona incluyendo entre otra informacioacuten sobre la geometriacutea en

planta y en altura la antiguumledad la tipologiacutea constructiva el tipo de uso y el estado de conservacioacuten de

los edificios de la ciudad El origen de esta base de datos se remonta a mediados de la deacutecada de los 80

del siglo pasado cuando el Departamento de Estudios Fiscales del Instituto Municipal de Hacienda de

Barcelona y la sociedad privada municipal Informacioacute Cartograacutefica y de Base Sociedad Anoacutenima (ICB

SA Spm) realizan un ingente trabajo de campo destinado a establecer una valoracioacuten econoacutemica

orientada a determinar el impuesto de bienes inmuebles Se ha tenido acceso al documento de uso interno

de los evaluadores de campo (ICB 1986) en el que se describe cuidadosamente las instrucciones y

coacutedigos usados para esta evaluacioacuten La base de datos resultante es mantenida por el Institut Municipal

drsquoInformagravetica (IMI) y fue cedida por medio de los Servicios de Proteccioacuten Civil del Ayuntamiento de

Barcelona Mena (2002) es el primero que usa esta base de datos Lantada (2007) mejora la base de datos

y la usa para aplicar nuevas metodologiacuteas de anaacutelisis de riesgo En el 2009 el Ayuntamiento de Barcelona

encarga al Departamento de Ingenieriacutea del Terreno Cartograacutefica y Geofiacutesica de la UPC una revisioacuten y

actualizacioacuten de diversos escenarios siacutesmicos en la ciudad proporcionando una base de datos actualizada

al 2008 Lantada et al (2009b) obtienen una base de datos mejorada incluyendo la informacioacuten de las

bases de datos antigua y nueva Hay que decir que en la nueva base de datos se pierde la informacioacuten

sobre la tipologiacutea constructiva de los edificios por haber dejado de usarse en las valoraciones econoacutemicas

de la Hacienda Municipal Este campo para los nuevos edificios se ha supuesto que corresponde a

hormigoacuten armado dada la frecuencia de este tipo constructivo desde los antildeos 90 Es esta base de datos

mejorada que conserva el formato de la usada por Lantada (2007) la que constituye la informacioacuten para

el anaacutelisis probabilista de la vulnerabilidad


En este trabajo como en el trabajo de Lantada (2007) la base de datos de edificios de Barcelona se apoya

en tres fuentes el catastro un fichero con informacioacuten sobre la edad de los edificios y un fichero con

informacioacuten sobre las tipologiacuteas La informacioacuten facilitada el antildeo 2009 por el Ayuntamiento actualiza al

2008 la informacioacuten catastral y el fichero sobre las edades usado en anteriores estudios mientras que la

informacioacuten sobre las tipologiacuteas ya no se incluye en las actualizaciones Se han efectuado hipoacutetesis

basadas en la comparacioacuten del archivo de tipologiacuteas disponible y en la fecha de construccioacuten de los

edificios para recuperar en la medida de lo posible esta informacioacuten que es crucial para la asignacioacuten de

la vulnerabilidad Se describen a continuacioacuten cada una de estas fuentes de informacioacuten

631 Basededatosdelcatastro

La principal base de datos empleada para estimar la vulnerabilidad siacutesmica y el riesgo siacutesmico de los

edificios de Barcelona fue facilitada por el Instituto Municipal de Informaacutetica (IMI) del Ayuntamiento de

Barcelona gracias a las gestiones de los Servicio de Proteccioacuten Civil del Ayuntamiento (Lantada et al

2009b) Dicha base de datos contiene principalmente informacioacuten sobre cada parcela catastral de

Barcelona Siendo la parcela la unidad baacutesica en la que ha sido dividido el territorio de Barcelona

Especiacuteficamente la base de datos contiene informacioacuten de 78668 parcelas de las cuales 71256 son

parcelas construidas y representan el 906 del total de parcelas En el presente trabajo se consideroacute

como parcela construida a la que tiene al menos un nivel bajo rasante o un nivel sobre rasante La Tabla

6-4 resume las principales caracteriacutesticas de las parcelas

Tabla 6-4 Nuacutemero de manzanas y de parcelas edificadas por distrito de Barcelona (Lantada et al 2009b)

Distrito Aacuterea total

(Ha) Aacuterea edificada

(Ha) Nuacutemero de manzanas

Nuacutemero de parcelas


edificadas

1 Ciutat Vella 422 284 (673) 545 5991 5755 (961)

2 Eixample 748 444 (594) 472 8942 8764 (980)

3 Sants-Montjuiumlc 2186 1672 (765) 610 8143 7527 (924)

4 Les Corts 602 350 (581) 261 3025 2634 (871)

5 Sarriagrave-Sant Gervasi 2009 1015(505) 695 9896 8250 (834)

6 Gragravecia 419 286 (683) 453 7524 7088 (942)

7 Horta-Guinardoacute 1195 579 (485) 548 11155 9880 (886)

8 Nou Barris 804 395 (491) 514 8293 7033 (848)

9 Sant Andreu 657 363 (553) 498 7780 7198 (925)

10 Sant Martiacute 1056 490 (464) 729 7919 7127 (900)

Total 10098 5878 (582) 5325 78668 71256 (906)


632 Antiguumledaddelosedificios

La informacioacuten facilitada por el Instituto Municipal de Informaacutetica incluye una base de datos en formato

Access que contiene el dato del antildeo de construccioacuten de los edificios de 69982 parcelas (Lantada et al

2009b) Dicha informacioacuten permitioacute generar la Figura 6-4 en la que es posible observar los principales

periodos en los que se han construido edificios en Barcelona Uno de dichos periodos es el cercano al antildeo

1850 en el que se estima que el auge en la construccioacuten estuvo asociado al derribo de las murallas de la

ciudad (1858-1868) (Lantada 2007) Otro periodo es el cercano a 1900 el cual se estima estaacute relacionado

con la celebracioacuten de la Exposicioacuten Universal de 1888 y la anexioacuten a Barcelona de los teacuterminos

municipales de Sants Sant Martiacute de Provenccedilals Gragravecia Les Corts y Sant Gervasi (Lantada 2007) Sin

embargo se considera que la actividad constructiva maacutes importante se realizoacute en el periodo comprendido

entre los antildeos 1940 y 1980 (Lantada 2007) (Figura 6-5)

Figura 6-4 Nuacutemero de edificios construidos en Barcelona en el periodo 1850-2005

A partir de la informacioacuten del antildeo de construccioacuten de los edificios es posible identificar que los edificios

de Ciutat Vella se construyeron en promedio en el antildeo de 1900 (Figura 6-6) lo cual convierte a este

distrito en el maacutes antiguo de la ciudad Mientras que los edificios del distrito de Nou Barris se

construyeron en promedio en el antildeo de 1960 y por tal motivo dicho distrito es el de menor antiguumledad de

la ciudad Lo anterior significa tambieacuten que los edificios de Ciutat Vella y Nou Barris tienen una

antiguumledad media de 110 y 50 antildeos respectivamente

1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 20000

1000

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Figura 6-5 Nuacutemero de edificios construidos por distrito en Barcelona en el periodo 1940-1980

Figura 6-6 Antildeo promedio de construccioacuten de los edificios de cada distrito de Barcelona

Por otra parte en la Figura 6-7 se muestra un mapa de la antiguumledad de los edificios por barrio en

Barcelona En dicha figura se puede observar que son pocos los barrios en los que la edad media de sus

edificios estaacute entre 40 y 50 antildeos Ademaacutes es posible observar el patroacuten radial de evolucioacuten histoacuterica de la

1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 19800

100

200

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Les

Cor

tsS

arriagrave

-San

t Ger

vasi

Gragrave

cia

Hor

ta-G

uina

rdoacute

Nou

Bar

risS

ant A

ndre

uS

ant M

artiacute

Antilde

o p

rom

edio

de

con

stru

ccioacute

n d

e lo

s ed

ific

ios

192

ciudad q

poblacioacute

633 T

En la p

informac

construid

cada edi

del cono

propusie

la Tabla

Ayuntam

3-2 (Lun

A partir

6-6 en l

Ca

que crece de

oacuten existentes

Figura

Tipologiacuteas

primera base

cioacuten de la tip

das La defin

ficio 1) los

ocimiento de

eron represen

a 6-5 (Lant

miento de Ba

ngu et al 200

de la equiva

a que se mue


esde un nuacutec

en el llano d

a 6-7 Antiguumle

constructiv

e de datos

pologiacutea cons

nicioacuten de la t

principales e

l tipo de edi

ntar a la may

tada 2007)

arcelona para

01 Milutinov

alencia de la

estra el nuacuteme

naacutelisis de vu

leo histoacuterico

de Barcelona

edad promed

vas

facilitada po

structiva de

tipologiacutea con

elementos es

ficios que ex

yoriacutea de los e

se indica l

a identificar e

vic y Trenda

Tabla 6-5 y

ero de edifici

ulnerabilidad

o (Ciutat Ve

a y en las fald

dio de los edi

or el IMI d

70137 edific

nstructiva se

structurales y

xisten en Bar

edificios med

la correspon

edificios co

afiloski 2003

de la base d

ios por tipolo

en el meacutetod

ella) hasta i

das de la sier

ficios de cad

del Ayuntam

cios lo cual

e establece pr

y 2) el tipo d

rcelona Lan

diante las 8 ti

ndencia entr

n las tipolog

3)

e datos de B

ogiacutea estructu

o LM1_P

incorporar lo

rra de Collser

a barrio de B

miento de B

representa e

rincipalment

de forjados A

ntada (2007)

ipologiacuteas list

re las tipolo

giacuteas de Risk-U

arcelona es

ural identifica

os pequentildeos

rola

Barcelona

Barcelona s

el 984 de

te mediante d

A partir de e

y Lantada e

tadas en la T

ogiacuteas emple

UE descritas

posible obte

ado en cada

s nuacutecleos de

e incluiacutea la

las parcelas

dos datos de

estos datos y

t al (2009b)

Tabla 3-2 En

adas por el

s en la Tabla

ener la Tabla

distrito de la

e

a

s

e

y

n

l

a

a

a


ciudad Adicionalmente en la Figura 6-8 se muestra la distribucioacuten por tipologiacutea estructural de los

edificios estudiados De acuerdo con dicha informacioacuten el 698 de los edificios corresponde a edificios

de mamposteriacutea no reforzada el 262 a edificios de hormigoacuten armando el 37 a edificios de

estructuras metaacutelicas y el 03 a edificios de madera

Tabla 6-5 Equivalencia entre las tipologiacuteas del Ayuntamiento de Barcelona y las de Risk-UE (Lantada 2007)

Tipologiacutea del Ayuntamiento de Barcelona

Tipologiacutea de Risk-UE

MNRU OF

M31

MNRR MNCR MNSL

M32

MNRE OM

M33

MNRO MNFO MNFR

M34

FO RC32

FERE FERR

S3

FH FERO FEFO

S5

FMRE FMRU FMRR

W

En el anexo D se incluye la descripcioacuten de las tipologiacuteas del Ayuntamiento de Barcelona

Tabla 6-6 Distribucioacuten de tipologiacuteas estructurales por distrito de los edificios de Barcelona

Distrito No Edif Tipologiacuteas

M31 M32 M33 M34 RC32 S3 S5 W

Ciutat Vella 5675 4069 112 690 151 459 101 47 46

Eixample 8723 1624 57 3990 384 2309 182 155 22

Sants-Montjuiumlc 7410 2288 44 1974 816 1874 166 243 5

Les Corts 2587 428 29 539 352 1155 49 33 2

Sarriagrave-Sant Gervasi 8152 1426 206 1923 1773 2539 124 140 21

Gragravecia 6976 2049 32 2023 1003 1635 80 113 41

Horta-Guinardoacute 9762 1321 216 2324 3354 2289 48 195 15

Nou Barris 6912 1025 75 1613 2169 1761 51 194 24

Sant Andreu 7000 1728 157 981 2002 1890 101 133 8

Sant Martiacute 6785 2240 12 1270 353 2443 201 234 32

Total 69982 18198 940 17327 12357 18354 1103 1487 216

Adicionalmente en la Figura 6-9 se muestra la evolucioacuten en la construccioacuten de los dos principales grupos

de tipologiacuteas estructurales los de mamposteriacutea no reforzada y los de hormigoacuten armado En dicha figura es

posible observar que a partir del antildeo de 1960 se realizoacute un aumento importante en el nuacutemero de edificios


de hormigoacuten armado construidos en la ciudad aunque el nuacutemero de edificios construidos de ese material

no superaba a los que se construiacutean de mamposteriacutea Sin embargo en el antildeo de 1970 el nuacutemero de

edificios de hormigoacuten armado que se construyeron fue praacutecticamente el mismo que los edificios de

mamposteriacutea construidos Desde el antildeo de 1972 a la fecha el nuacutemero de edificios de hormigoacuten armado

que se construyen anualmente supera al nuacutemero de los que se construyen de mamposteriacutea A partir del

antildeo 1995 se ha hecho la hipoacutetesis de que todos los edificios de nueva construccioacuten son de hormigoacuten

armado

Figura 6-8 Distribucioacuten en porcentaje de las tipologiacuteas estructurales de los 69982 edificios de Barcelona

Por otra parte en la Figura 6-10 y en la Figura 6-11 se muestran la proporcioacuten de los principales grupos

de tipologiacuteas estructurales que existen en cada distrito y en cada barrio de Barcelona respectivamente

Por ejemplo de acuerdo con la Figura 6-10 el distrito que tiene la mayor proporcioacuten de edificios de

mamposteriacutea es el de Ciutat Vella con aproximadamente el 89 de sus edificios Mientras que el distrito

que tiene la menor proporcioacuten de edificios de mamposteriacutea es el de Les Corts con aproximadamente el

52 de sus edificios En este mismo distrito el porcentaje de edificios de hormigoacuten es de

aproximadamente 45 Por otra parte de acuerdo con la Figura 6-11 los barrios que tienen la mayor

proporcioacuten de edificios de mamposteriacutea son el Gogravetic y Ciutat Meridiana-Vallbona con cerca del 92 de

sus edificios Mientras que el barrio de Vermeda es el que tiene la mayor proporcioacuten de edificios de

hormigoacuten armado con aproximadamente el 68 de sus edificios

M31 M32 M33 M34 RC32 S3 S5 W0

5

10

15

20

25

30

Tipologiacutea estructural

Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

()


Figura 6-9 Nuacutemero de edificios construidos por tipologiacutea estructural (mamposteriacutea no reforzada y hormigoacuten

armado) en Barcelona en el periodo 1940-2005

Figura 6-10 Proporcioacuten de las tipologiacuteas estructurales por distrito al considerar los 69982 edificios de

Barcelona

1940 1960 1980 20000

500

1000

1500

2000

2500

3000


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

MamposteriacuteaHormigoacuten

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

()

Ciu

tat V

ella

Eix

ampl

eS

ants

-Mon

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Les

Cor

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vasi

Gragrave

cia

Hor

ta-G

uina

rdoacute

Nou

Bar

risS

ant A

ndre

uS

ant M

artiacute

Mamposteriacutea

Hormigoacuten

Otros

196

Caapiacutetulo 6 ndash Annaacutelisis de vuulnerabilidad

en el meacutetodo LM1_P

Fig

ura

6-1

1 P

rop

orc

ioacuten

de

las

tip

olo

giacutea

s es

tru

ctu

rale

s p

or

bar

rio

al

con

sid

erar

lo

s 69

982

ed

ific

ios

de

Bar

celo

na


634 Estadodeconservacioacuten

La base de datos de los edificios de Barcelona empleada en el presente trabajo tambieacuten incluye el dato

del estado de conservacioacuten de los edificios Los niveles de conservacioacuten empleados en la base de datos se

indican en la Tabla 6-7 De acuerdo con dicha informacioacuten de los 69982 edificios el 9227 tienen un

estado de conservacioacuten normal mientras que el 756 de los edificios tienen un estado de conservacioacuten

regular y menos del 02 de los edificios tienen un estado de conservacioacuten entre deficiente y ruinoso

Tabla 6-7 Clasificacioacuten empleada por el Ayuntamiento de Barcelona para indicar el nivel de conservacioacuten de

los edificios

Coacutedigo Descripcioacuten

N Normal

R Regular

D Deficiente

O Ruinoso

64 Plataforma GIS

641 Segregacioacutendeedificiosespeciales

En el presente trabajo los edificios estudiados son edificios con las tipologiacuteas indicadas en la Tabla 3-2 y

ademaacutes edificios cuyo principal uso es el residencial Por lo tanto fue necesario separar a los edificios

especiales que no teniacutean uso residencial siendo estos los edificios de uso industrial los edificios de uso

comercial los de uso deportivo los de uso para oficinas los de uso cultural y religioso y los de uso para

espectaacuteculos Para identificar los edificios especiales se emplea principalmente la informacioacuten del uso del

edificio incluida en la base de datos En el presente trabajo se consideroacute la seleccioacuten de los edificios

especiales que fue realizada por Lantada (2007) y por Lantada et al (2009b) Por lo tanto en el presente

trabajo se excluyeron del estudio de vulnerabilidad los mismos edificios especiales que fueron

identificados por Lantada et al (2009b)

642 Lainformacioacutencatastral

La Figura 6-12 muestra un ejemplo de la informacioacuten catastral disponible En este caso la figura

corresponde a una manzana de Barcelona identificada mediante el coacutedigo 41300 En dicha figura se

delimitan tambieacuten las parcelas de la manzana las cuales se identifican mediante un nuacutemero compuesto

formado por el nuacutemero de la manzana y el nuacutemero de la parcela En este ejemplo la manzana tiene 10

parcelas y por ello los coacutedigos de las parcelas van desde el 41300-001 hasta el 41300- 010 En la Figura

6-13 se muestra una imagen digital de la manzana del ejemplo

198

Fig

Adiciona

dicho fin

la manza

sobre la

tiene un

(Te) y qu

el Ayun

descrita

presente

Figura 6

Ca

gura 6-12 Eje

almente la

n las parcelas

ana 41300 y

misma Por

nuacutemero maacute

ue hay dos z

ntamiento de

permitioacute ide

trabajo

6-13 Imagen


mplo de una

informacioacuten

s se dividen

y las subparc

ejemplo los

aacuteximo de niv

zonas de pati

e Barcelona

entificar las

digital de la m

naacutelisis de vu

manzana con

catastral in

en subparcel

celas que con

s datos de la

veles igual a

o (P) En el a

para indica

principales

manzana 413

de d

ulnerabilidad

n los datos c

Barcelona

ncluye una d

las por ejem

ntiene Los

a Figura 6-14

7 (VII) que

anexo D se i

ar caracteriacutest

caracteriacutestic

00 (ICC 2010

datos del IMI

en el meacutetod

catastrales fac

a

descripcioacuten d

mplo en la Fi

letreros de c

4 indican que

e la cubierta

incluye la tot

ticas de las

as geomeacutetric

0) representa

(2009)

o LM1_P

cilitados por

del contenido

igura 6-14 se

cada subparc

e en la parce

a del edificio

talidad de los

parcelas L

cas de cada

da mediante

el Ayuntamie

do de cada p

e muestra la

cela indican

ela existe un

o es tipo terr

s coacutedigos em

La informaci

edificio estu

la Figura 6-1

ento de

parcela Para

parcela 4 de

informacioacuten

edificio que

raza catalana

mpleados por

ioacuten catastral

udiado en el

2 en la base

a

e

n

e

a

r

l

l

Fig

643 A

A partir

de cada

dichos re

(Tabla 6

(Figura 6

Tabla

Por otra

correspo

medio de

niveles e

Evaluacioacuten

gura 6-14 De

Alturadelo

del dato del

distrito de

esultados el

6-8) y el dis

6-15)

6-8 Nuacutemero

1 C2 Ei3 Sa4 Le5 Sa6 G7 H8 N9 Sa10 S

parte en la

ondiente desv

e niveles es e

es el de Vallv

n probabilista

etalle de la inf

osedificios

nuacutemero de n

Barcelona y

l distrito con

strito con el

o medio de niv

Distrito

iutat Vella ixample ants-Montjuiumlc es Corts arriagrave-Sant Gerv

Gragravecia Horta-Guinardoacute Nou Barris

ant Andreu Sant Martiacute

Tabla 6-9 s

viacioacuten estaacuten

el de Esquer

vidrera-Les P

a del riesgo s

formacioacuten ca

s

niveles por e

y su corresp

el mayor nuacute

menor nuacuteme

veles de los e

de

Nuacutem

vasi

e muestra el

ndar De acu

rra Eixample

Planes con 1

siacutesmico de ed

atastral de la

edificio se es

pondiente de

uacutemero medio

ero medio de

edificios de c

esviacioacuten est

mero medio de nlos edificios

585 716 485 566 476 469 382 403 386 493

l nuacutemero me

uerdo con di

e con 757 ni

82 niveles (

dificios en zo

parcela 4 de

stimoacute el nuacutem

sviacioacuten est

o de niveles

e niveles el

cada distrito d

aacutendar

niveles de s

D

edio de nivel

icha informa

iveles y el b

Figura 6-16)

onas urbanas

la manzana 4

ero medio de

aacutendar (Tabla

es el del Eix

de Horta-Gu

de Barcelona

Desviacioacuten estaacute(niveles)

156 238 263 358 281 248 236 265 274 345

les de cada b

acioacuten el barri

arrio con el

)

s

41300 (Figura

e niveles de

a 6-8) De a

xample con

uinardoacute con

a y su corresp

aacutendar

barrio de Ba

io con el ma

menor nuacuteme

199

a 6-12)

los edificios

acuerdo con

716 niveles

382 niveles

pondiente

arcelona y su

ayor nuacutemero

ero medio de

9

s

n

s

s

u

o

e


Tabla 6-9 Nuacutemero medio y desviacioacuten estaacutendar de los niveles de los edificios de cada barrio de Barcelona

Distrito Barrio Nuacutemero medio de niveles de los

edificios

Desviacioacuten estaacutendar (niveles)

1 Ciutat Vella 01 Barceloneta 538 176

02 Parc 590 137

03 Gogravetic 596 124

04 Raval 594 151

2 Eixample 05 Sant Antoni 740 217

06 Esquerra Eixample 757 214

07 Dreta Eixample 718 199

08 Estacioacute Nord 743 250

09 Sagrada Familia 612 301

3 Sants-Montjuiumlc 10 Poble ndashsec 570 218

11 Montjuiumlc 307 231

12 Zona Franca-Port 369 221

13 Font de la Guatlla 481 295

14 Bordeta-Hostafrancs 537 286

15 Sants 478 242

4 Les Corts 16 Les Corts 592 359

17 Pedralbes 485 342

5 Sarriagrave-Sant Gervasi 18 Sant Gervasi 595 267

19 Sarriagrave 394 226

20 Vallvidrera-Les Planes 182 106

6 Gragravecia 21 Gragravecia 506 245

22 Vallcarca 379 231

7 Horta-Guinardoacute 23 Guinardoacute 461 252

24 Horta 323 189

25 Vall drsquoHebron 402 290

8 Nou Barris 26 Viliapicina-Turoacute de la Peira 407 273

27 Roquetes-Verdum 467 244

28 Ciutat Meridiana-Vallbona 209 192

9 Sant Andreu 29 Sagrera 542 354

30 Congreacutes 470 205


32 Bon Pastor 223 196

33 Trinitat Vella 375 180

10 Sant Martiacute 34 Fort Pius 692 307

35 Poblenou 402 304

36 Barris Besograves 464 395

37 Clot 496 294

38 Verneda 746 422

Evaluacioacuten

Figura 6-

Figura 6

n probabilista

-15 Nuacutemero m

6-16 Nuacutemero

a del riesgo s

medio de niv

medio de niv

siacutesmico de ed

veles de los e

veles de los e

dificios en zo

dificios de ca

edificios de c

onas urbanas

ada distrito d

cada barrio de

s

de Barcelona

e Barcelona

201


644 Siacutentesisdelosdatosyfiabilidad

Al analizar y procesar la base de datos proporcionada por el IMI se generoacute la Figura 6-17 en la cual se

resume la cantidad de informacioacuten disponible en relacioacuten a los edificios de Barcelona Particularmente es

posible identificar que de acuerdo con el catastro la ciudad tiene 78668 parcelas de las cuales 71256

estaacuten edificadas De manera que el 906 de las parcelas totales de Barcelona tienen alguacuten tipo de

edificacioacuten Particularmente se conoce la tipologiacutea de los edificios existentes en 70137 parcelas lo cual

representa el 984 de las parcelas construidas A partir de los datos existentes en las bases de datos

generadas por Lantada et al (2007) y la nueva informacioacuten proporcionada por el IMI fue posible

identificar la tipologiacutea y el antildeo de construccioacuten de 69982 edificios En el presente trabajo al igual que en

el de Lantada et al (2009b) se estima la vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de los 69982 edificios que

representan el 982 de las parcelas construidas Por otra parte para fines de hacer estimaciones de los

efectos sobre la poblacioacuten se dispone de informacioacuten de personas censadas en 58481 parcelas

Adicionalmente es posible sentildealar que el nuacutemero de edificios analizados en el presente trabajo es una

cantidad similar a los 70157 edificios residenciales analizados por Lantada et al (2009a) El empleo de los

mismos edificios que estudiaron Lantada et al (2009b) facilitaraacute la comparacioacuten entre los resultados de

dicho estudio y los obtenidos en el presente trabajo

Tal como se ha descrito anteriormente la base de datos empleada en el presente trabajo ha sido procesada

y mejorada a traveacutes de los antildeos Por tal razoacuten y por el origen mismo de los datos se considera que la

informacioacuten empleada en el presente trabajo para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios tiene

en general una alta fiabilidad Particularmente en el caso de la informacioacuten de la tipologiacutea estructural se

le asignaraacute un factor de fiabilidad igual a 8 entre una escala de 0 a 10

Figura 6-17 Resumen de los datos disponibles en el presente trabajo sobre los edificios de Barcelona

78668 parcelas (100)

71256 parcelas construidas (906 100)

70137 edificios con tipologiacutea conocida (892 984)

69982 edificios con tipologiacutea y antildeo de construccioacuten (890 982 100)

58481 edificios con tipologiacutea antildeo de construccioacuten y personas censadas (743 820 836)


65 Vulnerabilidad

En este apartado se describen las principales consideraciones realizadas para estimar la vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios de Barcelona a partir de los datos de los edificios descritos anteriormente en este

mismo capiacutetulo La estimacioacuten de la vulnerabilidad se realiza mediante la metodologiacutea LM1_P y con la

ayuda del coacutedigo USERISK 2011 Se incluyen tambieacuten los principales resultados de la vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios de la ciudad

651 USERISK2011uncasodeaplicacioacuten

Para estimar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de Barcelona se emplea el coacutedigo

USERISK 2011 Para el caso de los edificios de Barcelona el coacutedigo considera 1) Los iacutendices de

vulnerabilidad por tipologiacutea estructural establecidos en la metodologiacutea LM1 de Risk-UE (Milutinovic y

Trendafiloski 2003) [Tabla 3-2] 2) Los modificadores regionales de la vulnerabilidad establecidos por

Lantada (2007) [Tabla 3-3] y 3) Los modificadores de vulnerabilidad debidos al estado de conservacioacuten

del edificio al nuacutemero de niveles del edificio a la irregularidad geomeacutetrica en planta del edificio a la

posicioacuten del edificio en la manzana y a las diferencias de altura entre edificios adyacentes

Estado de conservacioacuten del edificio

El dato del estado de conservacioacuten de cada edificio estudiado permite estimar el respectivo modificador

de la vulnerabilidad siacutesmica de acuerdo con los criterios indicados en la Tabla 3-4

Nuacutemero de niveles del edificio

La informacioacuten del nuacutemero de niveles del edificio permite considerar el respectivo modificador de la

vulnerabilidad siacutesmica de acuerdo con los criterios indicados en la Tabla 3-5


Debido a que en la base de datos de los edificios no existe informacioacuten expliacutecita sobre la irregularidad

geomeacutetrica en planta es posible hacer una estimacioacuten de dicha irregularidad mediante los datos

geomeacutetricos disponibles Para ello se emplea el criterio considerado por Lantada (2007) el cual se basa

en la estimacioacuten de la razoacuten de compacidad RC (Lantada 2007 De Smith et al 2007) El valor de RC se

estima de acuerdo con la Ec 6-1

C

ARC

A 6-1

donde A es el aacuterea del poliacutegono estudiado y AC el aacuterea del ciacuterculo que tiene el mismo periacutemetro

que el poliacutegono RC vale 1 cuando el poliacutegono es un ciacuterculo y toma valores entre 0 y 1 para cualquier


otra forma En la Tabla 6-10 se muestran los criterios empleados para asignar el modificador de la

vulnerabilidad en funcioacuten del valor de RC

Tabla 6-10 Modificador de la vulnerabilidad por irregularidad geomeacutetrica en planta (Lantada et al 2009b)

RC Modificador

RClt05 +004

05sectRClt07 +002

Posicioacuten del edificio en la manzana

En el presente trabajo los modificadores de la vulnerabilidad debidos a la posicioacuten del edificio en la

manzana se toman en cuenta mediante el criterio considerado por Lantada et al (2009b) el cual se

resume en la Tabla 6-11

Tabla 6-11 Modificador de la vulnerabilidad por la posicioacuten del edificio en la manzana

Posicioacuten Coacutedigo USERISK Modificador

Terminal 3 +006

Esquina 1 +004

Intermedio 2 -004

Diferencias de altura entre edificios adyacentes

En el caso de las diferencias de altura la vulnerabilidad siacutesmica del edificio se modifica de acuerdo con el

criterio establecido por Lantada et al (2009b) el cual se resume en la Figura 6-18 Adicionalmente en la

Tabla 6-12 se incluyen los coacutedigos para indicar en el archivo de datos requerido por USERISK cada uno

de los casos de la Figura 6-18

Figura 6-18 Modificadores en funcioacuten del nuacutemero de plantas de los edificios adyacentes (Lantada et al

2009b)

000

+002 +004

-004 -002

(a) (b) (c)

(d) (e)


Tabla 6-12 Coacutedigos para identificar en USERISK los diferentes casos del modificador relativo al nuacutemero de

plantas de los edificios adyacentes (Figura 6-18)

Caso Coacutedigo USERISK

a 0

b 1

c 2

d 3

e 4

Estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de Barcelona

En el presente trabajo se estima la vulnerabilidad siacutesmica de 69982 edificios de Barcelona Por lo tanto se

generoacute una base de datos que permitiese estimar la vulnerabilidad siacutesmica de dichos edificios A manera

de ejemplo se eligieron dos edificios de dicha base de datos para mostrar el procedimiento empleado para

estimar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de cada uno de los edificios de Barcelona Para facilitar la

identificacioacuten de los dos edificios del ejemplo en el presente documento los mismos se denominan BCN3

y BCN4

Generacioacuten de los archivos de datos para usarse en USERISK 2011

Como se mencionoacute en el capiacutetulo 4 para realizar estimaciones de la vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios mediante el coacutedigo USERISK se requiere generar dos archivos de datos Por ello para estimar

la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 se generoacute el archivo de datos generales

(datos_generalesdata) que conteniacutea la informacioacuten indicada en la Tabla 6-13 y el archivo de datos

especiacuteficos de los edificios (edificios_BCNcsv) que conteniacutea la informacioacuten incluida en Tabla 6-14 El

formato requerido para cada uno de los dos archivos se indica en el anexo C

Tabla 6-13 Descripcioacuten de los datos que contiene el archivo de texto datos_generalesdata requerido para

estimar mediante USERISK la vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4

No Descripcioacuten Dato

1 Nombre de la ciudad o regioacuten de estudio

Barcelona

2 Nuacutemero de edificios incluidos en el estudio

2

3 (Va) = Liacutemite inferior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V

-1

4 (Vb) = Liacutemite superior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V

2

5 Ubicacioacuten del archivo csv que contiene los datos de los edificios Cedificios_BCNcsv

6 Ubicacioacuten del archivo hz que contiene la informacioacuten de las curvas de peligrosidad siacutesmica del sitio en el que estaacuten los edificios en estudio

Cpeligro_sismico_BCNhz


Es importante sentildealar que aunque en el archivo de datos generales (Tabla 6-13) se incluye la ubicacioacuten

del archivo que contiene la informacioacuten de la peligrosidad siacutesmica tal informacioacuten no se emplea para

estimar la vulnerabilidad siacutesmica Sin embargo como se veraacute en el capiacutetulo siguiente la informacioacuten de

la peligrosidad siacutesmica siacute seraacute necesaria para que USERISK pueda estimar el riesgo siacutesmico de los

edificios

Tabla 6-14 Descripcioacuten de los datos que contiene el archivo de texto edificios_BCNcsv requerido para

estimar mediante USERISK 2011 la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4

No Descripcioacuten Edificio

BCN3 BCN4








8 Aacuterea del edificio (m) 6834 5868

9 Periacutemetro del edificio (m2) 3980 3697


11 Coacutedigo de la tipologiacutea estructural RC32 M31



14 Zona siacutesmica (Tabla 5-6) II II

15 Coacutedigo de estado de conservacioacuten (Tabla 3-4) N N

16 Coacutedigo de la posicioacuten del edificio (Tabla 6-11) 1 1

17 Coacutedigo de la diferencia de alturas de los edificios adyacentes (Tabla 6-12)

0 1

Caacutelculo de la vulnerabilidad siacutesmica mediante USERISK 2011

Una vez generado el archivo de datos que contiene la informacioacuten de los edificios BCN3 y BCN4 es

posible emplear el coacutedigo USERISK para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios

Particularmente USERISK estima los valores de α y β que definen las curvas Inferior Mejor y Superior

de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio Para hacerlo USERISK estima primero los valores de αm y

βm que definen a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio mediante los pasos

siguientes

1) Determina el valor de VI (iacutendice de vulnerabilidad por tipologiacutea estructural) del edificio en

funcioacuten del dato de la tipologiacutea estructural

2) Determina el valor de ΔVR (factor de vulnerabilidad regional) del edificio en funcioacuten del dato

de la ciudad en la que se encuentran los edificios que en este caso es Barcelona


3) Determina los modificadores de la vulnerabilidad para obtener el valor de ΔVm (suma de

modificadores de la vulnerabilidad) en funcioacuten de los datos asociados a los modificadores

considerados para los edificios de Barcelona

4) Obtiene el valor de IV (iacutendice de vulnerabilidad medio) del edificio mediante la Ec 1-1

5) Obtiene los valores de Vc y Vd (liacutemites del intervalo de confianza) mediante la Ec 3-19 y la Ec

3-20

6) Propone valores de βm hasta encontrar los valores de αm y βm que correspondan a una funcioacuten

de probabilidad beta cuyo valor medio sea igual a IV y cuyo intervalo de confianza del 90 esteacute

delimitado por los valores de Vc y Vd

De manera similar los principales pasos empleados por USERISK para estimar los valores de αL y βL

que definen la curva Inferior de vulnerabilidad para cada edificio son los siguientes

1) Obtiene el valor de _I LV mediante la Ec 3-27

2) Determina los valores de Vc_L y de Vd_L mediante la Ec 3-28 y la Ec 3-29 respectivamente

3) Propone valores de βL hasta encontrar los valores de αL y βL que correspondan a una funcioacuten de

probabilidad beta cuyo valor medio sea igual a _I LV y cuyo intervalo de confianza del 90 esteacute

delimitado por los valores de Vc_L y de Vd_L

Finalmente los principales pasos empleados por USERISK para estimar los valores de αU y βU que

definen la curva Superior de vulnerabilidad para cada edificio son los siguientes

1) Obtiene el valor de _I UV mediante la Ec 3-34

2) Determina los valores de Vc_U y de Vd_U mediante la Ec 3-35 y la Ec 3-36 respectivamente

3) Propone valores de βU hasta encontrar los valores de αU y βU que correspondan a una funcioacuten

de probabilidad beta cuyo valor medio sea igual a _I UV y cuyo intervalo de confianza del 90

esteacute delimitado por los valores de Vc_U y de Vd_U

Los resultados generados por USERISK se incluyen en un archivo que en el caso del ejemplo se

denomina edificio_vulnerabilityRES Dicho archivo contiene datos de los edificios y los resultados de la

estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica (Tabla 6-15) Tales resultados son el iacutendice de vulnerabilidad

medio IV y los valores de α y β que definen a las curvas de vulnerabilidad Inferior Mejor y Superior

respectivamente de cada edificio A partir de los valores de α y β de la Tabla 6-15 es posible generar las

curvas de vulnerabilidad de los edificios BCN3 (Figura 6-19a) y BCN4 (Figura 6-19b) De acuerdo con

dichas curvas de vulnerabilidad hay una probabilidad entre el 3996 y el 7008 con un valor medio de

555 de que el iacutendice de vulnerabilidad del edificio BCN3 sea mayor que 05 Tambieacuten hay un 50 de


probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad del edificio BCN3 sea mayor que un valor entre 043 y

065 con un valor medio de 054 De manera similar si se consideran las curvas de vulnerabilidad del

edificio BCN4 es posible identificar que para este edificio hay una probabilidad entre el 9816 y el

9966 con un valor medio del 9928 de que el iacutendice de vulnerabilidad del edificio BCN4 sea mayor

que 05 Tambieacuten hay un 50 de probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad del edificio BCN4 sea

mayor que un valor entre 085 y 098 con un valor medio de 092 Por lo tanto a partir de estos resultados

es posible afirmar que la vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 es significativamente mayor que la del

edificio BCN3

Tabla 6-15 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo de texto edificios_vulnerabilityres el cual

es generado por USERISK 2011 para concentrar los resultados de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios

BCN3 y BCN4


Descripcioacuten Edificio

BCN3 BCN4

Datos













Resultados

13 Iacutendice de vulnerabilidad medio IV 054 0918

14 Valor de αL correspondiente a la curva Inferior de la vulnerabilidad del edificio 1224 4753

15 Valor de βL correspondiente a la curva Inferior de la vulnerabilidad del edificio 1351 2941

16 Valor de αm correspondiente a la curva Mejor de la vulnerabilidad del edificio 1320 4806

17 Valor de βm correspondiente a la curva Mejor de la vulnerabilidad del edificio 1251 2711

18 Valor de αU correspondiente a la curva Superior de la vulnerabilidad del edificio 1402 4524

19 Valor de βU correspondiente a la curva Superior de la vulnerabilidad del edificio 1141 2321

El proceso empleado para estimar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 se

repite para obtener las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de cada uno de los 69982 edificios de Barcelona


estudiados en el presente trabajo Maacutes adelante se describen con detalle los resultados obtenidos al

estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de la ciudad

(a) (b)

Figura 6-19 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (a) y BCN4 (b)

Estimacioacuten de curvas promedio de vulnerabilidad siacutesmica de un grupo de edificios (barrio distrito etc)

Los resultados de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio pueden emplearse para obtener curvas que

representen la vulnerabilidad siacutesmica de un grupo de edificios (barrio distrito etc) Enseguida se

describe mediante un ejemplo el procedimiento empleado en el presente trabajo para obtener curvas

promedio de vulnerabilidad siacutesmica Especiacuteficamente se obtienen las curvas promedio de vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 a partir de las curvas de vulnerabilidad de cada uno de dichos

edificios (Figura 6-19) Para ello se considera que una curva promedio de la vulnerabilidad es aquella

que surge al promediar los valores del iacutendice de vulnerabilidad que tienen la misma probabilidad

acumulada Por ello las curvas promedio de la vulnerabilidad de los edificios BCN3 y BCN4 se obtiene

mediante los pasos siguientes 1) se estiman las probabilidades de que el iacutendice de vulnerabilidad sea

menor o igual a un grupo de valores representativos del intervalo -1 y 2 de cada una de las curvas de

vulnerabilidad de los edificios Por ejemplo en la Tabla 6-16 se muestran los valores del iacutendice de

vulnerabilidad de las curvas Mejor de los edificios BCN3 y BCN4 que tienen las mismas probabilidades

acumuladas (P[Vltv]) 2) se determinan iacutendices de vulnerabilidad promedio que se obtienen al promediar

los iacutendices de vulnerabilidad de cada edificio que tienen la misma probabilidad acumulada Por ejemplo

de acuerdo con la Tabla 6-16 el edificio BCN3 tiene una probabilidad del 50 de tener un iacutendice de

vulnerabilidad menor a 054 y el edificio BCN4 tiene una probabilidad del 50 de tener un iacutendice de

vulnerabilidad menor a 093 por lo tanto en la curva promedio de los edificios BCN3 y BCN4 habraacute una

probabilidad del 50 de que el iacutendice de vulnerabilidad sea menor a 074 (Tabla 6-16) En la Figura 6-20

se muestran la curva Mejor promedio de los edificios BCN3 y BCN4 generadas a partir del

procedimiento descrito y las respectivas curvas Mejor de los edificios BCN3 y BCN4

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Iacutendice de Vulnerabilidad ( V ) P

rob

abili

dad

[ V

lt v

]

Inferior

Mejor

Superior


Posteriormente es posible emplear los puntos que definen a la curva promedio (Figura 6-20) para

obtener una funcioacuten de probabilidad beta que la represente Para ello basta con estimar los paraacutemetros α

y β que definen a la funcioacuten de probabilidad beta Para tal fin es posible usar esencialmente el mismo

procedimiento descrito en el capiacutetulo 3 para estimar los paraacutemetros α y β que definen a la curva Mejor de

la vulnerabilidad siacutesmica De acuerdo con dicho procedimiento es posible determinar una funcioacuten de

probabilidad beta a partir de tres puntos de la funcioacuten el valor medio y los valores que determinan el

intervalo de confianza del 90 Por lo tanto en el presente caso de los edificios BCN3 y BCN4 se emplea

dicho procedimiento para obtener la curva Mejor promedio que representa la vulnerabilidad de ambos

edificios y que de acuerdo con los resultados tal curva estaacute definida por los valores de α igual a 2589 y β

igual a 1871 Al repetir este proceso para el resto de las curvas de vulnerabilidad de los edificios BCN3 y

BCN4 es posible obtener las curvas promedio indicadas en la Figura 6-21 con sus respectivos

paraacutemetros α y β (Tabla 6-17)

Tabla 6-16 Iacutendices de vulnerabilidad de los edificios BCN3 y BCN4 que tienen la misma probabilidad

acumulada P(Vltv) de acuerdo con sus respectivas curvas Mejor de la vulnerabilidad e iacutendices de

vulnerabilidad promedio de los edificios BCN3 y BCN4 que determinan la curva Mejor promedio de los

edificios BCN3 y BCN4

Curva Mejor de la vulnerabilidad Curva Mejor promedio de la vulnerabilidad

Edificio BCN3 EdificioBCN4 Edificios BCN3 y BCN4 Iacutendice de

vulnerabilidad ( V )

P(Vltv) Iacutendice de




P(Vltv)

016 01 070 01 043 01 029 02 078 02 054 02 039 03 083 03 061 03 047 04 088 04 068 04 054 05 093 05 074 05 061 06 096 06 079 06 070 07 101 07 086 07 079 08 106 08 093 08 092 09 113 09 103 09 137 1 139 1 138 1

El iacutendice de vulnerabilidad promedio se obtiene al promediar los iacutendices de los edificios BCN3 y BCN4 que tienen la misma

probabilidad acumulada Estos iacutendices promedio y sus respectivas probabilidades acumuladas son los puntos que definen a la

curva Mejor promedio de los edificios BCN3 y BCN4

El procedimiento descrito anteriormente para estimar las curvas de vulnerabilidad promedio de dos

edificios puede emplearse tambieacuten para obtener curvas de vulnerabilidad promedio de mayor nuacutemero de

edificios De tal forma que es posible obtener por ejemplo curvas de vulnerabilidad siacutesmica promedio de

cada barrio y distrito de Barcelona Maacutes adelante se muestran ejemplos de las curvas de vulnerabilidad

siacutesmica promedio que se han estimado en el presente trabajo para barrios y distritos de Barcelona


Figura 6-20 Curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente y


Figura 6-21 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente y curvas de

vulnerabilidad promedio representativas de ambos edificios

Tabla 6-17 Valores de α y β que definen a cada una de las curvas promedio que representan a la

vulnerabilidad siacutesmica de los edificios BCN3 y BCN4 y sus respectivos valor medio y desviacion estaacutendar

Curva promedio de vulnerabilidad siacutesmica α β V σ

Inferior 2601 2141 065 021

Mejor 2589 1871 074 022

Superior 2609 1661 083 022

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Mejor BCN3

Mejor BCN4

Mejor Promedio BCN3 y BCN4

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior BCN3

Mejor BCN3Superior BCN3

Inferior BCN4

Mejor BCN4

Superior BCN4

Inferior PromedioMejor Promedio

Superior Promedio


652 VulnerabilidaddeBarcelona

En el presente apartado se muestran y comentan los principales resultados que se obtienen al estimar

mediante USERISK 2011 la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de Barcelona Es importante destacar

que a pesar de que se obtienen resultados de vulnerabilidad siacutesmica por edificio los resultados de

vulnerabilidad se expresan principalmente en funcioacuten de superficies que incluyen a grupos de edificios

Se utilizan principalmente los distritos y los barrios La razoacuten para escoger esta forma de presentar los

resultados obedece fundamentalmente a razones de confidencialidad De hecho tanto el meacutetodo LM1_P

como la calidad de los datos disponibles permite realizar el anaacutelisis de vulnerabilidad y dantildeo edificio a

edificio Con todo el caraacutecter probabilista del meacutetodo LM1 pero particularmente del meacutetodo LM1_P

exige precaucioacuten en la interpretacioacuten y representacioacuten de los resultados Lantada (2007) observoacute que el

nivel de distrito puede ser adecuado si bien en distritos heterogeacuteneos con parques y jardines como por

ejemplo Sarriaacute-Sant Gervasi o con amplias zonas industriales como por ejemplo Sants-Montjuiumlc se

pierde resolucioacuten El nivel de ZRP llega a un importante nivel de detalle y tiene la ventaja de la

homogeneidad de las zonas este nivel de detalle se consideroacute uacutetil para los servicios de proteccioacuten civil

Con todo quizaacutes la divisioacuten territorial que mejor concilia la simplicidad con la resolucioacuten de los

resultados es el nivel de Barrio Este es el nivel que ha aconsejado el Ayuntamiento para estudios

recientes (Lantada et al 2009b)

Al estimar la vulnerabilidad siacutesmica de la totalidad de los edificios de Barcelona considerados en el

presente estudio mediante el mismo proceso que el seguido para los edificios BCN3 y BCN4 descrito

anteriormente es posible obtener los resultados de vulnerabilidad para cada edificio de Barcelona Tales

resultados pueden emplearse para obtener las curvas de vulnerabilidad promedio de Barcelona que se

muestran en la Figura 6-22 y cuyos paraacutemetros se incluyen en la Tabla 6-18 De acuerdo con dichos

resultados la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad en Barcelona sea mayor que 05 variacutea entre

el 7905 y el 9321 con un valor medio del 8791 De manera similar es posible estimar la

probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 08 y 10 (Tabla 6-19) Es importante

sentildealar que si se estuviese aplicando el meacutetodo LM1 de Risk-UE (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

entonces la vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona estariacutea representada por un iacutendice de vulnerabilidad

promedio igual a 075 valor que en el presente trabajo corresponde al valor medio de la curva Mejor

promedio de la vulnerabilidad siacutesmica (Tabla 6-18)

De manera similar a como se obtuvieron las curvas de vulnerabilidad promedio de Barcelona es posible

obtener curvas de vulnerabilidad por tipologiacuteas como las mostradas en la Figura 6-23 que corresponden

a las curvas de vulnerabilidad promedio de los 48822 edificios de mamposteriacutea y de los 18354 edificios


de hormigoacuten en Barcelona Los paraacutemetros que definen a cada una de dichas curvas de vulnerabilidad se


Figura 6-22 Curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona

Tabla 6-18 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de

Barcelona

Curva Inferior promedio Curva Mejor Promedio Curva Superior promedio

αL βL _I LV σL

αm βm IV V

αU βU _I UV σU

281 2241 067 021 272 1931 075 021 2674 1701 083 022


Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de la ciudad

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 10)


7905 8791 9321 2688 4235 5689 539 127 2293

De acuerdo con las curvas de vulnerabilidad promedio de la Figura 6-23 (a) hay una probabilidad entre el

9453 y el 990 con un valor medio del 9761 de que el iacutendice de vulnerabilidad de los edificios de

mamposteriacutea en Barcelona sea mayor que 05 Mientras que de acuerdo con las curvas de vulnerabilidad

promedio de la Figura 6-23 (b) hay una probabilidad entre el 4313 y el 7405 con un valor medio

del 5964 de que el iacutendice de vulnerabilidad de los edificios de hormigoacuten en Barcelona sea mayor que

05 De manera similar en la Tabla 6-21 se indica la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad de

los edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten de Barcelona tome valores mayores a 08 y 10 A partir de

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


estos resultados y al considerar que el nuacutemero de edificios de mamposteriacutea en Barcelona es maacutes del

doble de los edificios de hormigoacuten es posible concluir que los edificios de mamposteriacutea son los que

contribuyen en mayor medida a los altos niveles de vulnerabilidad siacutesmica que tiene la ciudad

(a) (b)

Figura 6-23 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea (a) y de hormigoacuten (b) de

Barcelona

Tabla 6-20 Paraacutemetros que definen a las curvas de vulnerabilidad siacutesmica promedio de los edificios de

mamposteriacutea y de hormigoacuten de Barcelona


Tipologiacutea αL βL _I LV σL αm βm

IV V αU βU _I UV σU

1 Mamposteriacutea 4748 3321 077 016 4773 3041 083 016 4730 2741 090 017

2 Hormigoacuten 1370 1461 045 028 1416 1291 057 028 1453 1131 069 029


los grupos de edificios pertenecientes a la tipologiacutea de hormigoacuten y de mamposteriacutea respectivamente

Tipologiacutea

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 10)


1 Mamposteriacutea 9453 9761 9900 4215 5841 7278 737 1554 2785

2 Hormigoacuten 4313 5964 7405 1076 2129 3561 236 639 1413

Por otra parte se obtuvieron las curvas de vulnerabilidad de cada distrito de Barcelona (Figura 6-24 y

Figura 6-25) las cuales estaacuten definidas mediante los paraacutemetros que se indican en la Tabla 6-22 De

acuerdo con los resultados obtenidos la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad en el distrito de

Ciutat Vella sea mayor que 08 variacutea entre el 5596 y el 7915 con un valor medio del 6865 En

forma similar la probabilidad de que en el distrito de Nou Barris el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor

que 08 variacutea entre el 1805 y el 4541 con un valor medio del 3141 Este mismo tipo de resultados

se encuentra resumido en la Tabla 6-23 para cada distrito Adicionalmente en la Figura 6-27 y en Figura

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


6-28 se muestran mapas con las probabilidades de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 y

08 respectivamente en cada distrito de Barcelona De acuerdo con dichos mapas los distritos de Ciutat

Vella y del Eixample en conjunto constituyen la regioacuten de mayor vulnerabilidad siacutesmica de la ciudad

Siendo el distrito de Ciutat Vella el de mayor vulnerabilidad Esta conclusioacuten coincide con la obtenida por

Lantada et al (2009b) y con los resultados obtenidos por Mena (2002) La alta vulnerabilidad de los

distritos de Ciutat Vella y del Eixample se puede identificar tambieacuten al analizar las curvas de

vulnerabilidad siacutesmica de cada distrito (Figura 6-24 Figura 6-25 Figura 6-26) y los resultados asociados

a dichas curvas (Tabla 6-22 Tabla 6-23)

(a) (b)

(c) (d)

Figura 6-24 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los distritos Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc

(c) y Les Corts (d)

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

Figura 6-25 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los distritos Sarriagrave-Sant Gervasi (a) y Gragravecia (b) Horta-

Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f)

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

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ad [

V lt

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Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

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1


Pro

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ad [

V lt

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Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

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08

09

1


Pro

bab

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ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


Tabla 6-22 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas de la vulnerabilidad siacutesmica de los distritos de

Barcelona


Distrito αL βL _I LV σL αm βm

IV V αU βU

_I UV σU

1 Ciutat Vella 3406 2191 083 019 3305 1931 089 02 322 1701 096 02

2 Eixample 2431 1751 074 023 2361 1521 082 023 2315 1331 09 024

3 Sants-Montjuiumlc 2607 2031 069 022 2567 1791 077 022 2529 1581 085 022

4 Les Corts 2034 1751 061 024 2016 1541 07 025 1985 1351 079 025

5 Sarriagrave-Sant Gervasi

257 2171 063 021 253 1901 071 022 2483 1671 079 023

6 Gragravecia 2779 2171 068 021 2757 1921 077 021 2705 1691 085 022

7 Horta-Guinardoacute 2712 2331 061 021 2633 2011 07 022 2717 1881 077 022

8 Nou Barris 2675 2321 061 021 2627 2031 069 022 2651 1841 077 022

9 Sant Andreu 2587 2211 062 021 2447 1841 071 022 2465 1671 079 023

10 Sant Martiacute 2429 1961 066 022 2351 1691 074 023 2304 1471 083 024


los distritos de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica

de cada distrito

Distritos

P( V gt 05) P( V gt 08) P( V gt 10)


1 Ciutat Vella 9498 9729 9862 5596 6865 7915 1876 3043 4400

2 Eixample 8565 9144 9515 4099 5507 6776 1300 2314 3559

3 Sants-Montjuiumlc 8036 8830 9333 3053 4489 5888 723 1481 2543

4 Les Corts 6792 7902 8676 2214 3502 4857 519 1123 2018


7207 8304 8992 2130 3534 4965 393 963 1835

6 Gragravecia 8086 8919 9396 2957 4483 5912 645 1402 2465

7 Horta-Guinardoacute 7058 8218 8939 1884 3293 4575 302 821 1473

8 Nou Barris 6933 8112 8894 1805 3141 4541 285 756 1478

9 Sant Andreu 7081 8254 8946 1999 3543 4872 351 994 1779

10 Sant Martiacute 7623 8535 9157 2697 4134 5610 620 1353 2434

En la Figura 6-26 es posible apreciar claramente que la vulnerabilidad siacutesmica del distrito de Ciutat Vella

es significativamente mayor que la del resto de los distritos Se puede observar tambieacuten que los distritos

de Nou Barris Les-Corts Horta-Guinardoacute Sant Andreu y Sarriagrave-Sant Gervasi tienen curvas Mejor de la

vulnerabilidad siacutesmica muy similares y ademaacutes son curvas que representan en general una

vulnerabilidad siacutesmica menor que la que representan el resto de las curvas de vulnerabilidad

correspondientes a los otros 5 distritos de Barcelona De manera que seriacutea posible clasificar a estos cinco

distritos como los de menor vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona afirmacioacuten que se confirma al observar

los mapas de vulnerabilidad siacutesmica de la Figura 6-27 y la Figura 6-28


Figura 6-26 Curvas Mejor promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de los distritos de Barcelona

Para cada distrito es posible obtener tambieacuten las curvas de vulnerabilidad de sus edificios de mamposteriacutea

y la de sus edificios de hormigoacuten Por ejemplo en la Figura 6-29 se muestran las curvas de vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea y los de hormigoacuten del distrito de Ciutat Vella del Eixample y de

Nou Barris respectivamente

En la Tabla 6-24 se muestran los paraacutemetros que definen a las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten de cada distrito de la ciudad Adicionalmente en la Tabla 6-25

se muestran algunas de las probabilidades de que el iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica en los edificios de

mamposteriacutea y hormigoacuten de cada barrio sea mayor que 05 08 y 1 De acuerdo con los resultados (Tabla

6-24 y Tabla 6-25) es posible observar que por ejemplo en el distrito de Ciutat Vella la probabilidad de

que el iacutendice de vulnerabilidad de sus edificios de hormigoacuten sea mayor que 05 variacutea entre el 3720 y el

6932 con un valor medio del 5385 Mientras que en el distrito del Eixample la probabilidad de que

el iacutendice de vulnerabilidad de sus edificios de hormigoacuten sea mayor que 05 variacutea entre el 4716 y el

7697 con un valor medio del 6345 Por lo tanto es posible concluir que en promedio los edificios

de hormigoacuten del distrito del Eixample tienen mayor vulnerabilidad siacutesmica que los edificios de hormigoacuten

del distrito de Ciutat Vella Sin embargo la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea de

este uacuteltimo distrito es muy similar a la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea del distrito

del Eixample Por ejemplo la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad de los edificios de

mamposteriacutea en ambos distritos sea mayor que 05 es aproximadamente 985 (Tabla 6-25)

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Ciutat Vella

Eixample

Sants-Montjuiumlc

Les Corts

Sarriagrave-Sant Gervasi

Gragravecia

Horta-Guinardoacute

Nou Barris

Sant Andreu

Sant Martiacute

Figu

Barc

Evaluacioacuten

ura 6-27 Prob

celona de ac

n probabilista

(

(b)

babilidad de

cuerdo con la

a del riesgo s

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

siacutesmico de ed

e de vulnerab

vulnerabilida

dificios en zo

ilidad V sea m

ad siacutesmica Me

onas urbanas

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

s

5 en cada dis

rior (b) y Supe

219

strito de

erior (c)

9

220

Figu

Barc

Ca

ura 6-28 Prob

celona de ac


(a)

(b)

babilidad de

cuerdo con la

naacutelisis de vu

que el iacutendice

as curvas de v

ulnerabilidad

e de vulnerab

vulnerabilida

en el meacutetod

ilidad V sea m

ad siacutesmica Me

o LM1_P

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

8 en cada dis

rior (b) y Supe

strito de

erior (c)


(a1) (b1)

(a2) (b2)

(a3) (b3)

Figura 6-29 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica promedio de los edificios de mamposteriacutea (a) y hormigoacuten (b)

de los distritos de Ciutat Vella (1) del Eixample (2) y de Nou Barris (3)

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


Tabla 6-24 Paraacutemetros que definen a cada una de las curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten de cada distrito de Barcelona

Distrito Curva Inferior promedio Curva Mejor Promedio Curva Superior promedio

Tipologiacutea αL βL _I LV σL αm βm IV V

αU βU _I UV σU

Ciutat Vella

1 Mamposteriacutea 5027 2981 088 016 4869 2621 095 016 4720 2301 102 0172 Hormigoacuten 1358 1531 041 027 1401 1351 053 028 1457 1201 064 028

Eixample 1 Mamposteriacutea 4987 3011 087 016 4803 2631 094 017 4735 2351 100 0172 Hormigoacuten 1374 1411 048 028 1426 1251 060 028 1445 1081 072 029

Sants-Montjuiumlc


Les Corts 1 Mamposteriacutea 4702 3391 074 016 4777 3141 081 016 4778 2861 088 0172 Hormigoacuten 1371 1421 047 028 1423 1261 059 028 1444 1091 071 029



Gragravecia 1 Mamposteriacutea 4813 3281 078 016 4849 3011 085 016 4766 2691 092 0172 Hormigoacuten 1365 1491 043 028 1403 1311 055 028 1442 1151 067 029

Horta-Guinardoacute


Nou Barris 1 Mamposteriacutea 4511 3581 067 016 4641 3361 074 016 4698 3101 081 0172 Hormigoacuten 1391 1451 047 028 1425 1271 059 028 1447 1101 070 029

Sant Andreu


Sant Martiacute 1 Mamposteriacutea 4905 3221 081 016 4917 2941 088 016 4820 2621 094 0172 Hormigoacuten 1375 1441 046 028 1419 1271 058 028 1441 1101 070 029

En la Figura 6-30 se muestra la probabilidad de que en cada distrito de Barcelona el iacutendice de

vulnerabilidad sea mayor que 08 en los edificios de mamposteriacutea y en los de hormigoacuten respectivamente

Al observar dicha figura es posible confirmar la mayor vulnerabilidad de los edificios de mamposteriacutea

con respecto a los de hormigoacuten Es posible observar tambieacuten que si uacutenicamente se consideran los mapas

de vulnerabilidad correspondientes a los edificios de mamposteriacutea entonces los distritos de Nou Barris

Les-Corts Horta-Guinardoacute Sant Andreu y Sarriagrave-Sant Gervasi son los de menor vulnerabilidad con lo

cual se obtiene una conclusioacuten similar a la obtenida a analizar la vulnerabilidad generada por todos los

edificios de cada distrito (Figura 6-27 y Figura 6-28) Sin embargo al observar los mapas de

vulnerabilidad debidos a los edificios de hormigoacuten es posible identificar que las diferencias entre la

vulnerabilidad de un distrito y otro es miacutenima (Figura 6-30) por ejemplo de acuerdo con las curvas

Mejor de la vulnerabilidad en los distritos de Nou Barris Sant Andreu Sant Martiacute Eixample Sarriagrave-Sant

Gervasi y Les Corts la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 08 estaacute entre el

20 y el 30 mientras que para los cinco distritos restantes dicha probabilidad estaacute entre el 10 y 20

Por otra parte se obtuvieron curvas de vulnerabilidad siacutesmica por barrio Por ejemplo en la Figura 6-31

se muestran las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los barrios de Parc y de Sagrera De acuerdo con

dicha figura en el barrio de Sagrera hay una probabilidad entre el 5312 y el 7779 con un valor

medio del 669 de que el iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica sea mayor que 05 Mientras que en el caso


del barrio Parc la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 estaacute entre el 9528

y el 9866 con un valor medio del 9738 Al mismo tiempo en el barrio de Sagrera hay una

probabilidad entre el 151 y el 817 con un valor medio del 408 de que el iacutendice de vulnerabilidad

siacutesmica sea mayor que 1 Mientras que en el caso del barrio de Parc la probabilidad de que el iacutendice de

vulnerabilidad sea mayor que 1 estaacute entre el 2107 y el 4578 con un valor medio del 3286 Por

otra parte si se hace este anaacutelisis extensivo al resto de los barrios es posible concluir que el barrio de

Parc es uno de los barrios de la ciudad con mayor vulnerabilidad siacutesmica y el de Sagrera es uno de los

barrios de menor vulnerabilidad siacutesmica en la ciudad En la Tabla 6-26 se incluyen los paraacutemetros que

definen a cada una de las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de los barrios de Barcelona y en la Tabla 6-27

se indican probabilidades de que en cada barrio de Barcelona el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que

05 08 y 10 Tal informacioacuten permite identificar por ejemplo que hay distritos cuyos barrios tienen

diferencias importantes en sus niveles de vulnerabilidad siacutesmica Por ejemplo en el distrito de Gragravecia en

el barrio del mismo nombre hay una probabilidad entre el 92 y el 3021 con un valor medio del

1846 de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 1 mientras que en el otro barrio denominado

Vallcarca dicha probabilidad variacutea entre el 341 y el 1456 con un valor medio de 799 (Tabla

6-27)

Tabla 6-25 Probabilidades en porcentaje de que el iacutendice de vulnerabilidad V sea mayor que 05 08 y 10

en los edificios de mamposteriacutea y hormigoacuten de los distritos de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior

Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica

Distrito

Tipologiacutea P(V gt05) P(V gt08) P(V gt10)


Ciutat Vella 1 Mamposteriacutea 9896 9958 9983 7009 8193 8990 2388 3904 55122 Hormigoacuten 3720 5385 6932 801 1702 2999 155 458 1072

Eixample 1 Mamposteriacutea 9872 9947 9980 6732 7989 8868 2152 3633 52232 Hormigoacuten 4716 6345 7697 1296 2450 3961 310 790 1685

Sants-Montjuiumlc 1 Mamposteriacutea 9668 9862 9944 5153 6714 7961 1131 2186 36152 Hormigoacuten 3994 5656 7149 927 1896 3260 191 538 1229

Les Corts 1 Mamposteriacutea 9290 9682 9867 3689 5302 6824 561 1231 23142 Hormigoacuten 4617 6246 7624 1242 2364 3862 291 749 1618


1 Mamposteriacutea 9125 9597 9826 3307 4893 6463 459 1041 20382 Hormigoacuten 4192 5849 7304 1019 2041 3442 218 601 1340

Gragravecia 1 Mamposteriacutea 9570 9819 9925 4666 6271 7624 910 1830 31672 Hormigoacuten 4054 5712 7195 950 1941 3320 197 559 1267

Horta-Guinardoacute


Nou Barris 1 Mamposteriacutea 8509 9253 9660 2218 3627 5234 215 550 12152 Hormigoacuten 4545 6184 7574 1185 2306 3790 269 720 1567

Sant Andreu 1 Mamposteriacutea 8772 9406 9731 2642 4138 5749 302 731 15412 Hormigoacuten 4319 5971 7416 1079 2134 3573 236 641 1420

Sant Martiacute 1 Mamposteriacutea 9703 9879 9951 5327 6863 8074 1211 2295 37482 Hormigoacuten 4498 6141 7538 1172 2275 3752 266 707 1545

224

(a1)

(a2)

(a3)

Figu

mamp

Ca

ura 6-30 Prob

posteriacutea (a) y


babilidad de

en los de ho

curvas de

naacutelisis de vu

que el iacutendice

rmigoacuten (b) de

vulnerabilida

ulnerabilidad

(b3)

e de vulnerab

e los distritos

ad Inferior (1

en el meacutetod

(b1)

(b2)

bilidad V sea

s de Barcelon

) Mejor (2) y

o LM1_P

mayor que 0

na de acuerd

y Superior (3)

8 en los edif

do con sus re

)

icios de

espectivas


Figura 6-31 Curvas promedio de la vulnerabilidad siacutesmica del barrio de Parc del distrito de Ciutat Vella y del

barrio de Sagrera del distrito de Sant Andreu

Para facilitar la comparacioacuten entre los barrios de cada distrito es posible dibujar sus correspondientes

curvas de vulnerabilidad como en el caso de la Figura 6-32 en la que se muestran las curvas de

vulnerabilidad de los barrios del distrito del Eixample De acuerdo con dichas curvas en el barrio de Sant

Antoni hay una probabilidad entre el 902 y el 968 con un valor medio del 942 de que el iacutendice de

vulnerabilidad siacutesmica sea mayor que 05 Mientras que en el barrio de Dreta Eixample hay una

probabilidad entre el 7384 y el 8992 con un valor medio del 8291 de que el iacutendice de

vulnerabilidad siacutesmica sea mayor que 05

Por otra parte al analizar las curvas de vulnerabilidad de la Figura 6-32 se puede concluir que dentro del

distrito del Eixample el barrio con mayor vulnerabilidad siacutesmica es el de Sant Antoni y el de menor

vulnerabilidad siacutesmica es el de Dreta Eixample

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio - Parc

Mejor promedio - Parc

Superior promedio - Parc

Inferior promedio - Sagrera

Mejor promedio - Sagrera

Superior promedio - Sagrera



barrios de Barcelona

Distrito


Barrio αL βL _I LV σL αm βm

IV V αU βU

_I UV σU

Ciutat Vella

01 Barceloneta 2998 2121 076 020 2980 1911 083 021 2921 1701 090 021 02 Parc 3292 2081 084 02 3185 1831 09 02 3146 1641 097 02 03 Gogravetic 3339 2121 083 02 3242 1871 09 02 3189 1671 097 02 04 Raval 3179 2021 083 02 3084 1781 09 021 304 1591 097 021

Eixample

05 Sant Antoni 2591 1751 079 022 2513 1531 086 023 2502 1371 094 023 06 Esquerra

Eixample 2238 1621 074 024 2177 1411 082 024 2156 1251 09 024

07 Dreta Eixample 1900 1531 066 025 1836 1311 075 026 1874 1181 084 026 08 Estacioacute Nord 2155 1671 069 024 2134 1481 077 024 2124 1321 085 024 09 Sagrada Familia 2362 1651 077 023 2287 1421 085 024 2248 1251 093 024

Sants-Montjuiumlc

10 Poble ndashsec 2406 1891 068 022 2359 1661 076 023 2351 1491 084 023 11 Montjuiumlc 2156 1761 065 024 2096 1521 074 024 207 1351 082 025 12 Zona Franca-Port 2009 1731 061 024 1965 1501 07 025 1956 1341 078 025 13 Font de la Guatlla 2636 1841 077 022 2561 1611 084 022 2541 1441 091 023 14 Bordeta-

Hostafrancs 2676 2041 07 021 2667 1831 078 022 2641 1631 085 022

15 Sants 1641 1631 05 026 1624 1421 06 027 1672 1301 069 027

Les Corts 16 Les Corts 1923 1621 063 025 1931 1451 071 025 1922 1291 079 026

17 Pedralbes 1801 1661 056 025 178 1451 065 026 1803 1311 074 026

Sarriagrave-Sant

Gervasi

18 Sant Gervasi 2264 1891 063 023 2239 1661 072 023 2205 1461 08 024 19 Sarriagrave 2561 2151 063 022 2518 1891 071 022 2521 1701 079 022 20 Vallvidrera-Les

Planes 2639 2371 058 021 2646 2141 066 021 2723 2001 073 021

Gragravecia

21 Gragravecia 2753 2051 072 021 2729 1811 08 022 2671 1591 088 022

22 Vallcarca 2289 2021 059 023 2268 1791 068 023 2305 1641 075 023

Horta-Guinardoacute

23 Guinardoacute 2451 2091 062 022 2379 1801 071 023 2383 1621 079 023

24 Horta 2672 2281 062 021 2573 1951 071 022 2734 1901 077 021

25 Vall drsquoHebron 2317 2111 057 022 2318 1891 065 023 2363 1741 073 023

Nou Barris

26 Viliapicina-Turoacute de la Peira

266 2271 062 021 2654 2041 07 021 2712 1891 077 022

27 Roquetes-Verdum 2311 2111 057 022 2282 1851 066 023 2313 1681 074 023 28 Ciutat Meridiana-

Vallbona 2694 2221 064 021 2648 1951 073 022 2639 1751 08 022

Sant Andreu

29 Sagrera 2192 2141 052 023 2188 1911 06 023 2262 1781 068 023 30 Congreacutes 229 1941 062 023 2282 1721 071 023 2337 1581 079 023 31 Sant Andreu 1968 1701 061 024 1983 1531 069 025 1996 1381 077 025 32 Bon Pastor 279 2201 068 021 2459 1681 078 023 246 1521 085 023 33 Trinitat Vella 2457 2251 057 022 2457 2021 065 022 2525 1881 072 022

Sant Martiacute

34 Fort Pius 2065 1881 057 024 2026 1651 065 024 2109 1531 074 024 35 Poblenou 2519 1901 071 022 2485 1681 079 023 2398 1451 087 023 36 Barris Besograves 1659 1511 057 026 1632 1311 066 027 1623 1161 075 028 37 Clot 258 2051 067 022 2518 1791 075 022 2507 1601 083 023 38 Verneda 1265 1231 052 029 123 1041 062 031 1255 911 074 031



los barrios de Barcelona de acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de

cada barrio

Distrito

Barrio P( V gt 05) P( V gt 08) P( V gt 10)


Ciutat Vella

01 Barceloneta 8923 9392 9658 4240 5610 6809 1178 2076 3204 02 Parc 9528 9738 9866 5833 7027 8003 2107 3286 4578 03 Gogravetic 9524 9741 9866 5770 6996 7978 2036 3220 4513 04 Raval 9480 9710 9849 5744 6948 7937 2088 3257 4546

Eixample 05 Sant Antoni 9017 9416 9679 4905 6192 7316 1743 2830 4064 06 Esquerra

Eixample 8429 9030 9429 4073 5424 6633 1362 2353 3516

07 Dreta Eixample 7384 8291 8992 2969 4334 5709 886 1722 2798 08 Estacioacute Nord 7859 8647 9180 3281 4612 5888 957 1760 2792 09 Sagrada Familia 8723 9258 9571 4493 5925 7075 1571 2721 3951

Sants-Montjuiumlc

10 Poble ndashsec 7865 8676 9206 3022 4401 5694 761 1514 2478 11 Montjuiumlc 7384 8338 8942 2694 4085 5338 684 1431 2347 12 Zona Franca-Port 6772 7878 8617 2220 3529 4776 527 1158 1973 13 Font de la Guatlla 8854 9322 9619 4467 5817 6989 1439 2462 3644 14 Bordeta-

Hostafrancs 8249 8965 9416 3297 4692 6053 811 1568 2625

15 Sants 5071 6455 7552 1294 2324 3455 268 667 1239 Les Corts 16 Les Corts 6962 7987 8711 2488 3728 5012 657 1287 2174

17 Pedralbes 5952 7214 8148 1740 2912 4139 391 899 1607 Sarriagrave-Sant

Gervasi

18 Sant Gervasi 7207 8257 8939 2399 3780 5164 540 1192 2128 19 Sarriagrave 7267 8302 8995 2196 3544 4929 415 972 1792 20 Vallvidrera-Les

Planes 6487 7694 8559 1493 2579 3771 211 531 1022

Gragravecia 21 Gragravecia 8470 9162 9535 3581 5142 6487 920 1846 3021 22 Vallcarca 6600 7756 8579 1828 3023 4272 341 799 1456

Horta-Guinardoacute

23 Guinardoacute 7052 8171 8889 2083 3487 4834 397 987 1791 24 Horta 7125 8251 8922 1972 3404 4514 332 888 1429 25 Vall drsquoHebron 6227 7471 8372 1531 2629 3829 253 618 1173

Nou Barris


7119 8170 8896 1977 3199 4479 335 774 1416

27 Roquetes-Verdum 6193 7511 8444 1513 2710 4013 249 660 1296 28 Ciutat Meridiana-

Vallbona 7521 8507 9128 2343 3755 5144 442 1037 1889

Sant Andreu

29 Sagrera 5312 6690 7779 1068 1986 3059 151 408 817 30 Congreacutes 7062 8153 8897 2231 3566 4906 474 1060 1865 31 Sant Andreu 6722 7802 8587 2214 3401 4666 533 1081 1870 32 Bon Pastor 8000 8898 9347 2830 4765 6010 594 1708 2692 33 Trinitat Vella 6190 7448 8368 1412 2473 3645 209 529 1020

Sant Martiacute

34 Fort Pius 6164 7344 8343 1676 2784 4077 327 759 1420 35 Poblenou 8264 8966 9396 3482 4898 6247 941 1788 2954 36 Barris Besograves 6050 7260 8135 1946 3146 4365 497 1079 1866 37 Clot 7839 8689 9242 2816 4245 5625 633 1352 2330 38 Verneda 5276 6570 7750 1762 2925 4326 518 1134 2081


(a)

(b) (c)

Figura 6-32 Curvas Mejores promedio (a) Inferiores promedio (b) y Superiores promedio (c) de la

vulnerabilidad siacutesmica de cada uno de los 5 barrios del distrito del Eixample

Por otra parte a partir de la definicioacuten de las curvas de la vulnerabilidad de cada barrio es posible generar

mapas como el de la Figura 6-34 y la Figura 6-35 en las que se indica la probabilidad de que en cada

barrio el iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica promedio sea mayor que 05 y 08 respectivamente A partir de

dichos mapas es posible observar que existen distritos en los que la vulnerabilidad siacutesmica de sus barrios

es homogeacutenea tal es el caso del distrito de Ciutat Vella en la que en general sus cuatro barrios tienen una

alta vulnerabilidad siacutesmica Por ejemplo de acuerdo con la Figura 6-34 (a) todos los barrios de este

distrito tiene una probabilidad entre el 90 y el 100 de que su iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta EixampleEstacioacute Nord

Sagrada Familia

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta Eixample

Estacioacute Nord

Sagrada Familia

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta Eixample

Estacioacute Nord

Sagrada Familia


Adicionalmente es posible observar distritos como el de Sants-Montjuiumlc en el que hay barrios que tienen

diferencias importantes con respecto a la vulnerabilidad siacutesmica de otros barrios del mismo distrito Por

ejemplo de acuerdo con la Figura 6-34 (a) en este distrito hay un barrio que tiene una probabilidad entre

el 60 y 70 de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 pero tambieacuten hay un barrio que tiene

una probabilidad entre el 90 y el 100 de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05

Para completar el anaacutelisis de la vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona es posible hacer un anaacutelisis a escala

de edificio Para tal fin es posible generar mapas como el de la Figura 6-36 que en este caso muestran la

probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 05 en cada edificio del distrito del

Eixample En dicha figura se muestran tres mapas los cuales surgen al considerar por separado la curva

Inferior la curva Mejor y la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio Es posible

observar en los tres mapas que predominan los edificios en los que hay una probabilidad entre el 90 y el

100 de que tengan un iacutendice de vulnerabilidad mayor a 05 razoacuten por la cual el distrito del Eixample es

uno de los distritos con mayor vulnerabilidad siacutesmica en Barcelona Sin embargo es posible observar

tambieacuten que en dicho distrito existen algunos edificios en los que hay una probabilidad entre el 20 y el

40 de que tengan un iacutendice de vulnerabilidad mayor a 05 En la Figura 6-33 se muestran las curvas de

vulnerabilidad siacutesmica de uno de los edificios de mayor vulnerabilidad en el distrito del Eixample y

tambieacuten las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de uno de los edificios de menor vulnerabilidad en dicho

distrito El de mayor vulnerabilidad corresponde a un edificio de mamposteriacutea no reforzada y el de menor

vulnerabilidad a uno de hormigoacuten armado

(a) (b)

Figura 6-33 Curvas de vulnerabilidad siacutesmica de uno de los edificios de mayor vulnerabilidad siacutesmica (a) y

uno de los edificios de menor vulnerabilidad siacutesmica (b) del distrito del Eixample

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

230

Fig

Barc

Ca

ura 6-34 Pro

celona de ac


(

(b)

obabilidad de

cuerdo con la

naacutelisis de vu

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

ulnerabilidad

e de vulnerab

vulnerabilida

en el meacutetod

bilidad V sea

ad siacutesmica Me

o LM1_P

(c

mayor que 0

ejor (a) Inferi

c)

05 en cada ba

ior (b) y Supe

arrio de

erior (c)

Fig

Barc

Evaluacioacuten

ura 6-35 Pro

celona de ac

n probabilista

(

(b)

obabilidad de

cuerdo con la

a del riesgo s

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

siacutesmico de ed

e de vulnerab

vulnerabilida

dificios en zo

bilidad V sea

ad siacutesmica Me

onas urbanas

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

s

08 en cada ba

ior (b) y Supe

231

arrio de

erior (c)

232

Figura

del Ei

Ca

6-36 Probab

ixample de a


(a)

(b)

bilidad de que

acuerdo con l

naacutelisis de vu

e el iacutendice de

las curvas de

ulnerabilidad

vulnerabilida

e vulnerabilid

en el meacutetod

ad sea mayo

dad siacutesmica M

o LM1_P

(c)

r que 05 en c

Mejor (a) Infe

cada edificio

erior (b) y Su

del distrito

perior (c)


66 Discusioacuten

En el presente capiacutetulo ha sido posible observar que el meacutetodo LM1_P ofrece una mejora importante con

respecto al meacutetodo LM1 porque mientras en este uacuteltimo meacutetodo la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios

se representa mediante un valor uacutenico del iacutendice de vulnerabilidad en el meacutetodo LM1_P la vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios se representa mediante tres curvas de vulnerabilidad que describen la probabilidad

de que el iacutendice de vulnerabilidad tome diferentes valores Dichas curvas de vulnerabilidad corresponden

a funciones de probabilidad beta y por lo tanto se definen mediante los paraacutemetros α y β Por la tanto la

diferencia en la forma en que es representada la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios en el meacutetodo LM1

con respecto al meacutetodo LM1_P es relevante porque mediante las curvas de vulnerabilidad es posible

considerar incertidumbres presentes en la estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica y ademaacutes representar

los resultados de vulnerabilidad con sus respectivos niveles de incertidumbre Esto uacuteltimo es muy

importante porque es un modelo que permite hacer una representacioacuten adecuada de la vulnerabilidad

siacutesmica de los edificios a nivel de zonas urbanas Por ejemplo al aplicar el meacutetodo LM1 la vulnerabilidad

siacutesmica de Barcelona se representa mediante un valor promedio del iacutendice de vulnerabilidad igual a 075

Mientras que al aplicar el meacutetodo LM1_P la vulnerabilidad siacutesmica se representa mediante las curvas

promedio de la vulnerabilidad siacutesmica de la Figura 6-22 una de las cuales corresponde a la curva Mejor

promedio Esta uacuteltima curva estaacute definida por los paraacutemetros de α igual a 272 y β igual a 1931 y ademaacutes

se caracteriza por tener un valor medio igual a 075 y una desviacioacuten estaacutendar igual a 021

En el presente estudio se confirmoacute que el distrito de Ciutat Vella es el de mayor vulnerabilidad siacutesmica de

Barcelona debido a que el porcentaje de edificios de mamposteriacutea del distrito es del 885 los cuales

tienen en general una vulnerabilidad siacutesmica alta Por ejemplo en dichos edificios hay una probabilidad

que variacutea entre el 7009 y el 8990 con un valor medio del 8193 de que el iacutendice de vulnerabilidad

siacutesmica sea mayor que 08 (Tabla 6-25) Al mismo tiempo es posible identificar que uno de los distritos

con menor vulnerabilidad es el de Nou Barris distrito en el que los edificios de mamposteriacutea representan

el 706 del total de edificios y en los cuales hay una probabilidad que variacutea entre el 2218y el

5234 con un valor medio del 3627 de que el iacutendice de vulnerabilidad siacutesmica sea mayor que 08

(Tabla 6-25)

Por otra parte en funcioacuten de los resultados obtenidos es posible afirmar que la edad de los edificios es un

factor que tiene una influencia importante en los niveles de su vulnerabilidad siacutesmica Por ejemplo en el

distrito del Eixample Sant Antoni es el barrio que tiene la mayor antiguumledad promedio y tambieacuten es el

barrio que tiene la mayor vulnerabilidad siacutesmica en dicho distrito y uno de los barrios de mayor

vulnerabilidad siacutesmica de la ciudad Ademaacutes como se mencionoacute anteriormente el barrio de Sant Antoni

es uno de los barrios con mayor densidad de poblacioacuten de la ciudad por lo tanto en este sitio confluyen


diversos factores que deben ser considerados durante la gestioacuten del riesgo siacutesmico de la ciudad De

manera similar se identificoacute que el barrio de Sagrera es uno de los barrios con menor vulnerabilidad

siacutesmica de la ciudad

Al comparar los resultados del presente estudio con los de Lantada (2007) es posible identificar

similitudes con los resultados obtenidos en el presente trabajo Por ejemplo Lantada (2007) estimoacute un

iacutendice de vulnerabilidad promedio de 089 para los edificios de mamposteriacutea de Barcelona con iacutendices

que iban desde 07 hasta valores maacuteximos de 1 Mientras que para los edificios de hormigoacuten armado

estimoacute un iacutendice de vulnerabilidad promedio de 066 a partir de iacutendices de vulnerabilidad que variaban

entre 04 y 09 En el caso del presente trabajo los resultados indican que la vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios de mamposteriacutea estaacute representada por tres curvas de vulnerabilidad promedio Inferior Mejor y

Superior cuyos valores medios son 077 083 y 090 respectivamente con desviaciones estaacutendar de 016

Mientras que la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de hormigoacuten estaacute representada por tres curvas de

vulnerabilidad promedio Inferior Mejor y Superior cuyos valores medios son 045 057 y 069

respectivamente con desviaciones estaacutendar de 028 Es posible concluir que los valores medios obtenidos

por Lantada (2007) estaacuten contenidos dentro de los intervalos de valores medios de las curvas de

vulnerabilidad obtenidas en el presente trabajo Ademaacutes es conveniente tener presente que el estudio de

Lantada (2007) se basoacute en una base de datos ligeramente distinta a la base de datos empleada en el

presente trabajo A diferencia del trabajo realizado por Lantada et al (2009b) en el que ya se empleoacute la

misma base de datos de los edificios que la utilizada en el presente trabajo Por tal motivo las similitudes

de los resultados obtenidos por Lantada et al (2009b) con los resultados de vulnerabilidad estimados en el

presente trabajo son importantes

Por otra parte es importante sentildealar que la metodologiacutea LM1_P considera la posibilidad de que el iacutendice

de vulnerabilidad de los edificios pueda ser mayor que 1 y menor que 0 lo cual se ve reflejado en las

curvas de vulnerabilidad siacutesmica obtenidas en el presente trabajo Especiacuteficamente en dichas curvas el

intervalo de valores posibles del iacutendice de vulnerabilidad estaacute delimitado por -1 y 2 Intervalo de valores

que permite hacer una adecuada representacioacuten de edificios con muy poca o nula vulnerabilidad siacutesmica y

edificios con una alta vulnerabilidad siacutesmica siendo este uacuteltimo caso el que maacutes se presenta en

Barcelona Es importante destacar que en el meacutetodo LM1_P los valores del iacutendice de vulnerabilidad

siacutesmica de 0 y 1 tienen el mismo significado que el establecido en el meacutetodo LM1 de Risk-UE Sin

embargo la ampliacioacuten del intervalo de valores del iacutendice de vulnerabilidad realizada para el caso de

Barcelona se apoya en el hecho de que en los documentos base del meacutetodo LM1 (Giovinazzi 2005

Milutinovic y Trendafiloski 2003 Gruumlnthal 1998) se reconoce que habraacute edificios con iacutendices de

vulnerabilidad mayor a 1 y tambieacuten edificios con iacutendices de vulnerabilidad menor a 0



En el presente capiacutetulo se describioacute el proceso seguido para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios de Barcelona mediante la metodologiacutea LM1_P Dicha estimacioacuten incluyoacute la identificacioacuten de las

principales caracteriacutesticas de Barcelona y de sus edificios Respecto a los edificios de la ciudad es posible

desatacar que los dos principales tipos de edificios son los de mamposteriacutea no reforzada y los de

hormigoacuten armado

Al aplicar la metodologiacutea LM1_P mediante el apoyo del coacutedigo USERISK 2011 se obtuvieron curvas de

vulnerabilidad siacutesmica por cada edificio estudiado A partir de tales curvas se determinaron curvas

promedio representativas de la vulnerabilidad siacutesmica de barrios y distritos mediante el procedimiento

descrito en el presente capiacutetulo Adicionalmente se incluyeron los principales resultados obtenidos al

estimar la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de Barcelona A partir de dichos resultados se puede

concluir que en promedio los edificios de la ciudad de Barcelona tienen una vulnerabilidad siacutesmica alta

Siendo los edificios de mamposteriacutea no reforzada los que presentan los mayores niveles de vulnerabilidad

siacutesmica

Los resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos en el presente estudio para la ciudad de Barcelona

estaacuten de acuerdo con estudios previos como el de Lantada et al (2010) y el de Mena (2002) Sin embargo

los resultados de vulnerabilidad siacutesmica generados en el presente trabajo se obtienen a partir de un

enfoque probabilista que permite incorporar los niveles de incertidumbre asociados a la estimacioacuten de la

vulnerabilidad y por lo tanto dichos resultados ofrecen mayor informacioacuten respecto a la vulnerabilidad

siacutesmica de Barcelona En otras palabras se han obtenido resultados de vulnerabilidad siacutesmica que no se

habiacutean generado antes y que por lo tanto constituyen un elemento adicional para facilitar el anaacutelisis de la

vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona y para realizar estimaciones del riesgo siacutesmico de Barcelona

mediante un enfoque probabilista

Los resultados obtenidos permiten concluir que el meacutetodo LM1_P es un avance significativo en los

meacutetodos y teacutecnicas de evaluacioacuten de vulnerabilidad y riesgo al uso y en consecuencia se propone como

una alternativa adecuada para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de zonas urbanas Por otra parte la

metodologiacutea del meacutetodo LM1_P puede ser faacutecilmente empleada para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de

los numerosos edificios que existen en las zonas urbanas susceptibles de estudio En el presente trabajo tal

metodologiacutea se implementoacute en el coacutedigo de ordenador USERISK 2011 y en el presente capiacutetulo se

describieron los aspectos maacutes relevantes en la estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de una zona urbana

mediante dicho coacutedigo



7 CAPIacuteTULO 7 ANAacuteLISIS DEL RIESGO SIacuteSMICO EN EL MEacuteTODO

LM1_P


En este capiacutetulo se estudia el riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona cuya vulnerabilidad siacutesmica se

estimoacute de acuerdo con lo sentildealado en el capiacutetulo anterior En ese mismo capiacutetulo se mencionoacute que la

vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de la ciudad han sido estudiados mediante diferentes teacutecnicas y

meacutetodos (Mantildeagrave 1997 Caicedo 1993 Yeacutepez 1996 Mena 2002 Lantada 2007 Lantada et al 2009a)

Siendo el estudio de riesgo siacutesmico maacutes reciente el realizado por Lantada et al (2009b) En dicho estudio

emplearon la base de datos de los edificios actualizada al antildeo 2008 para estimar escenarios de dantildeo

siacutesmico de Barcelona mediante la metodologiacutea LM1 de Risk-UE En el presente trabajo a diferencia de

los estudios previos de la vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de Barcelona se incorporan importantes

consideraciones probabilistas tanto en la estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica como en la determinacioacuten

de la vulnerabilidad siacutesmica lo cual permite obtener resultados de riesgo siacutesmico en teacuterminos de curvas

de frecuencias de excedencia versus grado de dantildeo Por lo tanto en este capiacutetulo se incluyen resultados

del riesgo siacutesmico de Barcelona que no habiacutean sido obtenidos en estudios previos y al mismo tiempo se

destacan los principales resultados que se pueden obtener al aplicar la metodologiacutea LM1_P propuesta en

el presente trabajo

72 Riesgo siacutesmico

En este apartado se describen las consideraciones maacutes importantes realizadas para estimar el riesgo

siacutesmico de Barcelona mediante la metodologiacutea LM1_P y se incluyen los principales resultados

obtenidos


Estimacioacuten del riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona

Para estimar las curvas de riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona se emplea el coacutedigo USERISK

2011 el cual fue descrito en el capiacutetulo 4 Particularmente se estima el riesgo siacutesmico de los edificios de

238 Capiacutetulo 7 ndash Anaacutelisis del riesgo siacutesmico en el meacutetodo LM1_P

Barcelona cuyas caracteriacutesticas principales fueron mencionadas en el capiacutetulo 6 En ese mismo capiacutetulo

se eligieron dos edificios para ejemplificar el procedimiento empleado por USERISK para estimar la

vulnerabilidad siacutesmica de cada uno de los edificios de Barcelona Por lo tanto en el presente capiacutetulo se

usan los mismos edificios BCN3 y BCN4 para indicar el proceso empleado por USERISK para estimar

el riesgo siacutesmico de cada edificio de Barcelona

Archivos de datos requeridos en USERISK 2011 para estimar el riesgo siacutesmico

Para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en Barcelona USERISK 2011 requiere informacioacuten de caraacutecter

general (archivo con extensioacuten ldquodatardquo) datos de los edificios (archivo con extensioacuten ldquocsvrdquo) y datos

sobre la peligrosidad siacutesmica (archivo con extensioacuten ldquohzrdquo) De tal forma que para estimar mediante

USERISK el riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 se emplean los tres archivos siguientes 1) el

archivo de datos generales (datos_generalesdata) que contiene la informacioacuten indicada en la Tabla 6-13

2) el archivo de los datos de los edificios (edificios_BCNcsv) que contiene los datos indicados en la

Tabla 6-14 y 3) el archivo de la peligrosidad siacutesmica (peligro_sismico_BCNhz) con los datos indicados

en la Tabla 4-4 que corresponden a las curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona mostradas en la

Figura 3-4

Caacutelculo del riesgo siacutesmico mediante USERISK 2011

A partir de la informacioacuten contenida en los tres archivos sentildealados anteriormente USERISK 2011 calcula

la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios como se describioacute en el capiacutetulo anterior y posteriormente

emplea la Ec 3-1 para obtener el riesgo siacutesmico de los edificios en teacuterminos de frecuencias de excedencia

de los diferentes estados de dantildeo Por ejemplo en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico del edificio BCN3 el

primer teacutermino de la Ec 3-1 es evaluado por USERISK mediante la funcioacuten de dantildeo descrita en el

capiacutetulo 3 mientras que el segundo teacutermino de la Ec 3-1 se evaluacutea a partir de las curvas de vulnerabilidad

siacutesmica del edificio BCN3 (Tabla 6-15 Figura 6-19 a) y finalmente el tercer teacutermino de la Ec 3-1 se

evaluacutea a partir de las curvas de peligrosidad siacutesmica de la Figura 3-4

Los resultados del riesgo siacutesmico generados por USERISK se incluyen en diversos archivos (Anexo C)

siendo uno de ellos el que tiene extensioacuten ldquodam1rdquo en el cual se concentra la informacioacuten descrita en la

Tabla 4-7 De tal forma que en el caso de los edificios BCN3 y BCN4 los resultados de riesgo siacutesmico

guardados por USERISK en el archivo ldquoedificios_BCNdam1rdquo se indican en la Tabla 7-1 y en la Tabla

7-2 respectivamente A partir de estos uacuteltimos resultados es posible generar las curvas de riesgo siacutesmico

de la Figura 7-1 y de la Figura 7-2 que corresponden a los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente

De acuerdo con los resultados de riesgo siacutesmico del edificio BCN3 (Tabla 7-1) asociados a la curva

Mejor de vulnerabilidad (Mejor - σ Mejor Mejor + σ) el grado de dantildeo moderado en el edificio BCN3


tiene un periodo de retorno que variacutea entre 249 y 413 antildeos con un valor medio de 326 antildeos Al mismo

tiempo si se consideran las curvas de riesgo siacutesmico asociadas a la curva Superior de la vulnerabilidad

(Superior - σ Superior Superior + σ) el grado de dantildeo moderado en el edificio BCN3 tiene un periodo

de retorno que variacutea entre 156 y 239 antildeos con un valor medio de 196 antildeos De manera similar los

resultados de riesgo siacutesmico del edificio BCN4 asociados a la curva Mejor de vulnerabilidad (Tabla 7-2)

indican que el grado de dantildeo moderado en este edificio tiene un periodo de retorno que variacutea entre 71 y

104 antildeos con un valor medio de 87 antildeos Mientras que si se consideran las curvas de riesgo siacutesmico

asociadas a la curva Superior de la vulnerabilidad (Tabla 7-2) entonces el grado de dantildeo moderado en el

edificio BCN4 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 59 y 80 antildeos con un valor medio de 70 antildeos

Tabla 7-1 Frecuencias anuales de excedencia de cada estado de dantildeo en el edificio BCN3 de Barcelona

obtenidas al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a) y las curvas

de peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004) (Figura 3-4)

Curva de riesgo siacutesmico ν(D1) ν(D2) ν(D3) ν(D4) ν(D5)

Inferior ndash σ 354E-03 131E-03 452E-04 128E-04 218E-05

Inferior 432E-03 172E-03 642E-04 198E-04 380E-05

Inferior + σ 543E-03 233E-03 935E-04 311E-04 657E-05

Mejor - σ 565E-03 242E-03 960E-04 311E-04 624E-05

Mejor 669E-03 307E-03 131E-03 460E-04 103E-04

Mejor + σ 812E-03 401E-03 183E-03 694E-04 172E-04

Superior - σ 844E-03 418E-03 190E-03 704E-04 167E-04

Superior 969E-03 511E-03 247E-03 994E-04 263E-04

Superior + σ 114E-02 642E-03 332E-03 143E-03 416E-04


obtenidas al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b) y las curvas



Inferior - σ 143E-02 711E-03 287E-03 839E-04 128E-04

Inferior 162E-02 884E-03 396E-03 131E-03 236E-04

Inferior + σ 186E-02 112E-02 557E-03 205E-03 424E-04

Mejor - σ 171E-02 961E-03 439E-03 147E-03 266E-04

Mejor 188E-02 115E-02 580E-03 218E-03 463E-04

Mejor + σ 209E-02 141E-02 781E-03 328E-03 797E-04

Superior - σ 196E-02 124E-02 648E-03 253E-03 559E-04

Superior 210E-02 143E-02 816E-03 355E-03 913E-04

Superior + σ 227E-02 168E-02 105E-02 506E-03 149E-03

Por otra parte es posible comparar uacutenicamente los resultados de riesgo siacutesmico asociados a las curvas

Inferior Mejor y Superior de cada edificio En este caso es posible observar que el grado de dantildeo

moderado en el edificio BCN3 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 196 y 582 antildeos con un valor

medio de 326 antildeos (Tabla 7-3) Mientras que bajo este mismo criterio el grado de dantildeo moderado en el



(Tabla 7-4) Es importante destacar que las curvas de riesgo siacutesmico Inferior Mejor y Superior (Tabla

7-3 Tabla 7-4) son un ejemplo del tipo y nuacutemero maacuteximo de curvas de riesgo que se obtienen cuando la

peligrosidad siacutesmica de un sitio se representa mediante una sola curva de peligrosidad siacutesmica Por

ejemplo si en lugar de estimar el riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 mediante las tres curvas

de peligrosidad siacutesmica de Barcelona de la Figura 3-4 se estima mediante la curva uacutenica de peligrosidad

siacutesmica de Barcelona de la Figura 5-16 entonces se obtienen las frecuencias de excedencia de los estados

de dantildeo indicadas en la Tabla 7-5 y en la Tabla 7-6 A partir de dichos resultados es posible generar las

curvas de riesgo siacutesmico de la Figura 7-3 y de la Figura 7-4 De acuerdo con estos uacuteltimos resultados el


con un valor medio de 338 antildeos (Tabla 7-7) Mientras que el grado de dantildeo moderado en el edificio

BCN4 tiene un periodo de retorno que variacutea entre 66 y 117 antildeos con un valor medio de 86 antildeos (Tabla

7-8)

Figura 7-1 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN3 obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar las

curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona (Secanell et al 2004) (Figura 3-4) y las curvas de vulnerabilidad

siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a)

Tabla 7-3 Periodos de retorno en antildeos de cada estado de dantildeo del edificio BCN3 de Barcelona obtenidos de

las frecuencias anuales de excedencia de la Tabla 7-1

Curva de riesgo siacutesmico T(D1) T(D2) T(D3) T(D4) T(D5)

Inferior 231 582 1557 5060 26328

Mejor 150 326 764 2174 9668

Superior 103 196 404 1006 3809

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeosinferior - inferior



superior +





Inferior 62 113 252 764 4243

Mejor 53 87 172 458 2158

Superior 48 70 123 282 1095



siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b)


obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3

(Figura 6-19 a) y la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura

5-16)


Inferior 433E-03 161E-03 567E-04 167E-04 311E-05

Mejor 690E-03 296E-03 119E-03 395E-04 849E-05

Superior 103E-02 509E-03 232E-03 877E-04 218E-04



(Figura 6-19 b) y la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura

5-16)


Inferior 174E-02 857E-03 351E-03 108E-03 188E-04

Mejor 209E-02 116E-02 531E-03 184E-03 369E-04

Superior 241E-02 150E-02 781E-03 309E-03 735E-04

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos




superior +


Tabla 7-7 Periodos de retorno en antildeos de cada estado de dantildeo del edificio BCN3 en Barcelona obtenidos de



Inferior 231 622 1762 6002 32155

Mejor 145 338 842 2530 11776

Superior 97 196 431 1140 4582

Figura 7-3 Curvas de riesgo siacutesmico del edificio BCN3 obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la

curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) y las curvas de

vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN3 (Figura 6-19 a)



vulnerabilidad siacutesmica del edificio BCN4 (Figura 6-19 b)

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

enci

a d

e ex

ced

en

cia

[1

antilde

o]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

enc

ia d

e ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior





Inferior 57 117 285 929 5307

Mejor 48 86 188 545 2713

Superior 41 66 128 323 1361

Estimacioacuten de curvas promedio de riesgo siacutesmico de un grupo de edificios

Los resultados de riesgo siacutesmico de cada edificio pueden utilizarse para obtener curvas que representen el

riesgo siacutesmico de un grupo de edificios (barrio distrito etc) Para ello es posible considerar que una

curva promedio del riesgo siacutesmico es aquella que surge al promediar las frecuencias de excedencia

asociadas al mismo grado de dantildeo siacutesmico Por ejemplo la frecuencia de excedencia promedio del grado

de dantildeo moderado de los edificios BCN3 y BCN4 se obtiene al promediar sus respectivas frecuencias de

excedencia asociadas al grado de dantildeo moderado A manera de ejemplo en la Figura 7-5 se muestra la

curva Mejor promedio del riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 (Tabla 7-9) obtenida a partir de

la curva Mejor del riesgo siacutesmico del edificio BCN3 (Tabla 7-1) y de la curva Mejor del riesgo siacutesmico

del edificio BCN4 (Tabla 7-2)

Figura 7-5 Curvas Mejor de riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4 respectivamente y curva Mejor

promedio del riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y BCN4

El procedimiento descrito anteriormente para estimar las curvas de riesgo siacutesmico promedio de dos

edificios puede generalizarse para obtener curvas de riesgo siacutesmico promedio de mayor nuacutemero de

edificios Maacutes adelante se muestran algunas de las curvas estimadas mediante este procedimiento para

representar el riesgo siacutesmico promedio de barrios y distritos de Barcelona

1 2 3 4 50

0002

0004

0006

0008

001

0012

0014

0016

0018

002


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

Mejor BCN3

Mejor BCN4

Mejor promedio BCN3 y BCN4


Tabla 7-9 Frecuencias anuales de excedencia que definen a la curva Mejor de riesgo siacutesmico de los edificios

BCN3 y BCN4 y a la curva Mejor promedio que representa el riesgo siacutesmico de ambos edificios


Mejor BCN3 669E-03 307E-03 131E-03 460E-04 103E-04 Mejor BCN4 188E-02 115E-02 580E-03 218E-03 463E-04 Mejor promedio BCN3 y BCN4 127E-02 729E-03 356E-03 132E-03 283E-04

722 RiesgosiacutesmicodeBarcelona

En este apartado se muestran y comentan los principales resultados que se obtienen al estimar mediante

USERISK 2011 el riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona Particularmente se estiman mediante el

mismo proceso que el descrito anteriormente para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios BCN3 y

BCN4 las curvas de riesgo siacutesmico de cada uno de los 69982 edificios de Barcelona Tales curvas se

obtienen al considerar las respectivas curvas de vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y las curvas de

peligrosidad siacutesmica de Barcelona Para fines de comparacioacuten se analizan diversos casos siendo los maacutes

relevantes el caso en el que se obtiene el riesgo siacutesmico a partir de la curva de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) y el caso en el que el riesgo siacutesmico se estima

considerando las curvas de peligrosidad siacutesmica de Barcelona obtenidas por Secanell et al (2004) (Figura

3-4)

Riesgo siacutesmico de Barcelona mediante la peligrosidad siacutesmica estimada en el presente trabajo

Las curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona se obtuvieron a partir de las curvas de riesgo

siacutesmico de cada edificio de la ciudad y para estimar el riesgo siacutesmico de cada edificio se empleoacute la

peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) Las curvas promedio

estimadas expresan el riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias de excedencia versus grados de dantildeo

(Figura 7-6) o en teacuterminos de periodos de retorno versus grados de dantildeo (Figura 7-7) De acuerdo con los

resultados (Tabla 7-10 y Tabla 7-11) el grado de dantildeo moderado en Barcelona tiene un periodo de

retorno que variacutea entre 101 y 196 antildeos con un valor medio de 138 antildeos De manera similar el grado de

dantildeo muy grande (4) en Barcelona tiene un periodo de retorno que variacutea entre 463 y 1452 antildeos con un

valor medio de 798 antildeos (Tabla 7-11) Tambieacuten se puede observar que de acuerdo con las curvas

promedio del riesgo siacutesmico (Figura 7-6) el grado de dantildeo promedio en Barcelona asociado a un periodo

de retorno de 475 antildeos es un valor que variacutea entre 3 y 4 con un valor medio de 35

Tabla 7-10 Frecuencias anuales de excedencia promedio de cada estado de dantildeo en Barcelona de acuerdo

con las curvas promedio del riesgo siacutesmico de la Figura 7-6


Inferior promedio 108E-02 509E-03 212E-03 689E-04 135E-04 Mejor promedio 137E-02 726E-03 339E-03 125E-03 289E-04 Superior promedio 169E-02 992E-03 515E-03 216E-03 582E-04


Tabla 7-11 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona de acuerdo con las

curvas promedio del riesgo siacutesmico de la Figura 7-7


Inferior promedio 93 196 473 1452 7397

Mejor promedio 73 138 295 798 3456

Superior promedio 59 101 194 463 1717

Figura 7-6 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (frecuencias de excedencia versus grado de

dantildeo) obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona

estimada mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16)

Figura 7-7 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (periodo de retorno versus grado de dantildeo)

obtenidas mediante USERISK 2011 al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada

mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16)

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cue

nc

ia d

e e

xce

de

nci

a [1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

1

102

103

104

105


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


Con la finalidad de ampliar la informacioacuten referente al riesgo siacutesmico de Barcelona es posible hacer

caacutelculos complementarios a los que se realizaron para obtener las curvas de riesgo siacutesmico de la Figura

7-6 Por ejemplo es posible estimar mediante USERISK el riesgo siacutesmico de Barcelona mediante una

curva de peligrosidad siacutesmica truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8) Al hacerlo se

obtienen las curvas de riesgo siacutesmico indicadas en la Figura 7-9 De acuerdo con dichas curvas el grado

de dantildeo moderado en Barcelona tiene un periodo de retorno que variacutea entre 116 y 238 antildeos con un valor

medio de 162 antildeos (Tabla 7-12) De manera que las curvas de riesgo siacutesmico de la Figura 7-9 representan

el riesgo siacutesmico asociado a todos los sismos que tienen un periodo de retorno menor o igual a 475 antildeos y

que pueden generar en Barcelona una intensidad macrosiacutesmica mayor o igual al grado IV-V Por esa

razoacuten los niveles de riesgo siacutesmico indicados en las curvas de la Figura 7-9 son menores que los niveles

de riesgo siacutesmico de las curvas de riesgo de la Figura 7-6 las cuales se obtuvieron al considerar sismos

que incluso tienen un periodo de retorno mayor a 475 antildeos Por ejemplo de acuerdo con la curva Mejor

promedio de la Figura 7-6 el periodo de retorno del grado de dantildeo moderado en Barcelona es de 138

antildeos mientras que si soacutelo se consideran los sismos que tienen un periodo de retorno menor o igual a 475

antildeos entonces el periodo de retorno del grado de dantildeo moderado es igual a 162 antildeos (Figura 7-9)

Tambieacuten se puede observar que de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico (Figura 7-9)

obtenidas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica truncada el grado de dantildeo promedio en Barcelona

asociado a un periodo de retorno de 475 antildeos es un valor que variacutea entre 28 y 38 con un valor medio de

32

Figura 7-8 Curva de peligrosidad siacutesmica obtenida al truncar a una frecuencia de excedencia igual a 1(475

antildeos) la curva de peligrosidad siacutesmica obtenida en el presente trabajo (Figura 5-16)

Al comparar las curvas de riesgo siacutesmico de Barcelona obtenidas mediante la curva de peligrosidad

siacutesmica completa con las curvas de riesgo siacutesmico obtenidas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos


truncada (Figura 7-10) es posible observar que las diferencias entre las frecuencias de excedencia del

dantildeo entre uno y otro caso aumentan en forma importante a medida que crece el grado de dantildeo (Tabla

7-13) Esto uacuteltimo se debe en gran medida a que al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica truncada a

475 antildeos se estaacuten omitiendo las intensidades siacutesmicas mayores a 65 (VI-VII) las cuales son las que

pueden contribuir en mayor medida a que se presenten en los edificios grados de dantildeo mayores al grado

moderado

Figura 7-9 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona obtenidas mediante USERISK al considerar la

curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8)

Figura 7-10 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona obtenidas al considerar 1) la curva de

peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada mediante el CRISIS2008 (Figura 5-16) (curvas de riesgo siacutesmico

en color negro) y 2) la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo de retorno de 475

antildeos (Figura 7-8) (curvas de riesgo siacutesmico en color gris)

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

[1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio peligro-completo

Mejor promedio peligro-completo

Superior promedio peligro-completo

Inferior promedio peligro-truncado

Mejor promedio peligro-truncado

Superior promedio peligro-truncado



curvas promedio del riesgo siacutesmico obtenidas mediante la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona

truncada a un periodo de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8)



Mejor promedio 82 162 373 1136 6275



curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico obtenidas mediante a) la curva completa de la peligrosidad

siacutesmica de Barcelona (Figura 5-16) y b) la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona truncada a un periodo

de retorno de 475 antildeos (Figura 7-8)


Mejor promedio ndash peligrosidad siacutesmica completa 73 138 295 798 3456

Mejor promedio ndash peligrosidad siacutesmica truncada 82 162 373 1136 6275

Diferencia 9 24 78 338 2819

Riesgo siacutesmico de Barcelona sin considerar efectos de sitio

Las curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona de la Figura 7-6 se obtuvieron al considerar los

efectos de sitio de acuerdo con el criterio establecido en el capiacutetulo 5 seguacuten el cual el valor de la

intensidad macrosiacutesmica en las zonas de suelo blando (I II III y A) seraacute igual al valor de la intensidad

macrosiacutesmica correspondiente a la zona de roca maacutes medio grado de intensidad (Figura 5-10) Sin

embargo con la finalidad de identificar la magnitud de la influencia de los efectos de sitio en el riesgo

siacutesmico de Barcelona es posible obtener tambieacuten las curvas de riesgo siacutesmico de Barcelona sin considerar

los efectos de sitio (Figura 7-11) De acuerdo con estos uacuteltimos resultados del riesgo siacutesmico de

Barcelona es posible sentildealar que el periodo de retorno del grado de dantildeo moderado pasa de un valor de

193 antildeos en el caso en el que los efectos de sitio no son considerados (Tabla 7-14) a un valor de 138 antildeos

en el caso en el que los efectos de sitio siacute son considerados (Tabla 7-11) Tambieacuten se puede observar que

de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico en las que los efectos locales no son considerados

el grado de dantildeo promedio en Barcelona que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos es un valor que

variacutea entre 25 y 35 con un valor medio de 3

Riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten

A partir de los resultados de riesgo siacutesmico de cada edificio de Barcelona obtenidos al considerar la

peligrosidad siacutesmica de la Figura 5-16 se han estimado tambieacuten las curvas del riesgo siacutesmico promedio

de los edificios de mamposteriacutea (Figura 7-12) y de los edificios de hormigoacuten armado de la ciudad (Figura

7-13) De acuerdo con dichas curvas el grado de dantildeo moderado en los edificios de mamposteriacutea tiene un

periodo de retorno que variacutea entre 86 y 156 antildeos con un valor medio de 113 antildeos Mientras que el grado


de dantildeo moderado en los edificios de hormigoacuten tiene un periodo de retorno que variacutea entre 161 y 466

antildeos con un valor medio de 263 antildeos De acuerdo con esas mismas curvas de riesgo siacutesmico el grado de

dantildeo siacutesmico promedio que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos en los edificios de mamposteriacutea es un

valor entre 32 y 42 con un valor medio de 37 De manera similar el grado de dantildeo siacutesmico promedio

que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos en los edificios de hormigoacuten armado es un valor entre 20 y

35 con un valor medio de 28 Es decir si se considera el periodo de retorno de 475 antildeos entonces en

promedio los edificios de mamposteriacutea tendraacuten un dantildeo siacutesmico de 37 el cual es un dantildeo promedio que

supera en aproximadamente un grado el estado de dantildeo promedio que tendraacuten los edificios de hormigoacuten

armado (28)

Figura 7-11 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona sin considerar efectos de sitio

Tabla 7-14 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona obtenidos al no

considerar efectos de sitio



Mejor promedio 91 193 466 1433 7269


Riesgo siacutesmico de los distritos de Barcelona

En el presente trabajo se han obtenido tambieacuten curvas promedio del riesgo siacutesmico de cada distrito de

Barcelona (Figura 7-14 y Figura 7-15) De acuerdo con dichas curvas el grado de dantildeo moderado en el

distrito del Eixample tiene un periodo de retorno que variacutea entre 73 y 133 antildeos con un valor medio de 96

antildeos (Figura 7-14 b) Es posible identificar tambieacuten que en el distrito del Eixample el grado de dantildeo

promedio que tiene asociada un periodo de retorno de 475 antildeos es un valor que variacutea entre 35 y 45 con

un valor medio de 4 De manera similar es posible observar que el grado de dantildeo moderado en el distrito

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


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en

cia

de

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1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


de Nou Barris tiene un periodo de retorno que variacutea entre 144 y 315 antildeos con un valor medio de 209

(Figura 7-15 b) En este mismo distrito el grado de dantildeo promedio asociado a un periodo de retorno de

475 antildeos es un valor que variacutea entre 25 y 35 con un valor medio de 3

Figura 7-12 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de Barcelona obtenidas al

considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16)

Figura 7-13 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de hormigoacuten de Barcelona obtenidas al


Por otra parte al comparar las curvas de los diez distritos de Barcelona (Figura 7-16) es posible

identificar que los distritos con los menores niveles de riesgo siacutesmico de Barcelona son el de Horta-

Guinardoacute y Nou Barris y los distritos con los mayores niveles de riesgo siacutesmico son Ciutat Vella y el

Eixample Para facilitar el anaacutelisis de los resultados de riesgo siacutesmico es posible generar mapas como los

de la Figura 7-17 En este caso el mapa muestra el periodo de retorno del grado de dantildeo moderado que le

corresponde a cada distrito de Barcelona En dicho mapa es posible observar que la regioacuten con los niveles

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


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en

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475 antildeos

975 antildeos

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1 2 3 4 510

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95 antildeos

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Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


maacutes altos de riesgo siacutesmico de la ciudad estaacute formada por los distritos de Ciutat Vella y el Eixample En

cambio una de las regiones con los niveles maacutes bajos de riesgo siacutesmico en la ciudad es la formada por los

distritos de Horta-Guinardoacute y Nou Barris

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

Figura 7-14 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Ciutat Vella (a) Eixample (b) Sants-

Montjuiumlc (c) Les Corts (d) Sarriagrave-Sant Gervasi (e) y Gragravecia (f) de Barcelona obtenidas al considerar la curva

de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16)

1 2 3 4 510

-5

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Inferior promedio

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(a) (b)

(c) (d)

Figura 7-15 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Horta-Guinardoacute (a) Nou Barris (b) Sant

Andreu (c) y Sant Martiacute (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16)

Figura 7-16 Curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico de los distritos de Barcelona obtenidas al considerar

la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16)

1 2 3 4 510

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1 2 3 4 510

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1 2 3 4 510

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Ciutat Vella

Eixample

Sants-Montjuiumlc

Les Corts

Sarriagrave-Sant Gerv asi

Gragravecia

Horta-Guinardoacute

Nou Barris

Sant Andreu

Sant Martiacute

Figura

acuerdo

Evaluacioacuten

a 7-17 Period

con las curv

la curv

n probabilista

(

(b)

dos de retorn

vas promedio

va de peligro

a del riesgo s

(a)

o en antildeos de

del riesgo siacute

osidad siacutesmic

siacutesmico de ed

el grado de da

iacutesmico Mejor

ca calculada e

dificios en zo

antildeo moderad

r (a) Inferior (

en el present

onas urbanas

(c

do en cada dis

(b) y Superior

e trabajo (Fig

s

c)

strito de Barc

r (c) estimad

gura 5-16)

253

celona de

das mediante

3


Riesgo siacutesmico de los distritos de Barcelona sin efectos de sitio

De manera similar a como se obtuvieron las curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona sin

considerar efectos de sitio (Figura 7-11) es posible obtener las curvas promedio de riesgo siacutesmico por

distrito sin considerar efectos de sitio (Figura 7-18 y Figura 7-19) De acuerdo con dichas curvas el grado

de dantildeo moderado en el distrito del Eixample tiene un periodo de retorno que variacutea entre 96 y 195 antildeos

con un valor medio de 134 antildeos (Figura 7-18b) Por otra parte es posible identificar por ejemplo que de

acuerdo con la curva Mejor promedio el grado de dantildeo promedio del distrito del Eixample para un

periodo de retorno de 475 antildeos es igual a 35 si no se consideran efectos de sitio (Figura 7-18 b) pero

igual a 4 si los efectos de sitio son considerados (Figura 7-14 b)

(a) (b)

(c) (d)


Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de

Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) y sin considerar efectos de sitio

1 2 3 4 510

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Mejor promedio

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(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

Figura 7-19 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Sarriagrave-Sant Gervasi (a) Gragravecia (b) Horta-

Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) de Barcelona obtenidas al considerar la curva

de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16) y sin considerar efectos

de sitio

1 2 3 4 510

-5

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1 2 3 4 510

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475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


Riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea y de hormigoacuten por distrito

En la Figura 7-20 y en la Figura 7-21 se muestran las curvas de riesgo siacutesmico promedio de los edificios

de mamposteriacutea por cada distrito de Barcelona De acuerdo con dichas curvas promedio el grado de dantildeo

moderado de los edificios de mamposteriacutea del distrito del Eixample tiene un periodo de retorno que variacutea

entre 60 y 102 antildeos con un valor medio de 76 antildeos (Figura 7-20 b) Mientras que el grado de dantildeo

moderado de los edificios de mamposteriacutea del distrito de Nou Barris tiene un periodo de retorno que variacutea

entre 133 y 275 antildeos con un valor medio de 188 antildeos (Figura 7-21 d) De manera similar es posible

identificar que el grado de dantildeo siacutesmico promedio que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos en los

edificios de mamposteriacutea del Eixample variacutea entre 38 y 46 con un valor medio de 42 Mientras que en

los edificios de mamposteriacutea del distrito de Nou Barris el grado de dantildeo siacutesmico promedio que tiene un

periodo de retorno de 475 antildeos variacutea entre 25 y 34 con un valor medio de 3

(a) (b)

(c) (d)

Figura 7-20 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de los distritos de Ciutat

Vella (a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de

peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo (Figura 5-16)

1 2 3 4 510

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Inferior promedio

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(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

Figura 7-21 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de los distritos de Sarriagrave-

Sant Gervasi (a) Gragravecia (b) Horta-Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) de Barcelona

obtenidas al considerar la curva de peligrosidad siacutesmica de Barcelona calculada en el presente trabajo

(Figura 5-16)

1 2 3 4 510

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Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


De manera similar al caso de los edificios de mamposteriacutea se obtuvieron las curvas de riesgo siacutesmico

promedio de los edificios de hormigoacuten de cada distrito de Barcelona (Figura 7-22 y Figura 7-23) De

acuerdo con dichas curvas promedio el grado de dantildeo moderado de los edificios de hormigoacuten del distrito

del Eixample tiene un periodo de retorno que variacutea entre 141 y 392 antildeos con un valor medio de 226 antildeos

(Figura 7-22 b) Mientras que el grado de dantildeo moderado de los edificios de mamposteriacutea del distrito de

Nou Barris tiene un periodo de retorno que variacutea entre 150 y 431 antildeos con un valor medio de 243 antildeos

(Figura 7-23 d) De manera similar es posible identificar que en los edificios de hormigoacuten del distrito del

Eixample el grado de dantildeo siacutesmico promedio que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos variacutea entre 22

y 37 con un valor medio de 3 Mientras que en los edificios de hormigoacuten del distrito de Nou Barris el

grado de dantildeo siacutesmico promedio que tiene un periodo de retorno de 475 antildeos variacutea entre 21 y 36 con un

valor medio de 29

(a) (b)

(c) (d)

Figura 7-22 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de hormigoacuten de los distritos de Ciutat Vella

(a) Eixample (b) Sants-Montjuiumlc (c) y Les Corts (d) de Barcelona obtenidas al considerar la curva de


1 2 3 4 510

-5

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Inferior promedio

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Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

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10-3

10-2

10-1


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]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

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10-3

10-2

10-1


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cu

en

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]

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475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)


Sant Gervasi (a) Gragravecia (b) Horta-Guinardoacute (c) Nou Barris (d) Sant Andreu (e) y Sant Martiacute (f) obtenidas al


1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


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]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

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10-1


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975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

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975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

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10-3

10-2

10-1


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95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

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1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


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95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


Riesgo siacutesmico de los barrios de Barcelona

En la Tabla 7-15 y en la Tabla 7-16 se muestran los principales resultados del riesgo siacutesmico que se han

estimado para cada barrio de Barcelona De acuerdo con estos resultados uno de los barrios con mayores

niveles de riesgo siacutesmico es el del Raval en el que el estado de dantildeo moderado tiene un periodo de

retorno que variacutea entre 62 y 104 antildeos con un valor medio de 79 antildeos

Tabla 7-15 Frecuencias anuales de excedencia promedio de los estados de dantildeo de cada barrio de

Barcelona de acuerdo con la curva Mejor promedio

Distrito Barrio ν(D1) ν(D2) ν(D3) ν(D4) ν(D5) Ciutat Vella 01 Barceloneta 176E-02 975E-03 461E-03 168E-03 369E-04

02 Parc 208E-02 124E-02 629E-03 246E-03 583E-0403 Gogravetic 210E-02 126E-02 632E-03 245E-03 571E-0404 Raval 211E-02 127E-02 646E-03 253E-03 596E-04

Eixample 05 Sant Antoni 194E-02 117E-02 605E-03 246E-03 619E-0406 Esquerra Eixample 176E-02 105E-02 539E-03 219E-03 559E-0407 Dreta Eixample 147E-02 839E-03 422E-03 170E-03 434E-0408 Estacioacute Nord 154E-02 858E-03 417E-03 161E-03 388E-0409 Sagrada Familia 188E-02 113E-02 590E-03 242E-03 616E-04

Sants-Montjuiumlc 10 Poble ndashsec 145E-02 771E-03 358E-03 131E-03 293E-0411 Montjuiumlc 137E-02 732E-03 342E-03 127E-03 295E-0412 Zona Franca-Port 118E-02 592E-03 261E-03 913E-04 196E-0413 Font de la Guatlla 184E-02 107E-02 534E-03 208E-03 499E-0414 Bordeta-Hostafrancs 151E-02 811E-03 377E-03 137E-03 306E-0415 Sants 845E-03 388E-03 164E-03 575E-04 131E-04

Les Corts 16 Les Corts 128E-02 658E-03 300E-03 110E-03 257E-0417 Pedralbes 986E-03 461E-03 195E-03 666E-04 146E-04


18 Sant Gervasi 127E-02 663E-03 307E-03 114E-03 268E-0419 Sarriagrave 122E-02 610E-03 270E-03 941E-04 202E-0420 Vallvidrera-Les Planes 723E-03 282E-03 982E-04 269E-04 434E-05

Gragravecia 21 Gragravecia 165E-02 913E-03 437E-03 163E-03 376E-0422 Vallcarca 914E-03 408E-03 165E-03 534E-04 109E-04

Horta-Guinardoacute 23 Guinardoacute 114E-02 550E-03 237E-03 817E-04 177E-0424 Horta 102E-02 462E-03 185E-03 588E-04 114E-0425 Vall drsquoHebron 832E-03 355E-03 139E-03 450E-04 954E-05

Nou Barris 26 Viliapicina-Turoacute de la Peira 799E-03 305E-03 103E-03 275E-04 438E-0527 Roquetes-Verdum 979E-03 438E-03 179E-03 600E-04 132E-0428 Ciutat Meridiana-Vallbona 128E-02 625E-03 266E-03 894E-04 185E-04

Sant Andreu 29 Sagrera 756E-03 302E-03 113E-03 351E-04 723E-0530 Congreacutes 122E-02 593E-03 256E-03 877E-04 188E-0431 Sant Andreu 119E-02 601E-03 273E-03 101E-03 241E-0432 Bon Pastor 142E-02 727E-03 323E-03 112E-03 236E-0433 Trinitat Vella 787E-03 317E-03 116E-03 340E-04 621E-05

Sant Martiacute 34 Fort Pius 101E-02 475E-03 204E-03 722E-04 169E-0435 Poblenou 161E-02 892E-03 426E-03 160E-03 369E-0436 Barris Besograves 111E-02 572E-03 266E-03 100E-03 243E-0437 Clot 145E-02 767E-03 351E-03 125E-03 272E-0438 Verneda 102E-02 523E-03 252E-03 104E-03 293E-04

Por otra parte es posible identificar que los dos barrios del distrito del Eixample con mayores niveles de

riesgo siacutesmico son el de Sant Antoni y el de Sagrada Familia Por ejemplo en el primer barrio el grado de

dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que variacutea entre 66 y 116 antildeos con un valor medio de 86 antildeos

(Tabla 7-16) Mientras que uno de los barrios con menores niveles de riesgo siacutesmico en Barcelona es el

de Vallvidrera-Les Planes en el distrito de Sarriagrave-Sant Gervasi En este barrio el grado de dantildeo moderado


tiene un periodo de retorno que variacutea entre 236 y 552 antildeos con un valor medio de 355 antildeos (Tabla 7-16)

Los resultados de riesgo siacutesmico por barrio de Barcelona permiten generar mapas como los de la Figura

7-24 en los que es posible observar por ejemplo que la regioacuten de la ciudad formada por los barrios de

Parc Gogravetic Raval Sant Antoni y Esquerra Eixample es una zona que tiene uno de los mayores niveles de

riesgo siacutesmico de Barcelona Por otra parte es posible tambieacuten emplear los resultados de riesgo siacutesmico

de los edificios de la ciudad para generar mapas de riesgo siacutesmico a escala de edificios Por ejemplo en la

Figura 7-25 se muestran tres mapas que indican los valores del periodo de retorno del grado de dantildeo

moderado que de acuerdo con las curvas del riesgo siacutesmico Mejor Inferior y Superior le corresponden a

cada edificio del distrito del Eixample

Tabla 7-16 Periodos de retorno promedio del estado de dantildeo moderado de cada barrio de Barcelona de

acuerdo con las curvas Inferior promedio Mejor promedio y Superior promedio

Distrito

Barrio Periodo de retorno (antildeos)

Curva promedio Inferior Mejor Superior

Ciutat Vella 01 Barceloneta 140 103 78 02 Parc 107 80 63 03 Gogravetic 106 80 63 04 Raval 104 79 62

Eixample 05 Sant Antoni 116 86 66 06 Esquerra Eixample 132 96 73 07 Dreta Eixample 170 119 88 08 Estacioacute Nord 165 117 86 09 Sagrada Familia 121 88 68

Sants-Montjuiumlc 10 Poble ndashsec 184 130 96 11 Montjuiumlc 197 137 99 12 Zona Franca-Port 250 169 119 13 Font de la Guatlla 128 93 72 14 Bordeta-Hostafrancs 174 123 91 15 Sants 413 258 169

Les Corts 16 Les Corts 226 152 107 17 Pedralbes 341 217 145


18 Sant Gervasi 221 151 108 19 Sarriagrave 238 164 117 20 Vallvidrera-Les Planes 552 355 236

Gragravecia 21 Gragravecia 153 110 82 22 Vallcarca 374 245 167

Horta-Guinardoacute 23 Guinardoacute 273 182 126 24 Horta 326 217 150 25 Vall drsquoHebron 439 282 188

Nou Barris 26 Viliapicina-Turoacute de la Peira 527 328 213 27 Roquetes-Verdum 361 228 152 28 Ciutat Meridiana-Vallbona 236 160 113

Sant Andreu 29 Sagrera 537 331 213 30 Congreacutes 252 169 118 31 Sant Andreu 249 166 117 32 Bon Pastor 197 138 100 33 Trinitat Vella 496 316 209

Sant Martiacute 34 Fort Pius 322 211 144 35 Poblenou 157 112 83 36 Barris Besograves 265 175 120 37 Clot 185 130 96 38 Verneda 317 191 124

262

Figur

acuerdo

Cap

ra 7-24 Perio

con las curv

la curv

piacutetulo 7 ndash An

(

(b)

odos de retorn

vas promedio

va de peligro

naacutelisis del rie

(a)

no en antildeos d

del riesgo siacute

osidad siacutesmic

esgo siacutesmico

del grado de d

iacutesmico Mejor

ca calculada e

o en el meacutetod

dantildeo modera

r (a) Inferior (

en el present

do LM1_P

(c)

do en cada b

(b) y Superior

e trabajo (Fig

barrio de Barc

r (c) estimad

gura 5-16)

celona de

das mediante

Figura

Barce

Evaluacioacuten

(b)

7-25 Periodo

elona de acue

mediante la

n probabilista

(a)

os de retorno

erdo con las

a curva de pe

a del riesgo s

o del grado de

curvas del rie

eligrosidad siacute

siacutesmico de ed

e dantildeo mode

esgo siacutesmico

iacutesmica calcul

dificios en zo

erado en cada

o Mejor (a) In

lada en el pre

onas urbanas

(c)

a edificio del

nferior (b) y S

esente trabajo

s

distrito del E

Superior (c) e

o (Figura 5-1

263

Eixample de

estimadas

6)

3


De acuerdo con los resultados de riesgo siacutesmico usados para generar los mapas de la Figura 7-25 en el

distrito del Eixample los edificios con mayor riesgo son aquellos en los que el grado de dantildeo moderado

tiene un periodo de retorno que variacutea entre 42 y 61 antildeos con un valor medio de 50 antildeos Mientras que los

que tienen menores niveles de riesgo siacutesmico en el distrito corresponden a aquellos en los que el grado de

dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que variacutea entre 679 y 1840 antildeos con un valor medio de 1134

antildeos

Riesgo siacutesmico mediante la peligrosidad siacutesmica de Barcelona estimada por Secanell et al (2004)

Para fines de comparacioacuten ademaacutes de obtener el riesgo siacutesmico de los edificios de Barcelona mediante la

curva de peligrosidad estimada en el presente trabajo (Figura 5-16) se ha estimado el riesgo siacutesmico de la

ciudad mediante las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas por Secanell et al (2004) (Figura 3-4) Al

hacerlo se obtuvieron las curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona indicadas en la Figura 7-26 y

en la Figura 7-27 a las cuales les corresponden los resultados de riesgo siacutesmico indicados en la Tabla

7-17 y en la Tabla 7-18 respectivamente A partir de dichos resultados se puede identificar que de

acuerdo con las curvas Inferior Mejor y Superior promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona el grado de

dantildeo moderado en la ciudad tiene un periodo de retorno que variacutea entre 105 antildeos y 191 antildeos con un valor



dantildeo) obtenidas al considerar las curvas de peligrosidad obtenidas por Secanell et al (2004) y la presencia

de efectos locales en el suelo

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeosInferior - promedio

Inferior promedio

Inferior + promedio

Mejor - promedio

Mejor promedio

Mejor + promedio

Superior - promedio

Superior promedio

Superior + promedio


Tabla 7-17 Frecuencias anuales de excedencia promedio de cada estado de dantildeo en Barcelona obtenidos al

considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas por Secanell et al (2004)


Inferior ndash σ promedio 883E-03 420E-03 173E-03 542E-04 964E-05

Inferior promedio 101E-02 523E-03 235E-03 819E-04 168E-04

Inferior + σ promedio 119E-02 668E-03 327E-03 125E-03 289E-04

Mejor ndash σ promedio 112E-02 599E-03 278E-03 101E-03 218E-04

Mejor promedio 126E-02 721E-03 363E-03 145E-03 355E-04

Mejor + σ promedio 144E-02 888E-03 484E-03 211E-03 580E-04

Superior ndash σ promedio 137E-02 816E-03 425E-03 176E-03 455E-04

Superior promedio 151E-02 952E-03 532E-03 240E-03 699E-04

Superior + σ promedio 168E-02 113E-02 681E-03 335E-03 109E-03

Figura 7-27 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona (periodos de retorno versus grado de dantildeo)

obtenidas al considerar las curvas de peligrosidad siacutesmica obtenidas por Secanell et al (2004) y la presencia


Tabla 7-18 Periodos de retorno promedio en antildeos de cada estado de dantildeo en Barcelona obtenidos al



Inferior ndash σ promedio 113 238 579 1845 10370


Inferior + σ promedio 84 150 306 799 3465

Mejor ndash σ promedio 89 167 359 991 4597

Mejor promedio 80 139 276 692 2816

Mejor + σ promedio 70 113 207 474 1723

Superior ndash σ promedio 73 123 235 568 2200


Superior + σ promedio 59 88 147 299 921

1 2 3 4 510

1

102

103

104

105


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior - promedio

Inferior promedio

Inferior + promedio

Mejor - promedio

Mejor promedio

Mejor + promedio

Superior - promedio

Superior promedio

Superior + promedio


Comparacioacuten de los resultados de riesgo obtenidos mediante la peligrosidad siacutesmica calculada en el

presente trabajo con los resultados de riesgo obtenidos al considerar la peligrosidad siacutesmica del estudio

de Secanell et al (2004)

Los resultados de riesgo siacutesmico de Barcelona obtenidos mediante la curva de peligrosidad siacutesmica

estimada en el presente trabajo y los obtenidos mediante las curvas de peligrosidad siacutesmica determinadas

por Secanell et al (2004) son dos ejemplos del tipo de resultados que se pueden obtener al estimar el

riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea LM1_P En el primer caso (C1) el riesgo siacutesmico se estima

mediante una curva de peligrosidad (Figura 5-16) mientras que en el segundo caso (C2) el riesgo siacutesmico

se estima considerando tres curvas de peligrosidad (Figura 3-4) Algunos de los resultados obtenidos en

estos dos casos son comparables por ejemplo es posible comparar los resultados de riesgo siacutesmico

obtenidos al considerar la curva media de la peligrosidad siacutesmica del caso C1 con los resultados de riesgo

siacutesmico que se obtienen al considerar la curva uacutenica de peligrosidad siacutesmica del caso C2 Particularmente

se pueden comparar las curvas Mejor promedio del riesgo siacutesmico estimado en cada uno de los dos casos

referidos (Figura 7-28) Al hacerlo es posible identificar por ejemplo que la curva de riesgo obtenida en

el caso C2 tiene para el grado de dantildeo 1 una frecuencia anual de excedencia ligeramente por debajo que

la frecuencia obtenida para el caso C1 Sin embargo las frecuencias de excedencia de los grados de dantildeo

3 4 y 5 son ligeramente superiores en el caso C2 Tales resultados eran de esperarse debido a que a) la

curva de peligrosidad siacutesmica del caso C2 empieza a partir de una intensidad macrosiacutesmica de 5 a

diferencia de la curva de peligrosidad del caso C1 que empieza a partir de una intensidad macrosiacutesmica de

45 (IV-V) y b) la curva de peligrosidad siacutesmica del caso C2 tiene frecuencias de excedencia de las

intensidades macrosiacutesmicas ligeramente por encima que las del caso C1 (Figura 5-41)

Por otra parte las diferencias en los resultados de riesgo siacutesmico de los casos C1 y C2 no son

significativas Por lo tanto es posible concluir que para fines de riesgo siacutesmico es razonablemente

adecuado considerar tanto las curvas de peligrosidad siacutesmica de Secanell et al (2004) como la obtenida

en el presente trabajo Sin embargo es importante destacar que en ocasiones considerar la peligrosidad

siacutesmica mediante tres curvas de peligrosidad siacutesmica como en el caso C2 puede contribuir a ofrecer una

descripcioacuten maacutes amplia sobre la incertidumbre asociada a la peligrosidad siacutesmica y su influencia en la

determinacioacuten del riesgo siacutesmico

Debido a las importantes similitudes identificadas entre los resultados de riesgo siacutesmico obtenidos

mediante la curva de peligrosidad estimada en el presente trabajo (caso C1) con los resultados de riesgo

siacutesmico estimados mediante la curva media de peligrosidad siacutesmica determinada por Secanell et al (2004)

(caso C2) en adelante las principales menciones a los resultados de riesgo siacutesmico se referiraacuten a los

resultados de riesgo obtenidos mediante la peligrosidad siacutesmica estimada en el presente trabajo


Figura 7-28 Curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico de Barcelona (frecuencias de excedencia versus

grado de dantildeo) obtenidas al considerar las curvas Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y la

peligrosidad siacutesmica a) obtenida en el presente trabajo y b) estimada por Secanell et al (2004)

Figura 7-29 Curvas promedio Mejor del riesgo siacutesmico de Barcelona (periodos de retorno versus grado de

dantildeo) obtenidas al considerar las curvas Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y la


1 2 3 4 510

-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Peligrosidad Secanell et al 2004

Peligrosidad este trabajo

1 2 3 4 510

1

102

103

104


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos




73 Otros aspectos del riesgo siacutesmico de Barcelona

En el apartado anterior se expresoacute el riesgo siacutesmico de Barcelona en teacuterminos de frecuencias anuales de

excedencia de los estados de dantildeo siacutesmico Sin embargo a partir de dichos resultados de riesgo es posible

generar curvas de frecuencias anuales de excedencia versus peacuterdidas econoacutemicas Para tal fin basta con

sustituir los grados de dantildeo por las peacuterdidas siacutesmicas asociadas a cada uno de dichos grados de dantildeo en

las curvas de frecuencias anuales de excedencia versus grados de dantildeo Mientras que para estimar las

peacuterdidas econoacutemicas promedio asociadas a cada grado de dantildeo es posible emplear las ecuaciones 7-1 y

7-2

k k kLD AacutereaD VD 7-1

donde LDk son las peacuterdidas econoacutemicas promedio (unidades monetarias) asociadas al grado de

dantildeo Dk AacutereaDk es el aacuterea total (unidades de aacuterea) con dantildeo Dk y VDk es el costo de reparacioacuten del dantildeo

Dk (unidades monetarias por unidad de aacuterea)

k kVD Vcu FD 7-2

donde Vcu es el costo unitario de reparacioacuten en edificios del mismo tipo (unidades monetarias por

unidad de aacuterea) y FDk es el factor de dantildeo correspondiente al grado de dantildeo Dk

En el caso de Barcelona las peacuterdidas siacutesmicas asociadas a cada grado de dantildeo se obtuvieron al hacer las

consideraciones siguientes a) que la superficie total destinada a vivienda en Barcelona es igual a

63327130 m2 (Ayuntamiento de Barcelona 2010) b) que en la estimacioacuten de peacuterdidas se considera

uacutenicamente el costo de recuperar el estado original de los edificios dantildeados Para el caso de Barcelona el

costo de reparacioacuten en edificios por metro cuadrado se consideroacute igual a 115211 (eurom2) (Lantada et al

2009b) Es importante sentildealar que este uacuteltimo valor es similar al considerado en otros estudios en los que

han estimado peacuterdidas siacutesmicas en edificios residenciales (Lantada 2007 Dolce et al 2006 Gruumlnthal et

al 2006) c) que los factores de dantildeo empleados para estimar las peacuterdidas econoacutemicas asociados a cada

estado de dantildeo deben ser valores similares a los indicados en la Tabla 7-19 En el presente caso se

eligieron los factores de dantildeo usados por Dolce et al (2006) los cuales son muy similares a los propuestos

en el ATC-13 y a los considerados por Lantada et al (2009b) (Tabla 7-19)

De tal forma que por ejemplo las peacuterdidas siacutesmicas promedio en Barcelona asociadas al grado de dantildeo 1

se obtuvieron de acuerdo con lo indicado en la Ec 7-3 De manera similar se obtuvieron las peacuterdidas

siacutesmicas promedio asociadas al resto de los grados de dantildeo (Tabla 7-20) A partir de las frecuencias

anuales de excedencia asociadas a cada grado de dantildeo en Barcelona (Tabla 7-10) y de las peacuterdidas

siacutesmicas estimadas (Tabla 7-20) es posible generar la Tabla 7-21 y la Figura 7-30


Tabla 7-19 Ejemplos de factores de dantildeo para estimar peacuterdidas econoacutemicas

Grado de dantildeo

Factores de dantildeo (FDk)

Usados por Dolce et al (2006)

Usados por Lantada et al (2009b) de acuerdo con las recomendaciones de Vacareanu et al (2004)

Propuestos en el ATC-13 (1985)

1 0035 0020 0055 2 0145 0100 0200 3 0305 0500 0450 4 0800 1000 0800 5 1000 1000 1000

LD1 = AacutereaD1middotVD1 = 63327130 (m2) middot 115211 (eurom2) middot 0035=2554 millones de euros (Meuro) 7-3

Tabla 7-20 Peacuterdidas siacutesmicas promedio en Meuro asociadas a la ocurrencia de cada grado de dantildeo en

Barcelona

LD1 LD2 LD3 LD4 LD5

2554 10579 22253 58368 72960

Tabla 7-21 Frecuencias anuales de excedencia promedio de diferentes valores de las peacuterdidas siacutesmicas

promedio (Meuro) de Barcelona

Curva de riesgo siacutesmico 2554 Meuro 10579 Meuro 22253 Meuro 58368 Meuro 72960 Meuro




Figura 7-30 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona en teacuterminos de Meuro versus frecuencias de

excedencia

De acuerdo con las curvas de peacuterdidas de la Figura 7-30 las peacuterdidas siacutesmicas promedio en Barcelona

para un periodo de retorno de 475 antildeos variacutean entre 22000 y 59000 Meuro con un valor medio de 37000

103

104

105

10-4

10-3

10-2

10-1

Peacuterdidas en millones de euros

Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


Meuro El orden de magnitud de dichas peacuterdidas es razonable si se toma en cuenta que Lantada et al (2009b)

estimaron que un evento siacutesmico que generase una intensidad siacutesmica de VII en Barcelona provocariacutea

unas peacuterdidas en los edificios residenciales por un valor de 12188 Meuro

De manera similar es posible obtener las curvas de riesgo siacutesmico en teacuterminos de peacuterdidas siacutesmicas para

cada uno de los distritos de Barcelona En la obtencioacuten de dichas curvas de riesgo se consideraron las

superficies destinadas a vivienda indicadas en la Tabla 7-22 De acuerdo con tales curvas de riesgo

(Figura 7-31 Figura 7-32 Figura 7-33) en el distrito de Ciutat Vella las peacuterdidas siacutesmicas promedio para

un periodo de retorno de 475 antildeos variacutean entre 2500 y 4000 Meuro con un valor medio de 3600 Meuro

Mientras que para el mismo periodo de retorno las peacuterdidas siacutesmicas promedio en el distrito del Eixample

variacutean entre 6900 y 10440 Meuro con un valor medio de 10200 Meuro

Tabla 7-22 Superficie destinada a vivienda por distrito de Barcelona (Ayuntamiento de Barcelona 2010)

Distrito Superficie (m2)

1 Ciutat Vella 3957957

2 Eixample 12774244

3 Sants-Montjuiumlc 6012170

4 Les Corts 3674114

5 Sarriagrave-Sant Gervasi 8329668

6 Gragravecia 5101754

7 Horta-Guinardoacute 5694883

8 Nou Barris 4942584

9 Sant Andreu 4824535

10 Sant Martiacute 8015221

Total 63327130

(a) (b)

Figura 7-31 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Ciutat Vella (a) y Eixample (b) de

Barcelona en teacuterminos de Meuro versus frecuencias de excedencia

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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en

cia

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ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

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10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

Figura 7-32 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Sants-Montjuiumlc (a) Les Corts (b) Sarriagrave-

Sant Gervasi (c) Gragravecia (d) Horta-Guinardoacute (e) y Nou Barris (f) de Barcelona en teacuterminos de Meuro versus

frecuencias de excedencia

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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)

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475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

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)

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475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

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10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

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104

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10-3

10-2

10-1


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1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

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10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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en

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1a

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)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

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10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


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ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

Figura 7-33 Curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Sant Andreu (a) y Sant Martiacute (b) de


74 Discusioacuten

Los resultados obtenidos en el presente capiacutetulo permiten destacar las diferencias de la metodologiacutea

LM1_P con respecto a la metodologiacutea LM1 de Risk-UE Por ejemplo si se consideran los tres principales

elementos empleados para estimar el riesgo siacutesmico es posible distinguir tres diferencias relevantes entre

las metodologiacuteas LM1_P y LM1 1) la peligrosidad siacutesmica en el meacutetodo LM1_P se representa mediante

una curva o conjunto de curvas que describen las frecuencias de excedencia de las intensidades

macrosiacutesmicas mientras que en el meacutetodo LM1 la peligrosidad siacutesmica corresponde a un escenario

siacutesmico es decir al valor de una intensidad macrosiacutesmica 2) la vulnerabilidad siacutesmica en el meacutetodo

LM1_P se representa mediante funciones de probabilidad que describen probabilidades de que se

presenten diferentes valores del iacutendice de vulnerabilidad mientras que en el meacutetodo LM1 la

vulnerabilidad siacutesmica se representa mediante un nuacutemero uacutenico (iacutendice de vulnerabilidad total) 3) el

riesgo siacutesmico en el meacutetodo LM1_P se representa mediante curvas de frecuencias de excedencia versus

grado de dantildeo a diferencia del meacutetodo LM1 en el que los resultados de riesgo consisten en un grado de

dantildeo medio o en las probabilidades de ocurrencia de cada grado de dantildeo siacutesmico asociadas a la

ocurrencia de una sola intensidad macrosiacutesmica

De acuerdo con los resultados de riesgo siacutesmico de Barcelona se confirma que el riesgo siacutesmico de la

ciudad no debe obviarse porque en la ciudad hay un riesgo siacutesmico importante debido a la existencia de

edificios con una alta vulnerabilidad siacutesmica en una zona con una moderada peligrosidad siacutesmica Por

ejemplo el grado de dantildeo moderado en Barcelona tiene una frecuencia anual de excedencia que variacutea

entre 509 x 10-3 y 992 x 10-3 con un valor medio de 726 x 10-3 En otras palabras el grado de dantildeo

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

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ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


moderado en Barcelona tiene en promedio un periodo de retorno que variacutea entre 101 y 196 antildeos con un

valor medio de 138 antildeos

Por otra parte de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico los distritos de Barcelona con los

mayores niveles de riesgo siacutesmico son Ciutat Vella y el Eixample Mientras que uno de los distritos con

los menores niveles de riesgo siacutesmico es el de Nou Barris Estas uacuteltimas conclusiones coinciden con los

resultados obtenidos por Lantada et al (2009b) Particularmente de acuerdo con los resultados del

presente trabajo en el distrito de Ciutat Vella el grado de dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que

variacutea entre 65 y 110 antildeos con un valor medio de 82 Mientras que en el distrito del Eixample el grado de


Si se consideran las curvas promedio del riesgo siacutesmico en teacuterminos de peacuterdidas econoacutemicas es posible

concluir tambieacuten que la magnitud de las peacuterdidas siacutesmicas que se pueden presentar en Barcelona y en

especial en determinados de distritos de la ciudad es importante y por lo tanto no debe obviarse


En el presente capiacutetulo se describioacute el procedimiento seguido para estimar el riesgo siacutesmico de los

edificios de Barcelona mediante la metodologiacutea LM1_P Particularmente se obtuvieron curvas de riesgo

siacutesmico de cada edificio estudiado A partir de dichas curvas fue posible obtener curvas promedio del

riesgo siacutesmico de barrios distritos y la ciudad En funcioacuten de los resultados obtenidos es posible concluir

que hay regiones de la ciudad que tiene un riesgo siacutesmico importante debido a la combinacioacuten de una alta

vulnerabilidad siacutesmica con una moderada peligrosidad siacutesmica El mayor riesgo siacutesmico se aprecia en los

edificios de mamposteriacutea no reforzada que a su vez constituyen los edificios con los mayores niveles de

vulnerabilidad siacutesmica de la ciudad

En teacuterminos cualitativos los resultados obtenidos en el presente estudio estaacuten de acuerdo con los

resultados obtenidos en los estudios previos de Lantada et al (2009b) Lantada (2007) y Mena (2002) Sin

embargo debido a que los estudios previos se enfocaron en la obtencioacuten de escenarios siacutesmicos no se

generaron en dichos trabajos curvas de riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias de excedencia del dantildeo

Por lo tanto dichas curvas de riesgo constituyen una de las principales aportaciones del presente trabajo

al conocimiento del riesgo siacutesmico de la ciudad de Barcelona

Los resultados obtenidos permiten concluir que la metodologiacutea LM1_P constituye una opcioacuten adecuada

para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas por lo tanto dicha metodologiacutea

implementada en el coacutedigo USERISK 2011 puede constituir un elemento que contribuya a que aumenten

el nuacutemero de regiones en el mundo que dispongan de un estudio de riesgo siacutesmico actualizado



8 CAPIacuteTULO 8 CONCLUSIONES

81 Conclusiones por capiacutetulo

Conclusiones sobre el Capiacutetulo 3

La metodologiacutea LM1_P obtenida al modificar la metodologiacutea LM1 de Risk-UE es una adecuada opcioacuten

para estimar el riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas mediante un enfoque probabilista En la

metodologiacutea probabilista se consideran los tres elementos baacutesicos del riesgo siacutesmico 1) la peligrosidad

siacutesmica 2) la vulnerabilidad siacutesmica y 3) la funcioacuten de dantildeo

En la metodologiacutea LM1_P la peligrosidad siacutesmica se expresa en teacuterminos de frecuencias de excedencia de

las intensidades macrosiacutesmicas Con la finalidad de estimar la peligrosidad siacutesmica se propone el uso del

modelo probabilista propuesto por Cornell-Esteva el cual estaacute implementado en el coacutedigo CRISIS2008

(Ordaz et al 2008) Versiones previas de este uacuteltimo coacutedigo fueron empleadas en el proyecto de Risk-UE

Mientras que la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios estaacute representada mediante funciones de

probabilidad que indican las probabilidades de que se presenten diferentes valores del iacutendice de

vulnerabilidad Tal representacioacuten permite considerar importantes incertidumbres asociadas a la

estimacioacuten de la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios Finalmente en la metodologiacutea LM1_P el riesgo

siacutesmico de los edificios se expresa principalmente en teacuterminos de frecuencias de excedencia de grados de

dantildeo Por lo tanto es posible observar que para estimar el riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea

LM1_P se emplea un enfoque probabilista integral Este enfoque es una caracteriacutestica importante que

distingue a la metodologiacutea LM1_P con respecto a la metodologiacutea LM1 de Risk-UE Por lo tanto los

procedimientos y el tipo de resultados de riesgo siacutesmico que se obtienen con las metodologiacuteas LM1_P y

la LM1 de Risk-UE son diferentes De tal forma que los resultados de riesgo siacutesmico estimados mediante

la metodologiacutea LM1_P es informacioacuten que complementa a los resultados de riesgo siacutesmico obtenidos a

traveacutes de la metodologiacutea LM1 de Risk-UE Los resultados obtenidos mediante la metodologiacutea LM1_P

enfatizan el caraacutecter probabilista de los mismos y pueden contribuir a facilitar la toma de decisiones

respecto a la vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de los edificios en zonas urbanas

276 Capiacutetulo 8 - Conclusiones


El coacutedigo USERISK 2011 constituye una valiosa herramienta para estimar la vulnerabilidad y el riesgo

siacutesmico de edificios en zonas urbanas mediante las metodologiacuteas LM1_P y LM1 de Risk-UE En el

primer caso los resultados de vulnerabilidad son los valores de alfa y beta que definen a las funciones de

probabilidad que a su vez representan la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio y los resultados de

riesgo siacutesmico son curvas de frecuencias de excedencia versus grados de dantildeo Mientras que en el

segundo caso la vulnerabilidad estimada se describe mediante el iacutendice de vulnerabilidad total de cada

edificio y los resultados de riesgo siacutesmico son el grado de dantildeo medio y las probabilidades de ocurrencia

de cada grado de dantildeo asociadas a una intensidad macrosiacutesmica

Los datos que requiere el coacutedigo USERISK 2011 para realizar las estimaciones de la vulnerabilidad y el

riesgo siacutesmico se deben proporcionar mediante archivos de texto Esto uacuteltimo permite que los datos

existentes sean faacutecilmente concentrados en los archivos de datos requeridos por USERISK 2011 Tal

caracteriacutestica es especialmente importante porque con frecuencia en las zonas urbanas es necesario

estimar el riesgo siacutesmico de cientos o miles de edificios

Mediante USERISK 2011 es posible estimar tanto la vulnerabilidad siacutesmica como el riesgo siacutesmico de

edificios En ambos casos USERISK 2011 genera archivos de texto que contienen los resultados

obtenidos Esto uacuteltimo facilita el manejo e interpretacioacuten de los resultados de la vulnerabilidad y el riesgo

siacutesmicos

USERISK 2011 es una herramienta que puede contribuir a que se realicen estudios de riesgo siacutesmico en

las regiones en las que no se han realizado recientemente Por otra parte la existencia de USERISK 2011

puede facilitar que en las regiones del mundo en las que se obtuvieron escenarios de riesgo siacutesmico

mediante la metodologiacutea LM1 de Risk-UE se estime ahora el riesgo siacutesmico mediante la metodologiacutea

LM1_P y se obtengan curvas de riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias de excedencia de los grados

de dantildeo


La estimacioacuten de la peligrosidad siacutesmica de Barcelona implica retos importantes debido a que la ciudad

estaacute localizada en una regioacuten de sismicidad entre moderada y baja Por tal motivo emplear una

metodologiacutea probabilista para estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona constituye una de las mejores

alternativas para identificar la peligrosidad siacutesmica de la ciudad

Para fines de comparacioacuten se estimoacute la peligrosidad siacutesmica en teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas y

en teacuterminos de la aceleracioacuten maacutexima del terreno (PGA) Adicionalmente se realizoacute un anaacutelisis de


sensibilidad de las principales variables que determinan los niveles de peligrosidad siacutesmica de la regioacuten

De acuerdo con los resultados el elemento de mayor influencia en los niveles de peligrosidad siacutesmica fue

el valor de la ley de atenuacioacuten

El coacutedigo CRISIS2008 permitioacute estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona directamente en teacuterminos

de frecuencias de excedencia de las intensidades macrosiacutesmicas En este caso se consideraron leyes de

atenuacioacuten propuestas por Loacutepez Casado et al (2000a) para la peniacutensula Ibeacuterica De acuerdo con los

resultados en Barcelona la intensidad de VI tiene en promedio un periodo de retorno de 278 antildeos

Mientras que a la intensidad de VII le corresponde en promedio un periodo de retorno de 2041 antildeos De

manera similar se obtuvo que la intensidad que en Barcelona tiene en promedio un periodo de retorno de

475 antildeos es igual a 63 (VI-VII) Estos resultados tienen grandes similitudes con los obtenidos en estudios

previos (Secanell et al 2004 Pelaacuteez y Loacutepez 2002 NCSE-02 2002 Goula et al 1997) Por ejemplo

Secanell et al (2004) obtuvieron que la intensidad que en Barcelona tiene en promedio un periodo de

retorno de 475 antildeos es igual a 65 mientras que Goula et al (1997) obtuvieron que la intensidad que en

promedio tiene ese periodo de retorno es igual a 63

El coacutedigo CRISIS2008 contiene importantes novedades con respecto al coacutedigo CRISIS2007 siendo la

novedad referente al tipo de leyes de atenuacioacuten que se pueden emplear para estimar la peligrosidad

siacutesmica la que permitioacute obtener mediante el CRISIS2008 la peligrosidad siacutesmica de Barcelona en

teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas Por lo tanto es posible concluir que el coacutedigo CRISIS2008 es

maacutes apropiado que el coacutedigo CRISIS2007 si se desea realizar un anaacutelisis de peligrosidad siacutesmica en

teacuterminos de intensidades macrosiacutesmicas Es importante mencionar que aunque el nombre del CRISIS2008

se refiera al antildeo 2008 dicho coacutedigo incluye tambieacuten actualizaciones hasta el antildeo 2011

Por otra parte en las estimaciones realizadas en teacuterminos de PGA mediante el CRISIS2008 se empleoacute la

ley de atenuacioacuten de Ambraseys et al (1996) la cual fue determinada considerando datos de sismos

ocurridos en Europa y ha sido considerada adecuada para estimar la peligrosidad siacutesmica de Barcelona

(Irizarry et al 2010) De acuerdo con los resultados de dichas estimaciones el valor de PGA en Barcelona

es en promedio un valor igual a 85 cms2 para un periodo de retorno de 475 antildeos Los resultados

obtenidos en el presente estudio estaacuten dentro del intervalo de valores que se han obtenido en estudios

previos (Irizarry et al 2010 Secanell et al 2008 Pelaacuteez y Loacutepez 2002 Jimeacutenez et al 1999) En la

mayoriacutea de tales estudios se reconoce que es razonable esperar para Barcelona una aceleracioacuten maacutexima

del terreno significativamente mayor que la considerada en las normas NCSE-02 (2002) para dicha

ciudad y para un periodo de retorno de 500 antildeos Los resultados obtenidos en el presente estudio

coinciden tambieacuten con esta uacuteltima afirmacioacuten Por lo tanto es conveniente revisar los valores de PGA que

deberaacuten considerarse para Barcelona en futuras ediciones de las NCSE



La valiosa base de datos proporcionada por el Ayuntamiento de Barcelona permitioacute estimar la

vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de la ciudad con un nivel de detalle importante Por lo tanto es

conveniente reconocer el gran esfuerzo que el Ayuntamiento de Barcelona y los autores de los estudios

previos del riesgo siacutesmico de la ciudad han realizado a traveacutes de varios lustros para disponer de una base

de datos tan completa sobre los edificios de Barcelona

Las herramientas GIS constituyeron en el presente trabajo una importante ayuda en la etapa de la

determinacioacuten de las caracteriacutesticas de los edificios de Barcelona Por ejemplo se usoacute software GIS para

estimar el periacutemetro y el aacuterea de los edificios en planta lo cual a su vez permitioacute estimar la irregularidad

geomeacutetrica en planta de dichos edificios Es importante destacar que gracias a tales herramientas fue

posible obtener informacioacuten valiosa de cerca de 70000 edificios de Barcelona

Para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de Barcelona se empleoacute el coacutedigo USERISK 2011 De acuerdo con

los resultados obtenidos es posible concluir que en teacuterminos generales Barcelona tiene una

vulnerabilidad siacutesmica alta Esta uacuteltima afirmacioacuten obedece al hecho de que de acuerdo con los resultados

indicados en las curvas de vulnerabilidad promedio la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad en

Barcelona sea mayor que 05 variacutea entre el 7905 y el 9321 con un valor medio del 8791

Mientras que la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad en la ciudad sea mayor que 10 variacutea entre

el 539 y el 2293 con un valor medio del 127

De manera similar las curvas de vulnerabilidad promedio indican que la probabilidad de que el iacutendice de

vulnerabilidad en los edificios de mamposteriacutea de Barcelona sea mayor que 10 variacutea entre el 737 y el

2785 con un valor medio del 1554 Mientras que la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad

en los edificios de hormigoacuten armado de Barcelona sea mayor que 10 variacutea entre el 236 y el 1413

Al respecto es importante destacar que en Barcelona el 698 de sus edificios son de mamposteriacutea y el

262 de hormigoacuten armado

Por otra parte en relacioacuten a la vulnerabilidad siacutesmica de los distritos de la ciudad es posible concluir que

los resultados obtenidos en el presente trabajo coinciden en teacuterminos generales con los de estudios

previos De tal forma que el distrito de Ciutat Vella se confirma como uno de los de mayor vulnerabilidad

siacutesmica en la ciudad Por ejemplo de acuerdo con las curvas de vulnerabilidad promedio en este distrito

la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad de los edificios sea mayor que 10 variacutea entre el

1876 y el 440 con un valor medio del 3043 Otro de los distritos que se distingue por sus altos

niveles de vulnerabilidad es el del Eixample donde la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad de

los edificios sea mayor que 10 variacutea entre el 1300 y el 3559 con un valor medio del 2314


Respecto a los barrios de la ciudad es posible concluir que tres de los cuatro barrios de Ciutat Vella se

destacan por ser los maacutes vulnerables de Barcelona porque en ellos la probabilidad de que el iacutendice de

vulnerabilidad sea mayor que 10 variacutea entre el 21 y el 45 con un valor medio del 32 Mientras que

el barrio de Sagrera en el distrito de Sant Andreu es uno de los barrios de menor vulnerabilidad en la

ciudad porque en eacutel la probabilidad de que el iacutendice de vulnerabilidad sea mayor que 10 variacutea entre el

15 y el 82 con un valor medio del 41 Es importante sentildealar que estos resultados tiene

coincidencias importantes con los resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos por Mena (2002) por

Lantada (2007) y por Lantada et al (2009b) Sin embargo los resultados obtenidos en el presente trabajo

ofrecen informacioacuten adicional a la obtenida en los estudios previos mencionados Porque en los estudios

previos la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio se representa mediante un nuacutemero a diferencia del

presente trabajo en el que la vulnerabilidad siacutesmica de un edificio se representa mediante funciones de

probabilidad que describen las probabilidades de que se presenten diferentes valores del iacutendice de

vulnerabilidad

En funcioacuten de lo anterior es posible concluir que el meacutetodo LM1_P es un avance significativo en los

meacutetodos y teacutecnicas de evaluacioacuten de vulnerabilidad y riesgo al uso y por consiguiente se propone como

una opcioacuten adecuada para estimar la vulnerabilidad siacutesmica de zonas urbanas


Para estimar el riesgo siacutesmico de Barcelona se empleoacute el coacutedigo USERISK 2011 De acuerdo con los

resultados puede sentildealarse que en teacuterminos generales la ciudad tiene un riesgo siacutesmico entre moderado y

alto Por ejemplo de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona el grado de dantildeo

moderado tiene una frecuencia anual de excedencia que variacutea entre 509 x 10-3 y 992 x 10-3 con un valor

medio de 726 x 10-3 Estos resultados equivalen a decir que el grado de dantildeo moderado en Barcelona

tiene en promedio un periodo de retorno que variacutea entre 101 y 196 antildeos con un valor medio de 138 antildeos

Es importante mencionar que de acuerdo con los resultados obtenidos si no se tomasen en cuenta los

efectos de sitio en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico entonces el grado de dantildeo moderado en Barcelona

tendriacutea en promedio un periodo de retorno que variariacutea entre 134 y 289 antildeos con un valor medio de 193

antildeos Por lo tanto es posible observar que la influencia de los efectos de sitio en el riesgo siacutesmico de la

ciudad es importante

Por otra parte de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico de los edificios de mamposteriacutea de

Barcelona el grado de dantildeo moderado tiene una frecuencia anual de excedencia que variacutea entre 642 x

10-3 y 116 x 10-2 con un valor medio de 884 x 10-3 En otras palabras el grado de dantildeo moderado en los

edificios de mamposteriacutea de Barcelona tiene en promedio un periodo de retorno que variacutea entre 86 y 156

antildeos con un valor medio de 113 antildeos Al mismo tiempo de acuerdo con las curvas promedio del riesgo


siacutesmico de los edificios de hormigoacuten armado de Barcelona el grado de dantildeo moderado tiene una

frecuencia anual de excedencia que variacutea entre 215 x 10-3 y 621 x 10-3 con un valor medio de 381 x

10-3 Estos resultados equivalen a decir que el grado de dantildeo moderado en los edificios de mamposteriacutea de

Barcelona tiene en promedio un periodo de retorno que variacutea entre 161 y 466 antildeos con un valor medio de

263 antildeos

Al observar las curvas promedio del riesgo siacutesmico de los distritos de Barcelona es posible identificar

que Ciutat Vella y el Eixample se distinguen por tener los mayores niveles de riesgo siacutesmico en la ciudad

Por ejemplo en el distrito de Ciutat Vella el grado de dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que

variacutea entre 65 y 110 antildeos con un valor medio de 82 antildeos Mientras que en el distrito del Eixample el

grado de dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que variacutea entre 73 y 133 antildeos con un valor medio de

96 antildeos En cambio de acuerdo con las curvas promedio del riesgo siacutesmico los distritos de Nou Barris y

Horta-Guinardoacute son los que tienen los menores niveles de riesgo siacutesmico en la ciudad En el caso de Nou

Barris el grado de dantildeo moderado tiene un periodo de retorno que variacutea entre 140 y 312 antildeos con un

valor medio de 204 antildeos Mientras que en el caso de Horta-Guinardoacute el grado de dantildeo moderado tiene un

periodo de retorno que variacutea entre 144 y 315 antildeos con un valor medio de 209 antildeos Estudios previos

como el de Lantada (2007) y Lantada et al (2009b) coinciden en identificar a los distritos de Ciutat Vella

y el Eixample como los distritos con los mayores niveles de riesgo siacutesmico en Barcelona

En el presente estudio se obtuvieron tambieacuten curvas promedio del riesgo siacutesmico de Barcelona en

teacuterminos de millones de euros versus frecuencias de excedencia De acuerdo con estas curvas las

peacuterdidas siacutesmicas promedio en Barcelona para un periodo de retorno de 475 antildeos variacutean entre 22000 y

59000 Meuro con un valor medio de 37000 Meuro Por lo tanto nuevamente se confirma que el riesgo siacutesmico

de la ciudad es importante y por tal razoacuten no debe obviarse

Finalmente al evaluar el procedimiento metodoloacutegico empleado para estimar el riesgo siacutesmico de

Barcelona es posible concluir que el meacutetodo LM1_P es un avance importante en los meacutetodos y teacutecnicas

empleadas en la estimacioacuten del riesgo siacutesmico y por lo tanto se considera una opcioacuten recomendable para

estimar el riesgo siacutesmico de zonas urbanas

82 Conclusiones generales

De acuerdo con los resultados obtenidos en el presente trabajo es posible concluir que la metodologiacutea

LM1_P es una metodologiacutea simplificada que puede contribuir a que se incremente el nuacutemero de regiones

en el mundo que dispongan de estudios recientes sobre el riesgo siacutesmico de sus zonas urbanas


Por otra parte es conveniente continuar destacando entre las autoridades de gobierno y la sociedad en

general la importancia de que se apoyen las diversas actividades que pueden contribuir a reducir el riesgo

siacutesmico de las ciudades Por ejemplo seriacutea conveniente que el Ayuntamiento de Barcelona y en general

todos los gobiernos municipales tomaran en cuenta el tipo de datos que facilitan la evaluacioacuten de la

vulnerabilidad y el riesgo siacutesmico de los edificios a escala urbana Al hacerlo dichas autoridades de

gobierno podriacutean considerar la posibilidad de recopilar mayor cantidad de datos sobre los edificios de las

ciudades que puedan contribuir a realizar estimaciones del riesgo siacutesmico de los edificios con menor

incertidumbre

Los desastres recientes en Haitiacute Chile y Japoacuten asociados a la ocurrencia de sismos han confirmado que la

magnitud del dantildeo depende de muchos factores siendo el desconocimiento y la negligencia dos de los

factores que aumentan en gran medida la magnitud del dantildeo que se genera Al mismo tiempo tales

experiencias han confirmado que las labores de prevencioacuten son fundamentales para reducir la magnitud

de los dantildeos Por otra parte los grandes dantildeos generados por el sismo y el tsunami en Japoacuten sugieren que

es importante que las sociedades estimen con mayor frecuencia los peligros siacutesmicos y establezcan los

niveles de riesgo que estaacuten dispuestas a aceptar en cada caso para que de ser necesario realicen las

labores pertinentes de mitigacioacuten del riesgo De tal forma que el conocimiento del riesgo siacutesmico es una

informacioacuten fundamental para que en muchas regiones del mundo tomen decisiones oportunas que eviten

la ocurrencia de desastres en sus zonas urbanas o al menos reduzcan en forma significativa la magnitud

de dichos desastres

83 Futuras liacuteneas de investigacioacuten

Es recomendable emplear la informacioacuten del dantildeo siacutesmico en edificios generado por eventos siacutesmicos

recientes (Japoacuten Chile Haitiacute Espantildea) para continuar con la calibracioacuten de la funcioacuten de dantildeo siacutesmico

empleada en las metodologiacuteas LM1_P y LM1 Por ejemplo una tarea que puede contribuir a este fin es la

estimacioacuten del escenario siacutesmico de la zona urbana de Lorca en Espantildea asociado a la intensidad

macrosiacutesmica identificada en el reciente sismo de Lorca del 11 de mayo de 2011 De manera que los

resultados obtenidos en ese escenario siacutesmico estimado se puedan comparar con el escenario de dantildeo

siacutesmico real generado por el sismo del 11 de mayo en Lorca

Otra tarea futura consiste en emplear un enfoque probabilista similar al utilizado en el desarrollo de la

metodologiacutea LM1_P para modificar la metodologiacutea LM2 de Risk-UE e incluir en ella mayores

consideraciones probabilistas De tal forma que sea posible tomar en cuenta un mayor nuacutemero de las

incertidumbres presentes en los principales elementos que determinan el riesgo siacutesmico de los edificios y


al mismo tiempo se puedan obtener resultados de riesgo siacutesmico con sus respectivos intervalos de

confianza

Por otra parte es conveniente desarrollar procedimientos que permitan vincular en forma adecuada las

metodologiacuteas de nivel 1 (LM1 y LM1_P) con las metodologiacuteas de nivel 2 (LM2 y sus nuevas versiones)

con la finalidad de facilitar la retroalimentacioacuten entre las metodologiacuteas de ambos niveles Se trata de que

por ejemplo las metodologiacuteas de nivel 1 puedan beneficiarse de los resultados que se pueden obtener

mediante la metodologiacutea LM2 donde es posible usar acelerogramas reales

Finalmente es recomendable aplicar la metodologiacutea LM1_P en regiones con mayor peligrosidad siacutesmica

que Barcelona Por ejemplo es posible aplicar la metodologiacutea en regiones de Meacutexico de alta peligrosidad

siacutesmica Una de las ventajas de realizar la aplicacioacuten a Meacutexico es que en dicho paiacutes tienen importante

experiencia en el desarrollo y aplicacioacuten de las metodologiacuteas de estimacioacuten del riesgo siacutesmico de nivel 2

es decir metodologiacuteas como la LM2 de Risk-UE De tal forma que seriacutea posible comparar los resultados

generados mediante una metodologiacutea de nivel 2 ampliamente validada con los resultados obtenidos al

aplicar la metodologiacutea LM1_P


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Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas A-1

Anexo A

Modificadores de la vulnerabilidad siacutesmica

En la Tabla A-1 y en la Tabla A-2 se incluyen ejemplos de los factores de la vulnerabilidad siacutesmica que

fueron propuestos en la metodologiacutea LM1 de Risk-UE (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Tabla A-1 Ejemplos de factores que modifican la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de mamposteriacutea no

reforzada (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Factores de comportamiento Paraacutemetros Puntuaciones del modificador

Estado de conservacioacuten Buen mantenimiento -004

Mal mantenimiento +004

Altura o nuacutemero de plantas Bajo (1 o 2) -002

Medio (34 o 5) +002

Alto (6 o maacutes) +006

Piso blando (Soft-story) DemolicioacutenTransparencia diaacutefana +004

Irregularidad en planta - +004

Irregularidad vertical - 002

Intervenciones de reparacioacuten - -008 +008

Tabla A-2 Ejemplos de factores que modifican la vulnerabilidad siacutesmica de los edificios de hormigoacuten

armado (Milutinovic y Trendafiloski 2003)

Factores de comportamiento Puntuaciones seguacuten nivel de disentildeo sismorresistente

Coacutedigo de nivel bajo

Coacutedigo de nivel medio

Coacutedigo de nivel alto

Nivel de coacutedigo +016 0 -016

Mantenimiento deficiente +004 +002 0

Altura o nuacutemero de plantas

Bajo ( 1 o 2) -004 -004 -004

Medio (34 o 5) 0 0 0

Alto (6 o maacutes) +008 +006 +004

Irregularidad en planta Forma +004 +002 0

Torsioacuten +002 +001 0

Irregularidad vertical +004 +002 0

Columna corta +002 +001 0

Ventanas en arco (bow windows) +004 +002 0

A-2 Anexo A

Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas B-1

Anexo B

Tabla B-1 Zonas ZRP de Barcelona por barrio

1Barceloneta 01 Sant Sebastiagrave 02 CCervera- Aixada 03 cChurruca 04 BarcelonetaCentre 05 Hospital del Mar 2Parc 06 Ciutadella-Born 07 Llotja de Mar 08 Santa Maria del Mar 09 Museu Picasso 10 Casc Antic-Jutjats 11 Mercat StaCaterina 12 Av FrancescCamboacute 13 Sant Pere 14 Palau Muacutesica 3Goacutetic 15 cCondal 16 Pl Villa de Madrid 17 cPetritxol 18 Catedral 19 PalauGeneralitat 20 cBoqueria 21 Pl Reial ndash Ajuntament 22 Correus 23 Pl La Mercegrave 24 Pl Medinaceli 4Raval 25 Drassanes 26 Palau Guumlell 27 Liceu 28 Sant Pau delCamp 29 Pl Folch iTorres30 Sant Agustiacute 31 MercatBoqueria 32 cRiera Baixa 33 cLa Cera 34 cRiera Alta 35 Casa Caritat 36 AcadegravemiaCiegravencies 37 cTallers-Pelai 5Sant Antoni 38 Mercat San Antoni 39 Av Mistral 40 cSepuacutelveda-Viladomat 41 cSepuacutelveda-Casanova 6Esquerra Eixample 42 Universitat 43 cCasanova-Diputacioacute 44 Casa Golferichs 45 Parc Escorxador 46 cLlanccedilagrave 47 Av Roma-Aragoacute 48 Telefogravenica 49 Mercat Ninot 50 cAribau ndash Mallorca 51 cAribau ndash Cograversega 52 Hospital Cliacutenic 53 Escola Industrial 54 Presoacute Model 55 cLondres-Borrell 56 cLondres-Casanova 7Dreta Eixample 57 La Pedrera 58 Casa de les Punxes 59 Mercat Concepcioacute 60 Pg Gragravecia Central 61 Illa Discograverdia 62 Torre de les Aiguumles 63 Tetuan Nord 64 PlCatalunya-Rondes 8Estacioacute Nord 65 Estacioacute del Nord 66 Auditori67 Placcedila Monumental 9Sagrada Familia 68 Pl Hispanitat 69 Mercat SgrdaFamiacutelia 70 Sagrada Famiacutelia 71 Jardins Industria 72 Creu Roja 10Poble ndashsec 73 Tres Xemeneies 74 Poble Sec ndash Satalia 75 Mercat de les Flors 11Montjuiumlc 76 Montjuiumlc 12Zona Franca-Port 77 Poliacutegon Zona Franca 78 Pg Zona Franca ndash Oest 79 Pg Zona Franca ndash Est 13Font de la Guatlla 80 Font de la Guatlla 14Bordeta-Hostafrancs 81 Hostafrancs 82 Magoria - Can Batlloacute 15Sants 83 Sants - Mercat Nou 84 Cotxeres de Sants 85 Espanya Industrial 86 Pl Centre Sud 87 Can Mantega 88 Mercat Sants 89 cSugranyes 90 cRoger 16Les Corts 91 Torre Melina ndash Collblanc 92 FC Barcelona 93 Jardins Bacardi 94 Sol de Baix 95 Pl Centre Nord 96 Les Infantes 97 cLoreto 98 Les Corts ndash Centre 17Pedralbes 99 Santa Gemma 100 Palau Reial 101 Pedralbes 18Sant Gervasi 102 RCD Espanyol 103 cSagues 104 cTuset105 Jardins Moragues 106 Turoacute Parc 107 Pl Adriano 108 Parc de Monterols 109 cSaragossa 110 Parc Turoacute Putxet 111 CT Barcino 112 Av Tibidabo 113 cSant Gervasi 114 cMandri 19Sarriagrave 115 Tres Torres 116 Salesians 117 Quinta Amegravelia 118 Sarriagrave Centre 119 Can Caralleu 120 Institut Quiacutemic 20Vallvidrera-Les Planes 121 Vallvidrera 21Gragravecia 122 Riera Sant Miquel123 Pl Rius i Taulet124 cLlibertat125 cQuevedo126 cDrsquoen Grassot 127 La Sedeta 128 cRomana129 cLegalitat130 PlVirreina-Travessera131 Pl Diamant132 Pl Sol133 Rambla del Prat134 Fontana 135 Pl Lesseps ndashSud 136 Torrent de lrsquoOlla-Trav Dalt137 Pl Nord - Pl Rovira138 CF Europa 22Vallcarca 139 Parc Guumlell 140 Baixada de la Glograveria 141 cMora drsquoEbre 142 La Creueta del Coll 143 Hospital Militar 144 Penitents N 23Guinardoacute 145 Quarter Girona 146 La Alianccedila 147 Hospital Sant Pau 148 Pl Guinardoacute 149 Mercat Guinardoacute 150 cMascaroacute 151 Parc del Guinardoacute152 Parc de les Aiguumles153 Can Baroacute 24Horta 154 cFont drsquoen Fargues 155 CAlt Pedrell 156 Can Pujolet157 Mercat Carmel 158 cSegimon159 Muntanya del Carmel 160 Pl Pastrana 161 Mercat Horta 162 Pl Santes Creus163 C Esportiu Horta164 Horta Centre-PlEivissa165 Horta ndash Valldaura 166 Cementeri Horta 25Vall drsquoHebron 167 Sant Genis 168 C Sanitagraveria Vall Hebron 169 Montbau 170 A Oliacutempica Vall Hebron171 Teixonera 26Viliapicina-Turoacute de la Peira 172 Torre Llobeta 173 Vilapiscina 174 CEscogravecia 175 PlSograveller 176 Can Dragoacute177 cAlcudia 178 Calderoacuten de la Barca 179 Turoacute de la Peira 180 Ramon Alboacute 27Roquetes-Verdum 181 Can Ensenya 182 Guineueta 183 Parc Guineueta 184 Prosperitat-Llucmajor 185 Verdum 186 Prosperitat-Via Juacutelia 187 Prosperitat-Rio Janeiro 188 Prosperitat-Via Favencia189 Trinitat Nova 190 Dipogravesits Aigua 191 Roquetes 192 cMina de la Ciutat 193 Canyelles 28Ciutat Meridiana-Vallbona194 Turoacute de Roquetes 195 Torre Baroacute 196 Ciutat Meridiana 197 Vallbona 29Sagrera 198 cBofarull199 Navas200 La Sagrera-Estacioacute201 cBerenguer de Palou 202 La Sagrera 203 Mercat Felip II 30Congreacutes 204 IB Alzina 205 Congregraves 31Sant Andreu 206 Fabra i Coats 207 Sant Andreu 208 Mercat Sant Andreu209 cServet 210 PlMossen Clapes 211 Casa Bloc 212 Colorantes 213 Sant Andreu-cSegre214 CF Sant Andreu 32Bon Pastor 215 Bon Pastor-Santander 216 Bon Pastor-Maquinista 217 Baroacute de Viver 33Trinitat Vella 218 Trinitat Vella 34Fort Pius 219 Fort Pius 35Poblenou 220 Vila Oliacutempica 221 cSancho de Avila 222 Olivetti 223 Poblenou 224 Catalana 225 Can Felipa 226 cGran Via-Bilbao 227 PlPeruacute 228 cVenezuela 229 Diagonal Mar 36Barris Besograves 230 Besograves-Diagonal 231 Besograves-Mar 232 Besograves 233 Besograves-Paraguai 37Clot 234 Parc del Clot235 cAragoacute-Independegravencia 236 Provenccedila-Independegravencia 237 Sant Josep Calasanz238 Camp de lArpa Nord239 Can Robacols 240 Clot-Meridiana 38Verneda 241 cProvenccedilals 242 Centre Ciacutevic Sant Martiacute 243 CE Juacutepiter 244 Parc Sant Martiacute 245 Poligon Sant Martiacute 246 Pl La Palmera 247 La Pau 248 La Verneda-Santander

B-2

Figuura B-1 Loca

alizacioacuten de la

A

as zonas ZRP

Anexo B

P de Barcelonna cuyos nommbres se inddican en la Ta

abla B-1

Introdu

En este a

a la indi

USERIS

informac

Descripc

USERIS

edificios

Instalac

Para usa

operativo

Ejecucioacute

Al ejecu

con el u

(File) 2)

Evaluacioacuten

ccioacuten

anexo se inc

icada en dive

SK Por lo ta

cioacuten sobre el

cioacuten general

SK 2011 es

s mediante la

cioacuten

ar el coacutedigo

o Windows

oacuten

utar USERIS

usuario (Figu

) Datos (Dat

n probabilista

cluye informa

ersos capiacutetul

anto los usu

l manejo de U

l

un coacutedigo p

a metodologiacute

o USERISK

particularme

K 2011 se m

ura C-1) Des

a) 3) Ejecut

Figura

a del riesgo s

Uso d

acioacuten sobre e

los de la pre

uarios e inter

USERISK 20

para ordenad

iacutea probabilist

2011 es n

ente el sistem

muestra la pa

sde esta pan

tar (Run) 4)

C-1 Pantalla

siacutesmico de ed

Anexo

de USERIS

el uso del coacute

esente Tesis

resados en U

011

dor que per

ta LM1_P y

ecesario ins

ma Windows

antalla princi

ntalla se pued

Herramienta

a principal de

dificios en zo

C

SK 2011

oacutedigo USERI

y a la que

USERISK pu

rmite hacer

la metodolog

stalarlo en u

s XP en adela

ipal de la ap

de acceder a

as (Tools) y

l coacutedigo USE

onas urbanas

ISK Dicha i

contiene la a

ueden consu

estimaciones

giacutea LM1 de R

un ordenado

ante

plicacioacuten que

a los moacutedulo

5) Ayuda (H

ERISK 2011

s

informacioacuten

ayuda del pr

ultar esas tre

s del riesgo

Risk-UE

or que posea

e funciona co

os siguientes

Help)

C-1

es adicional

ropio coacutedigo

s fuentes de

o siacutesmico de

a el sistema

omo interfaz

1) Archivo

l

o

e

e

a

z

o

C-2

Moacutedulo

Las prin

- Nu

siacutesm

pos

US

nue

que

US

(se

mo

par

al i

US

- Ab

del

C-1

Tab

- Gu

gen

- Sal

Figura C

Archivo (F

cipales opcio

uevo (New)

mico de edi

sibilidad de g

SERISK Pos

evo proyecto

e se estudiar

SERISK reali

debe respe

odificadores

rte en esta p

intervalo de

SERISK son

brir (Open)

l proyecto tie

1 se describe

bla C-2 se m

uardar como

nerales del pr

lir (Exit) Op

C-2 Pantalla d

ile)

ones de este

Opcioacuten par

ificios Al e

guardar en u

steriormente

o (Figura C-2

raacute Este dato

izaraacute determi

etar el uso

regionales d

pantalla (Figu

valores posib

-1 y 2

Opcioacuten para

ene extensioacute

en los datos q

muestra un eje

o (Save as)

royecto

pcioacuten para fi

de USERISK

y lo

A

moacutedulo son

a iniciar un

ejecutar esta

un archivo co

se muestra

2) En esta p

o es muy im

inadas consid

de minuacutescu

de dicha ciud

ura C-2) el u

bles del iacutendi

a abrir un arc

n ldquodatardquo y c

que debe con

emplo de los

Opcioacuten pa

inalizar la eje

en la que se

s liacutemites del

Anexo C

las siguiente

nuevo proy

a opcioacuten se

on extensioacuten

la pantalla e

antalla se req

mportante por

deraciones P

ulas y may

dad que por

usuario pued

ice de vulner

chivo corres

contiene info

ntener el arch

datos y el fo

ara guardar

ecucioacuten del c

asignan o m

iacutendice de vul

es

yecto para ca

muestra un

ldquodatardquo la in

en la que se d

quiere propo

rque en func

Por ejemplo

yuacutesculas) en

r defecto se

e confirmar

rabilidad Lo

spondiente a

ormacioacuten ge

hivo con exte

ormato de un

en un archi

coacutedigo USER

uestran el no

lnerabilidad s

alcular la vu

na ventana

nformacioacuten d

deben asigna

orcionar el no

cioacuten del nom

si se asigna

ntonces USE

han incluido

o proponer l

os valores pro

un proyecto

neral sobre e

ensioacuten ldquodata

n archivo con

ivo con exte

RISK

ombre de la c

siacutesmica

ulnerabilidad

en la que s

del proyecto

ar los primer

ombre de la

mbre que se

a el nombre d

ERISK con

o en el coacutedi

los nuacutemeros

opuestos por

o ya existente

el proyecto

ardquo Adicional

n extensioacuten ldquo


ciudad o zona

d y el riesgo

se ofrece la

existente en

ros datos del

zona urbana

proporcione

de Barcelona

nsideraraacute los

go Por otra

que definen

r defecto por

e El archivo

En la Tabla

lmente en la

ldquodatardquo

ardquo los datos

a de estudio

o

a

n

l

a

e

a

s

a

n

r

o

a

a

s

Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas C-3

Tabla C-1 Descripcioacuten de los datos de un archivo de texto con extensioacuten ldquodatardquo

Nombre de la ciudad o zona de estudio

Nuacutemero de edificios por estudiar

Liacutemite inferior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V Liacutemite superior del intervalo

de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V

Nombre y ubicacioacuten del archivo de texto con extensioacuten csv que contiene los datos de los edificios

Nombre y ubicacioacuten del archivo de texto con extensioacuten hz que contiene los datos de la peligrosidad siacutesmica

Tabla C-2 Ejemplo de los datos y el formato de un archivo de texto con extensioacuten ldquodatardquo Nombre del

archivo ldquoEjemplodatardquo

Barcelona

2

-12

EEjemploEdificios_ejemplocsv

EEjemploPeligro_sismico_ejemplohz

Moacutedulo Datos (Data)

Las opciones de este moacutedulo son las siguientes

- Generales (General) Muestra la pantalla (Figura C-2) donde se debe indicar el nombre de la ciudad

o zona urbana que se estudiaraacute y los valores que delimitan el intervalo de valores vaacutelido para el


- Edificios (Buildings) Muestra la pantalla (Figura C-3) donde se debe indicar el nuacutemero de edificios

que se estudiaraacuten y la ubicacioacuten del archivo de texto con extensioacuten ldquocvsrdquo (Tabla C-3 Tabla C-4)

que contiene los datos de cada uno de los edificios de los que se quiere estimar su vulnerabilidad y

riesgo siacutesmico En dicho archivo se emplea un rengloacuten para asignar los datos de cada edificio

- Peligrosidad Siacutesmica (Seismic hazard) Muestra la pantalla (Figura C-4) donde se debe indicar la

ubicacioacuten del archivo de texto con extensioacuten ldquohzrdquo (Tabla C-5 Tabla C-6) que contiene los datos de

las curvas de peligrosidad siacutesmica que se usaraacuten para estimar el riesgo siacutesmico de los edificios

- Establecer archivos de resultados (Set output files) Muestra la pantalla donde es posible indicar

los archivos de resultados opcionales que se requiere genere USERISK

C-4

Figura C

Tabla C-3

le prop

111111221121

Figura

informa

curvas

C-3 Pantalla d

3 Ejemplo de

porcionan a U

vulne

11112284422221940

C-4 Pantalla

cioacuten que def

de peligrosid

de USERISK

e los datos y

USERISK los

rabilidad y rie

488469M31838310RC

a de USERISK

ine a las curv

dad que se g

A

2011 en la qu

el formato de

datos de dos

esgo siacutesmico

371931RRC3291975II

K 2011 en la q

vas de peligro

generan a par

Anexo C

ue es posible

estudiar

e un archivo

s edificios de

o Nombre de

10 N01

que se asign

osidad siacutesmi

rtir de los dat

e proporciona

de texto con

e Barcelona d

el archivo ldquoE

a el archivo c

ca En esta m

tos contenido

ar informacioacute

extensioacuten ldquo

de los cuales

dificios_ejem

con extension

misma pantall

os en el archi

oacuten sobre los e

cvsrdquo median

se requiere e

mplocsvrdquo


la se pueden

ivo con exten

edificios por

nte el cual se

estimar su

contiene la

mostrar las

nsioacuten ldquohzrdquo

e


Tabla C-4 Descripcioacuten de los datos de un archivo de texto con extensioacuten ldquocvsrdquo mediante el cual se le

proporcionan a USERISK los datos de dos edificios de Barcelona de los cuales se requiere estimar su



Edificio 1 Edificio 2














14 Zona siacutesmica R II

15 Coacutedigo del estado de conservacioacuten R N

16 Coacutedigo de la posicioacuten del edificio en la manzana 1 0

17 Coacutedigo de la diferencia de la altura del edificio con respecto a la de los edificios adyacentes

0 1

Tabla C-5 Ejemplo de los datos y el formato de un archivo de texto con extensioacuten ldquohzrdquo mediante el cual se

le proporcionan a USERISK los datos de la peligrosidad siacutesmica Nombre del archivo

ldquoPeligro_sismico_ejemplohzrdquo

4 4695696574 0027000490001100001 5 55565758 00270012000190000210000062 5 531556575815 002700213000378000055000012

C-6 Anexo C

Tabla C-6 Descripcioacuten de los datos que debe contener el archivo de peligrosidad siacutesmica con extensioacuten

ldquohzrdquo mediante el cual se define la peligrosidad siacutesmica que se usaraacute para estimar el riesgo siacutesmico de

edificios


1 Nuacutemero de puntos que definen a la curva 1 de peligrosidad siacutesmica (Curva media - σ) 4

2 Intensidades correspondientes a cada punto de la curva 1 de peligrosidad siacutesmica (Curva media - σ) 469 569 65 74

3 Frecuencias anuales de excedencia correspondientes a cada intensidad siacutesmica de la curva 1 de peligrosidad siacutesmica (Curva media - σ) 0027 00049 00011 00001

4 Nuacutemero de puntos que definen a la curva 2 de peligrosidad siacutesmica (Curva media) 5

5 Intensidades correspondientes a cada punto de la curva 2 de peligrosidad siacutesmica (Curva media) 5 55 65 75 8

6 Frecuencias anuales de excedencia correspondientes a cada intensidad siacutesmica de la curva 2 de peligrosidad siacutesmica (Curva media) 0027 0012 00019 000021 0000062

7 Nuacutemero de puntos que definen a la curva 3 de peligrosidad siacutesmica (Curva media + σ) 5

8 Intensidades correspondientes a cada punto de la curva 3 de peligrosidad siacutesmica (Curva media + σ) 531 55 65 75 815

9 Frecuencias anuales de excedencia correspondientes a cada intensidad siacutesmica de la curva 3 de peligrosidad siacutesmica (Curva media + σ) 0027 00213 000378 000055 000012

Moacutedulo Ejecutar (Data)


- Vulnerabilidad siacutesmica (Seismic vulnerability)

o Meacutetodo LM1_P (LM1_P method) Opcioacuten para iniciar el caacutelculo de la vulnerabilidad siacutesmica de

los edificios mediante el meacutetodo LM1_P Mediante esta opcioacuten se calculan las curvas de

vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio Los principales resultados de la vulnerabilidad se

almacenaraacuten en un archivo con extensioacuten ldquovuln1rdquo (Tabla C-8) Particularmente en este archivo se

incluyen los valores de alfa y beta que definen a cada curva de vulnerabilidad siacutesmica estimada

Opcionalmente es posible elegir que se genere un archivo con resultados complementarios de

vulnerabilidad el cual tendraacute la extensioacuten ldquovuln2rdquo En este uacuteltimo archivo se indican

probabilidades de que se excedan determinados valores del iacutendice de vulnerabilidad de acuerdo

con cada una de las curvas de vulnerabilidad estimadas

o Meacutetodo LM1 (LM1 method) Opcioacuten para iniciar el caacutelculo de la vulnerabilidad siacutesmica de los

edificios mediante el meacutetodo LM1 de Risk-UE Mediante esta opcioacuten se calcula el iacutendice de

vulnerabilidad total de cada edificio Los resultados obtenidos de la vulnerabilidad se almacenaraacuten

en un archivo con extensioacuten ldquoLM1Vrdquo (Tabla C-7)


- Riesgo siacutesmico (Seismic risk)

o Meacutetodo LM1_P (LM1_P method) Opcioacuten para iniciar el caacutelculo de las curvas de riesgo siacutesmico

de los edificios mediante el meacutetodo LM1_P Mediante esta opcioacuten se calculan para cada edificio

las curvas que expresan el riesgo siacutesmico en teacuterminos de frecuencias de excedencia de los estados

de dantildeo Los principales resultados se almacenaraacuten en un archivo de texto con extensioacuten ldquodam1rdquo

(Tabla C-9) Adicionalmente se generan los archivos con extensioacuten ldquodam2rdquo ldquodam3rdquo ldquodam4rdquo y

ldquodam5rdquo En el archivo con extensioacuten ldquodam2rdquo se almacenan los resultados de riesgo asociados a la

curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio En el archivo con extensioacuten ldquodam3rdquo

se guardan los resultados de riesgo asociados a la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica de cada

edificio En el archivo con extensioacuten ldquodam4rdquo se almacenan los resultados de riesgo asociados a la

curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica Finalmente en el archivo con extensioacuten ldquodam5rdquo se

almacenan los mismos resultados de riesgo siacutesmico que en el archivo ldquodam1rdquo pero en un formato

diferente en el caso del archivo ldquodam5rdquo se destina un rengloacuten por cada edificio Mientras que en

el archivo ldquodam1rdquo se destina un rengloacuten por cada curva de riego siacutesmico estimada

o Meacutetodo LM1 (LM1 method) Opcioacuten para iniciar el caacutelculo del riesgo siacutesmico mediante el

meacutetodo LM1 de Risk-UE Mediante esta opcioacuten aparece una pantalla que solicita la intensidad o

las intensidades que se ocuparaacuten para calcular los escenarios de riesgo siacutesmico Una vez

proporcionada dicha intensidad o intensidades se estiman los resultados de riesgo que son

almacenados en los archivos con extensioacuten ldquoLM11rdquo ldquoLM12rdquo ldquoLM13rdquo ldquoLM14rdquo y ldquoLM15rdquo

(Tabla C-10) Se destina un archivo para almacenar los resultados de riesgo siacutesmico asociados a

cada intensidad macrosiacutesmica De tal forma que por ejemplo en el archivo con extensioacuten

ldquoLM11rdquo se guardaraacuten los resultados de riesgo debidos a la primera intensidad macrosiacutesmica

proporcionada

Tabla C-7 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquoLM1Vrdquo el cual es generado

por USERISK para guardar los resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos al aplicar la metodologiacutea LM1

de Risk-UE Nombre del archivo ldquoEdificios_ejemplo LM1Vrdquo

Tipo de informacioacuten Descripcioacuten

Ejemplo Edificio1 Edificio 2

Datos

1 Nuacutemero de orden del edificio dentro de la base de datos 1 2 2 Coacutedigo de identificacioacuten del edificio 111 211 3 Coacutedigo de la parcela 11 21 4 Coacutedigo de la manzana 1 2 5 Coacutedigo de la zona censal ZRP 1 2 6 Coacutedigo del barrio 1 2 7 Coacutedigo del distrito 1 2 8 Nuacutemero de niveles 9 10 9 Coacutedigo de la tipologiacutea estructural M33 RC32 10 Antildeo de construccioacuten 1931 1975

Resultados 11 Iacutendice medio de la vulnerabilidad total 1018 056

C-8 Anexo C

Tabla C-8 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquovuln1rdquo el cual es generado

por USERISK para guardar los principales resultados de vulnerabilidad siacutesmica obtenidos al aplicar la

metodologiacutea LM1_P Nombre del archivo ldquoEdificios_ejemplovuln1rdquo


Descripcioacuten Ejemplo

Edificio1 Edificio 2

Datos












12 Liacutemite inferior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V -1 -1

13 Liacutemite superior del intervalo de valores que puede tomar el iacutendice de vulnerabilidad V 2 2

Resultados



16 Valor medio de la curva Inferior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 0905 0503




20 Valor medio de la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 1018 0560


de la curva Mejor de la vulnerabilidad siacutesmica del

edificio 0192 0290



24 Valor medio de la curva Superior de la vulnerabilidad siacutesmica del edificio 1131 0617


Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas C-9 Tabla C-9 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquodam1rdquo el cual es generado



Descripcioacuten

Datos













Resultados










C-10 Anexo C

Tabla C-10 Descripcioacuten de la informacioacuten que contiene el archivo con extensioacuten ldquoLM11rdquo el cual es

generado por USERISK para guardar los resultados del escenario de riesgo siacutesmico generado a partir de la

primera intensidad macrosiacutesmica asignada Dicho escenario se estima de acuerdo con la metodologiacutea LM1

de Risk-UE Nombre del archivo ldquoEdificios_ejemplo LM11rdquo


Datos







7 Coacutedigo del distrito 8 Coacutedigo de la tipologiacutea estructural 9 Antildeo de construccioacuten 10 Nuacutemero de niveles 11 Iacutendice medio de la vulnerabilidad total 12 Intensidad

Resultados

13 Dantildeo medio

14 Probabilidad de ocurrencia del grado de dantildeo 0 (D0)






Moacutedulo Herramientas (Tools)


- Curvas de vulnerabilidad siacutesmica (Seismic vulnerability curves) Opcioacuten para abrir la pantalla

donde es posible observar las curvas de vulnerabilidad siacutesmica de cada edificio obtenidas mediante

el meacutetodo LM1_P (Figura C-5)

- Curvas de riesgo siacutesmico (Seismic risk curves) Opcioacuten para abrir la pantalla donde es posible

observar las curvas de riesgo siacutesmico de cada edificio obtenidas mediante el meacutetodo LM1_P

(Figura C-6 Figura C-7)

Figura C

edificio

cada

Figura C

estudia

Evaluacioacuten

C-5 Pantalla d

o estudiado

curva de vul

C-6 Pantalla d

ado en este c

teacute

n probabilista

de USERISK

en este caso

lnerabilidad s

de USERISK

caso se obse

eacuterminos de fre

a del riesgo s

en la que se

o se muestran

siacutesmica (Infer

en la que se

rvan las curv

ecuencias an

siacutesmico de ed

pueden obse

n las curvas y

rior Mejor y S

pueden obse

vas de riesgo

nuales de exc

dificios en zo

ervar las curv

y los respect

Superior) del

ervar las curv

o siacutesmico del

cedencia vers

onas urbanas

vas de vulner

ivos paraacutemet

l edificio 2 de

vas de riesgo

edificio 2 del

sus grado de

s

rabilidad siacutesm

tros α y β que

el ejemplo (Ta

o siacutesmico de c

l ejemplo (Ta

dantildeo

C-11

mica de cada

e definen a

abla C-4)

cada edificio

abla C-4) en

C-12

Figura C

estudia

Moacutedulo

Las opci

- Iacutend

com

- Ac

coacuted

C-7 Pantalla d

ado en este c

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mplementaria

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Figura C

de USERISK

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Anexo C

pueden obse

vas de riesgo

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o siacutesmico del

orno del grad

SERISK En

mento sobre e

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gura C-8)

cioacuten sobre la

vas de riesgo

edificio 2 del

do de dantildeo

dicha ayuda

el uso de USE

e informacioacute

versioacuten de d

o siacutesmico de c

l ejemplo (Ta

se ofrece inf

ERISK

oacuten sobre la v

dicho coacutedigo

cada edificio

abla C-4) en

formacioacuten

ersioacuten del

Evaluacioacuten probabilista del riesgo siacutesmico de edificios en zonas urbanas D-1

Anexo D

Coacutedigos empleados por el Ayuntamiento de Barcelona para identificar las

tipologiacuteas de los edificios

En la base de datos del Ayuntamiento de Barcelona las tipologiacuteas estructurales se definieron a partir de

los materiales existentes en seis partes principales de cada edificio de acuerdo con la nomenclatura

indicada en la Tabla D-1 Desde la Tabla D-2 hasta la Tabla D-7 se muestran las diferentes opciones que

se emplearon para distinguir los materiales existentes en cada una de las seis partes principales de cada

edificio de Barcelona

Tabla D-1 Datos sobre los materiales de los edificios

Nombre del dato Descripcioacuten del dato P1 Materiales de los principales elementos estructurales P2 Materiales de los muros P3 Materiales de los forjados P4 Materiales de la cubierta P5 Materiales de la fachada P6 Materiales de los recubrimientos de los forjados (pavimentos)

Tabla D-2 Clasificacioacuten empleada para identificar a los materiales de los principales elementos estructurales

de los edificios (P1)

Coacutedigo ndash P1 Descripcioacuten FE Hierro Estructuras metaacutelicas pilares y vigas maestras metaacutelicas (elementos estructurales

horizontales y verticales metaacutelicos) FH Mixta de Hierro y Hormigoacuten

FM Mixta de Hierro y Madera

FO Hormigoacuten Vigas maestras y pilares de hormigoacuten

MN Monoliacutetica Muros de carga Implica que el coacutedigo de paredes seraacute principalmente TM o MP

OF PObraMadera Pilares de obra y vigas maestras de madera Tambieacuten con pilares de madera

OM PObraHierro Pilares de obra y vigas maestras metaacutelicas

SI Singular Mallas espaciales edificacioacuten monumental estadios

Tabla D-3 Clasificacioacuten empleada para identificar a los principales materiales de los muros de los edificios

(P2)

Coacutedigo ndash P2 Descripcioacuten

BF Bloques hormigoacuten

CH Chapa plegada

FI Fibrocemento

FV FO Vibrado (hormigoacuten vibrado)

MP Paredat (mamposteriacutea irregular)

OB Obra

SI Sinteacuteticos

TM Ladrillo macizo

D-2 Anexo D

Tabla D-4 Clasificacioacuten empleada para identificar a los principales materiales de los forjados en los edificios

(P3)


CR Ceraacutemica armada Forjado ceraacutemico

FO Hormigoacuten Losas de hormigoacuten no aligeradas

FR Reticular Forjado reticular

RE V Hierro Viguetas de hierro con bovedilla

RO V Hormigoacuten Viguetas de hormigoacuten con bovedilla

RR ViguetaBovedilla Boacutevedas de faacutebrica o de silleriacutea

RU V Madera Viguetas de madera con bovedilla

SL Soleras Soleras dobles tableros de madera autoportantes

Tabla D-5 Clasificacioacuten empleada para identificar a los materiales que forman parte de las cubiertas (P4)


CH Chapa Plegada

FI Fibrocemento

PS Pizarra

TA Tejidos D

TC Catalana

TE Terraza

TL Teja S

TS Teja SOL

Tabla D-6 Clasificacioacuten empleada para identificar a los materiales que forman las fachadas (P5)


CR Ceraacutemica

ES Estucado

MM Maacutermol

PA Piedra Artificial

PN Piedra Natural

RE Revocado

TV Obra Vista

VD Acristalado

Tabla D-7 Clasificacioacuten empleada para identificar a los materiales de los pavimentos o recubrimientos de los

forjados (P6)


CC Ceraacutemica

FO Hormigoacuten

GR Granito

MM Madera

MO Mosaico

PQ Parquet

ST Sinteacuteticos

TE Terrazos








Autor


Directores




DEDICATORIAS
































AGRADECIMIENTOS



















RESUMEN


























ABSTRACT


































REFERENCIAS 283







IacuteNDICE




13 OBJETIVOS 18














23 RIESGO 31








iv Iacutendice



























422 Datos 110

423 Resultados 111











441 Objetivo 119







52 GEOLOGIacuteA132

















vi Iacutendice



58 RESULTADOS 166










































REFERENCIAS 283





viii Iacutendice


LISTADO DE FIGURAS


















































































































































































LISTADO DE TABLAS




























































































































































































ATC-13


























dantildeo







Estado de dantildeo


1-Nulo

2-Leve 91 06

3-Ligero 905 555 109 05

4-Moderado 04 434 660 224 20 01 01

5-Severo 05 229 659 350 101 34

6-Grave 02 112 625 831 504

7-Colpaso 05 67 461



Estado de dantildeo


()


Descripcioacuten













niveles)







Baja Alta


Baja Alta













1 2 3 4 5 6 70

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Estado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a


ATC-25

















Risk-UE











































2007)













Grado de dantildeo

LM1 LM2

0-Nulo 0-Nulo

1-Ligero 1-Menor




5-Destruccioacuten














Risk-UE









obtenido





seleccionados o












ingleacutes)


















I I R mV V V V 1-1











625 13125 1 tanh

23I

D

I V

1-2












igual a VII





























(1985)












(a) (b)









3-Ligero (Light)











0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a












































069 0105 261 0100







Leve 07 Dy

Moderado Dy


Completo Du



1[ | ] ln d

dd dsds

SP ds S

S

1-3





dantildeo ds y











edificio A

LeveSd

(cm) odM eradoSd

(cm) SeveroSd

(cm) CompletoSd

(cm)

0483 069 117 261




030 045 065 065






0 05 1 15 2 25 3 35 40

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e e

xce

de

nci

a

Sin dantildeoLeve

Moderado

Severo

Colapso







0002 0133 0385 038 01





0

N

m ii

DS iP DS

1-4








0 05 1 15 2 25 3 35 40

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e e

xce

de

nci

a

Sin dantildeoLeve

Moderado

Severo

Colapso


























12 Motivacioacuten






















urbanas


























13 Objetivos




















vulnerabilidad













siacutesmicas












etc)








LM1_P
















































Edificios












Etapa baacutesica

Etapa opcional

Disentildeo

Construccioacuten

Uso

Mantenimiento

Remodelacioacuten

Demolicioacuten












































relleno etc)





































hormigoacuten















Tab

la 2

-1 E

stad

os

de

dantilde

o d

ebid

o a

vie

nto

o h

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n c

on

stru

ccio

nes

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o r

esid

enci

al (

FE

MA

200

9b

Vic

ker

y et

al

2006

)

Fal

la e

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s

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No

No

No

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Fal

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No

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Tiacutep

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entr

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maacutes

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el

tech

o

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No

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les

Maacutes

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25

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Fal

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e 3

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l 20

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s pu

erta

s y

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anas

Maacutes

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3 oacute

del 2

0 d

e

las

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el 5

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e

las

puer

tas

y ve

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Maacutes

del

50

de

las

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ntan

as

Fal

la e

n la

cub

iert

a de

l tec

ho

Men

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igua

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e la

supe

rfic

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e la

cub

iert

a

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re e

l 2

y e

l 15

Ent

re e

l 15

y e

l 50

Maacutes

del

50

Tiacutep

icam

ente

maacutes

del

50

Des

crip

cioacuten

de

dantildeo

cua

lita

tivo

Dantilde

o li

gero

o n

o vi

sibl

e de

sde

el e

xter

ior

Sin

vent

anas

rot

as o

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las

en c

ubie

rtas

del

tech

o

Peacuter

dida

miacuten

ima

del a

caba

do d

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otea

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poc

a

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raci

oacuten d

e ag

ua

Maacutex

imo

de u

na v

enta

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ota

pue

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o pu

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je M

oder

ada

peacuterd

ida

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caba

do d

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cho

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e se

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bier

ta p

ara

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ent

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iona

l de

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Mar

cas

o

abol

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uier

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pint

ura

o re

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arac

ioacuten

Dantilde

o im

port

ante

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pim

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o m

oder

ado

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Fal

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de

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ea d

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rtan

cia

Alg

uacuten

dantildeo

en

el in

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or d

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difi

cio

debi

do a

l agu

a

Dantilde

o im

port

ante

en

vent

anas

o p

eacuterdi

da d

e

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erta

de

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ea P

eacuterdi

da im

port

ante

del

acab

ado

de a

zote

a D

antildeo

gran

de e

n el

inte

rior

debi

do a

agu

a

Fal

la c

ompl

eta

de la

cub

iert

a y

o fa

lla

de lo

s

mur

os d

el m

arco

Peacuter

dida

de

maacutes

del

50

d

e la

cubi

erta

de

azot

ea

Est

ado

de d

antildeo

0 1 2 3 4



2009c)


Ligero 1-10

Moderado 11-50

Substancial 51-100


































2008)



sismo










en el edificio














1996)



















0

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5x 10

4

Peacute

rdid

as

en

mill

on

es

de

doacutel

are

s d

el a

ntildeo

20

00

$2 200

$10 000

$46 000






1994)





23 Riesgo













0

10

20

30

40

50

60

70N

uacutem

ero

de

falle

cim

ien

tos

5863

58






2005)









2002)









10-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

Fre

cuen

cia

de

mu

erte

ind

ivid

ual

en

cu

alq

uie

r antilde

o


Causas






























34

siguiente

de dantildeo

Figura 2-

baja altu

Figura

234 O

El riesgo

peligro s

110

-3

10-2

10-1

100

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

es 1) curvas


-6 (a) Curva

ura (ATC-13

a 2-7 Mapa d

Origendel

o siacutesmico de

siacutesmico del s

Ca

s de frecuenc

iacutesmicos (Fig

(a)

de riesgo siacutes

1985) localiz

siacutesmico de

de peacuterdidas s

Ala

riesgosiacutesm

e un edificio

sitio donde se

10Dantildeo ()


cias anuales

gura 2-7)

smico de un e

zado en la pre

la ciudad de

siacutesmicas anua

aska y Hawai

mico

ocurre en la

e localiza el e

antildeo y Riesgo

de excedenc

edificio de ma

refectura de T

Cologne Ale

alizadas en m

i) por estado

a interseccioacute

edificio (Fig

1001

1

1

1

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

o Siacutesmicos

cia de dantildeo o

amposteriacutea n

Tokio Japoacuten

emania (Gruumln

millones de doacute

o (FEMA-366

oacuten de la vuln

gura 2-5) es d

10 110

-5

10-4

10-3

10-2

o peacuterdidas (F

(b

no reforzada c

(Ishii et al 20

thal et al 200

oacutelares de Est

2008)

nerabilidad s

decir el riesg


Figura 2-6)

b)

con muros de

007) (b) Curv

06)

tados Unidos

siacutesmica del e

go siacutesmico e

0 10000es de euros)

y 2) mapas

e carga y de

va de riesgo

s (excepto

edificio y el

es funcioacuten de

100000

s

l

e






















1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 20500

1

2

3

4

5

6

7x 10

6

Antildeo

Nuacute

me

ro d

e h

ab

ita

nte

s e

n m

iles


































2006 FEMA 433 2004)











siguientes








































Ex ante








Ex post















dantildeo


















Peligrosiacutesmico
















(Meacutexico)



et al 1996)

10-3

10-2

10-1

100

101

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

101

PGA (g)

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

Los Aacutengeles

Colima













1


2-1


































- La altura





- La edad





















dichas funciones


Riesgosiacutesmico














Dantilde

o siacute

smic

o








nivel de dantildeo

[ ] | mmi

D P D d mmi mmi 2-2







[ ] | mmi V







2-3

[ ] [ | ] [ ] [ ]mmi V







trabajo


ATC‐13





en edificios








2-5


la peacuterdida







estructural)


















2-6



1

( )1 ( )

( )

ni

i i



2-7













i i iw q c

2-8




















A 9 5 9

B 9 2 7

C 8 8 7

D 8 6 8

E 7 10 8

F 7 7 8

G 9 1 7

H 7 2 8





i ii

ii

w yY

w

2-9



2

2

( )i ii

ii

w y YS

w

2-10



SVp

Y

2-11












(wi)


i-eacutesimo (Wi)

A 9 5 9 59049 022

B 9 2 7 45927 017

C 8 8 7 28672 011

D 8 6 8 32768 012

E 7 10 8 19208 007

F 7 7 8 19208 007

G 9 1 7 45927 017

H 7 2 8 19208 007

269967 100





siguientes

Y = 453 S2 = 782 Vp = 062





















453 923 1969










1 1

1

1 ( ) (100 )( ) 0 100

( ) (100)Y

y yf y para y

B

2-12

donde


Gamma

2-13

0

( ) ( )y

Y YF y f u du

2-14



respectivamente

100

( )Y

2-15


2 22

(100)( ) ( 1)Y

2-16

22

2 ( 1)Y

YY

V

2-17




2 2 1

1

( ) ( )09 ( )

( )

y y y

Yy

B Bf y dy

B

2-18










respectivamente



005 02 045 08 10

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad a

cum

ula

da

O

O

O



los expertos




Estado de dantildeo


Intensidad MM


Nulo 0

Leve 0-1

Ligero 1-10 624

Moderado 10-30 376

Severo 30-60

Grave 60-100

Colapso 100










Estado de dantildeo


Intensidad MM


Nulo 0 37

Leve 0-1 685 268 16

Ligero 1-10 278 732 949 624 115 18

Moderado 10-30 35 376 760 751 248

Severo 30-60 125 231 735

Grave 60-100 17

Colapso 100


EMS‐98

























A B C D E F

Mam

post

eriacutea


Hor

mig

oacuten a

rmad

o (R




























suave








54

Tabla 2-1

Grados






10 Grados de

dantildeo en los


Griepocpeqmuylas p


l leve

l )

GriebastCol





Fallparc


Col

Ca

e dantildeo en edif

edificios de

Edificios






apso total o cer


ficios y desc

mamposteriacutea

Clasifica

s de mamposter




sorios muros de


rcano al colapso

antildeo y Riesgo

cripcioacuten de la

a y hormigoacuten


Descripcioacute

riacutea


de piezas rimiento



ructurales

o total

o Siacutesmicos

as caracteriacutest

n armado seg

EMS-98)

oacuten complementa

Ed






ticas particula

guacuten EMS-98 (

aria

dificios de horm





imer piso o partas)

ares de dicho

(Gruumlnthal 199

migoacuten armado



muros


de relleno indiv


tes de los edific

os grados de

98)

poacuterticos o ros





cios (por

e








y 20 ( Figura 2-14)





















Poco (Few)

Mucho (Many)















Moderado (2) Pocos












Moderado (2) 7






























Muy grande (4) 010



vulnerabilidad E


IX X XI XII Nulo (0) 052 016 003 000


Moderado (2) 010 031 032 000


Muy grande (4) 000 003 015 022


LM1deRisk‐UE







Meacutetodo LM1






la EMS-98




(paso A)












55

1(5 ) 5 5k

k k

D DDPMF p

k k

2-19






5

0D k

k

p k

2-20




15

DD D

2-21










(2004)



1 1

1

( ) ( ) 0

( ) ( )

r t r

t


r t r b a

2-22


( ) ( )x

a

CDF P x p y dy

2-23




x

ra b a

t

2-24

222

1x

r t rb a

t t

2-25








1

( ) ( 1) ( )k

k

D

k

p p y dy P k P k

2-26




3 20042 0315 1725x D D D 2-27


de microD


microD 0 1 2 3 4 5

microx 0 1452 2526 3474 4548 6



3 2(0007 00525 02875 )D D Dr t 2-28
























0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e o

cu

rre

nc

ia

t=8D=2






EMS-98

Pocos 0-10

Muchos 20-50












variable EMS-98

Pocos 0-20

Muchos 10-60




















intensidad de VI











inferior





(a) (b)



6 7 8 9 10 110

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5

EMS-98 intensity

Gra

do d

e d

antildeo

med

io

D



B++Posible superior

B--Posible inferior

6 7 8 9 10 11 120

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5

EMS-98 intensity

Gra

do

de

da

ntildeo m

ed

io

D















A 078 086 090 094 102

B 062 070 074 078 086

C 046 054 058 062 070

D 030 038 042 046 054

E 014 022 026 030 038

F -002 006 010 014 022




6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

EMS-98 intensity

Gra

do

de

da

ntildeo

me

dio

D

B+ Plausible sup

B- Plausible inf

B++Posible sup

B--Posible inf

C+ Plausible sup

C- Plausible inf

C++Posible sup

C--Posible inf





beta


en particular



medio Ec 1-1




















edificio





Mamposteriacutea






046 065 074 083 102


03 049 0616 079 086


014 033 0451 0633 07



03 049 0644 08 102


014 033 0484 064 086



03 0367 0544 067 086


014 021 0384 051 07


-002 0047 0224 035 054
























1 11 1 1 1( )

01 1 0 16 ( ) ( ) 6 6 6k

p q

k k k kD

D D D Dp qPDF p p q

p q

2-29



3 2(0007 0052 02875 )D D Dp t 2-30

q = t - p t = 8 2-31



1

6

0

1 1 1 01 01 0 1

6 6 6

k

k k

D

k k kD D


2-32




( )k kD D kp P D k 2-33





( ) 1 ( )kk D kP D D P D k 2-35



2-36)


3

3 1 2 1

6 6

0 0

3 1 2 10423757701 0423757701 02425

6 6k k kD D DP p p

2-36






HAZUS





Objetivo



Metodologiacutea






0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e o

cu

rre

nc

ia







HAZUS (FEMA 2009a)




















Riesgo siacutesmico














































No

Si


Si

No


No



Si



























10-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

Fre

cuen

cia

anu

al d

e o

curr

enci

a

----------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------
















FEMA 389 2004 ATC-58-1 2002)



























































































02 Eixample 200 203























































siguientes















[ ] | k

I V







D










5 6 7 810

-5

10-4

10-3

10-2

10-1

IEMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

media - media

media +

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 100

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

inferior

mejor

superior

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

D lt

Dk ]

V=0742I=VIII

1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +
















max

min1

| i

i i i

i

MN

o M Ri M R


3-2






iMf M y






max

min

01

[ | ]i

i i i

i

MN

M Ri M R


3-3







max

maxmin0

MM

MM

e eM

e e

3-4




10log N a bM 3-5




MM e 3-6




min

0M M

M e 3-7

donde min0

Me



2007)

maxmin min max( )

i

M

M MM

ef M M M M

e e

3-8







ln

ln ln ( ) | 1

A

A Am M RP A A M R

3-9













M=M

lnR

lnA

R=R

lnA

lnAm

P [AgtA | M=M R=R ]


( )1 tP e 3-10






(100021)

ln(1 )P

t 3-11


















armado


reforzada


8 5




6 Terreno Roca Roca












[ ] [ 65] [ 75]I VII I I 3-12

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media- media

media +



























- VI VI + y V






















1 1

1

( )( ) 0

( ) ( )

m m

m m

a bm mm m a b m m

m m b a

V V V Vf V V V V

V V

3-13





1 1( )

1 0( ) ( )

m m


b a m m b a b a

V V V V V Vf V V V

V V V V V V

3-14





b a

V V

V V



90 (Ec 3-16)


I a m

b a m m

V V

V V

3-15

2

1

2 109 ( ) ( )y

y m m y m m

y

f y dy B B 3-16









90









0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

1

2

3

4

5

6

PDF

Vc

Vd




f (

V )












VI min VI

- VI VI + VI

max

Mam

post

eriacutea


0460 0650 0740 0830 1020


0460 0650 0776 0953 1020


0460 0527 0704 0830 1020


0300 0490 0616 0793 0860

Hor

mig



0060 0127 0522 0880 1020

Ace

ro


0140 0330 0484 0640 0860


-0020 0257 0402 0720 1020

Mad

era





















Peri

odos

Per

iacuteodo

co

nstr

ucci

oacuten

Nor

mat

ivas

es

pantildeo

las

Obl

igac

ioacuten

en

Bar

celo

na

Praacute

ctic

a co

nstr

uctiv

a co

n re

fuer

zos

late

rale

s

Niv

el d

e di

sentildeo

siacute

smic

o


M31 M32 M33 M34 RC32

I lt1940 - - Ausente No +0198 +0162 +0234 - -

II 1941-1962

- - Deficiente No +0135 +0099 +0171 - -

III 1963-1968



Deficiente No +0073 +0037 +0109 +0134 +0228

IV 1969-1974



V 1975-1994



VI 1995-2002



VII 2002-2010



























3-5)


(Lantada 2007)




+004 D oacute O



-004 N




3-7)



(Lantada 2007)





Medio (3 a 5) +002 0



Bajo (1 a 3) -004

Medio (4 a 7) 0



BCN2





3 -004


∆Vm= +008 -008


BCN1 y BCN2


BCN1 0616 0134 008 083

BCN2 0522 -0022 -008 042








max En otras






min

c IV V 3-17


max

d IV V 3-18








estructural

min

c I R mV V V V 3-19

max

d I R mV V V V 3-20








estructural




siguientes












1

I am

b am

I a

b a

V V

V V

V V

V V

3-21








22 ( )

1m m

b aV

m m m m

V V

3-22







-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

BCN1

BCN2














_I L a L

b a L L

V V

V V

3-23

2

1

2 109 ( ) ( )y

y L L y L L

y

f y dy B B 3-24








_

_ 1

I L aL

b a

L

I L a

b a

V V

V V

V V

V V

3-25


_

fI L I V

f

I fV V

I

3-26












del 95

_

10196

10I L I V

fV V

3-27




min

_f

c L I R mVf

I fV V V V

I

3-28

max

_f

d L I R mVf

I fV V V V

I

3-29










_I U a U

b a U U

V V

V V

3-30

2

1

2 109 ( ) ( )y

y U U y U U

y

f y dy B B 3-31






siguientes


_

_ 1

I U aU

b a

U

I U a

b a

V V

V V

V V

V V

3-32

_

fI U I V

f

I fV V

I

3-33



_

10196

10I U I V

fV V

3-34




min

_f

c U I R mVf

I fV V V V

I

3-35


max

_f

d U I R mVf

I fV V V V

I

3-36












siacutesmica


α β α β

Inferior 3872 2731 963 1581

Mejor 3943 2521 1214 1351

Superior 3996 2311 1356 1031

(a) (b)







-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior













3-1













625 131

25 1 tanh23D

I V 3-37















5 6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

V=0740

V=0704V=0616

V=0522

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

Dlt

Dk]

I=VIII

V=0740

V=0704V=0616

V=0522






















1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior





















1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior









valor medio de 43











1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +



















1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +































( ) ( )( )

( )

625 13125 1 tanh

23D error

I F V FF

F

3-38


( ) 1F 3-39

( ) 1F 3-40

( ) ( )( )

( )

625 13125 1 tanh

23D error

I F V FF

F

3-41

625 12725 3tanh 0 5

3D D

I Vf V I

3-42



( 7)

2 7( )1 7

VI

e If V II

3-43







5 6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

V=0522 LM1


V=0616 LM1













8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

D - error

D

D + error

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

Dlt

Dk]

I=VIII V=0616

media - error

media

media + error






































(CRISIS2008)



Riesgo siacutesmico


110

USERIS

embargo

ejemplos

anexo C

edificios

coacutedigo s

421 P

Los prin

4) Herra

el estudi

posible o

siacutesmico

siacutesmica y

graacuteficas

informac

422 D

USERIS

siacutesmico

estudio

SK puede em

o debido a qu

s de uso de

C se mencion

s en cualquie

se usa el idiom

Principales

ncipales moacuted

amientas (T

io por realiza

observar y as

de edificios

y del riesgo

de resultad

cioacuten relacion

Datos

SK emplea d

de los edifi

e informaci

Capiacutetulo

mplearse para

ue en el pres

USERISK e

na el procedim

er zona urban

ma ingleacutes el

Figura

smoacutedulos

dulos de US

Tools) y 5) A

ar y finalizar

signar inform

s Mientras q

siacutesmico de l

dos de vuln

nada con el u

diferentes tip

cios Particu

ioacuten sobre lo


a estimar el r

sente trabajo

en el present

miento para

na Para facil

l cual tambieacute

4-2 Pantalla

SERISK son

Ayuda (Help

r la ejecucioacute

macioacuten reque

que el moacutedu

los edificios

nerabilidad

uso de USER

pos de datos

ularmente n

os edificios

de coacutemputo U

riesgo siacutesmic

se estima el

te capiacutetulo e

el uso de U

litar el uso d

eacuten es el idiom

principal del

1) Archiv

p) El moacutedu

oacuten de USERI

erida por USE

ulo Ejecutar

Por otra par

y riesgo siacute

RISK e inform

para realiza

necesita dato

Respecto a

USERISK 20

co de los ed

l riesgo siacutesm

staacuten referido

USERISK en

de los potenci

ma usado en

l coacutedigo USE

o (File) 2)

ulo Archivo

ISK Por otra

ERISK para

r permite ini

rte el moacutedu

smico Fina

macioacuten sobre

ar la estimac

s sobre la p

la peligrosi

011

ificios de cu

ico de los ed

os a edificios

n la estimacioacute

iales usuario

el CRISIS20

RISK 2011

Datos (Dat

permite gest

a parte a trav

a estimar la v

iciar el caacutelcu

lo Herramie

almente el

e la versioacuten d

cioacuten de la vu

peligrosidad

idad siacutesmica

ualquier zona

dificios de Ba

s de dicha c

oacuten del riesgo

os de USERI

008

ta) 3) Ejec

tionar inform


vulnerabilida

ulo de la vu

entas facilita

moacutedulo Ay

de dicho coacuted

ulnerabilidad

siacutesmica de

a USERISK

a urbana sin

arcelona los

iudad En el

o siacutesmico de

SK en dicho

utar (Run)

macioacuten sobre

ulo Datos es

ad y el riesgo

ulnerabilidad

a el acceso a

yuda ofrece

digo

d y el riesgo

la regioacuten de

K requiere la

n

s

l

e

o

e

s

o

d

a

e

o

e

a















edificios

423 Resultados










































431 Archivo(File)




proyecto

vulnerab

Archivo (F

- Nu

eje

ldquod

asig

- Ab

ext

que

- Gu

Est

- Sal

Figura 4

432 D

El moacutedu

sobre la

el riesgo

archivo

Mientras

extensioacute

que debe

2 Metadat

Evaluacioacuten

o Maacutes adel

bilidad y el r

File)

uevo (New) Op

ecutar esta opci


gnar los primer

brir (Open) Op


e contiene el ar

uardar como (

te archivo conti

lir (Exit) Opci

4-3 Pantalla d

Datos(Data

ulo Datos con

peligrosidad

o siacutesmico de

de texto co

s que la info

n ldquohzrdquo que

en cumplir d

tos Datos que

n probabilista

ante se indi

riesgo siacutesmic

Tabla 4-1 O


oacuten se muestra


ros datos del nu


y contiene info

chivo con exten

Save as) Opci

iene datos y me


de USERISK

y lo

a)

ntiene opcio

d siacutesmica req

edificios L

on extensioacuten

ormacioacuten sob

e debe inclui

ichos archivo

e describen o i

a del riesgo s

ica un ejem

co de edificio

Opciones del

ar un nuevo pro

una ventana en

ecto existente e

uevo proyecto (F

ir un archivo c

ormacioacuten gener



etadatos2


en la que se

s liacutemites del

nes (Tabla 4

querida por U

a informacioacute

n ldquocvsrdquo que

bre la peligr

ir los datos in

os

indican inform

siacutesmico de ed

mplo con los

os mediante U

moacutedulo Arch

royecto para cal

n la que se ofre

en USERISK P

Figura 4-3)

orrespondiente

ral sobre el pro

ar en un archiv

del coacutedigo USE

asignan o mu

iacutendice de vul

4-2) que perm

USERISK p

oacuten sobre los

e debe cont

rosidad siacutesm

ndicados en

macioacuten sobre o

dificios en zo

s principales

USERISK

hivo (File) de

lcular la vulner

ece la posibilid

Posteriormente

a un proyecto

oyecto En el an


ERISK

uestran el no

lnerabilidad s

miten asignar

ara estimar t

edificios se

tener la info

mica se asign

la Tabla 4-4

otros datos

onas urbanas

s pasos requ

USERISK 20

abilidad y el rie

dad de guardar

se muestra la

ya existente E

nexo C se indic


ombre de la c

siacutesmica

r la informac

tanto la vuln

asigna princ

ormacioacuten ind

a mediante u

4 En el anex

s

ueridos para

011

esgo siacutesmico d

en un archivo

a pantalla en la

El archivo del p

ca con detalle l

datos generales

ciudad o zona

cioacuten sobre lo

nerabilidad siacute

cipalmente

dicada en la

un archivo d

xo C se indic

113

a estimar la

e edificios Al

con extensioacuten

que se deben

proyecto tiene

la informacioacuten

del proyecto

a de estudio

os edificios y

iacutesmica como

mediante un

a Tabla 4-3

de texto con

ca el formato

3

a

y

o

n

n

o



Datos (Data)



vulnerabilidad








ldquohzrdquo

























0 1

Tabla 4-

No

1 Nuacutempel

2 Inte1 d

3 Frecadsiacutesm

4 Nuacutempel

5 Inte2 d

6 Frecadsiacutesm

7 Nuacutempel

8 Inte3 d

9 Frecadsiacutesm

Figura

informac

en la pr

Evaluacioacuten

4 Datos que

se define la










a 4-4 Pantalla

cioacuten que defi

resente figura

n probabilista

debe conten

a peligrosidad

Descripcioacuten










a de USERISK

ine a las curv

a se adaptaro

a del riesgo s

ner el archivo

d siacutesmica que

n




la curva 2 de ia)






K 2011 en la q

vas de peligro

on para fines

Barcelona

siacutesmico de ed

o de peligrosi

e se usaraacute pa

Eje

a curva

entes a sidad

270

a curva

entes a sidad

270

a curva

entes a sidad

270

que se asigna

osidad siacutesmic

del ejemplo

a por Secane

dificios en zo

dad siacutesmica

ara estimar el

emplo para Bar

4

469

0E-02 490E

5

5

0E-02 120E

5

531

0E-02 213E

a el archivo c

ca Las curva

a partir de la

ell et al (2004)

onas urbanas

con extensioacute

riesgo siacutesmi

celona (Adapta

569 6

E-03 110E-

55 6

E-02 190E-

55 6

E-02 378E-

con extension

as de peligros

as curvas que

)

s


ico de edifici

adas de Secanel

65 7

-03 100E-0

65 7

-03 210E-0

65 7

-03 550E-0


sidad siacutesmica

e fueron estim

115

diante el cual

os

ll et al 2004)

4

4

5 8

4 620E-05

5 815

4 120E-04

contiene la

a mostradas

madas para

5

116

Figura 4

433 E

Mediant

del riesg

escenario

opcioacuten M

vulnerab

contenid

menuacute de

archivo d

incluye m

Ejecutar

- Vu

o

o

- Rie

o

o

4-5 Pantalla d

Ejecutar(R

te el moacutedulo

go siacutesmico

os de riesgo

Meacutetodo LM

bilidad siacutesmi

do se indica

e Riesgo Siacutesm

de resultados

maacutes informa

(Run)

ulnerabilidad s

Meacutetodo LM

mediante el m

Meacutetodo LM

el meacutetodo LM


Meacutetodo LM

mediante el m


Meacutetodo LM

UE Mediante

Capiacutetulo

de USERISK

Run)

Ejecutar (T

mediante el

o siacutesmico m

M1_P del me

ica y genera

en la Tabla

mico USER

s con extens

acioacuten sobre lo

Tabla 4-5 O


M1_P (LM1_P

meacutetodo LM1_P

1 (LM1 metho

M1 de Risk-UE

Seismic risk)

1_P (LM1_P m

meacutetodo LM1_P

rminos de frecu

1 (LM1 metho



2011 en la qu

Tabla 4-5) es

l meacutetodo LM

mediante el m

nuacute de Vulne

araacute por defe

4-6 De man

RISK realizar


os archivos d

Opciones del m

ic vulnerability

method) Opci

Mediante esta

od) Opcioacuten par

Mediante esta

method) Opcioacute

P Mediante esta

uencias de exce

od) Opcioacuten par

e calculan escen

de coacutemputo U

ue es posible

estudiar

s posible ini

M1_P Adici

meacutetodo LM1

erabilidad s

ecto el archi

nera similar

raacute la estimac

rdquo cuyo conte

de resultados

moacutedulo Ejecu

y)







edencia de los e


narios de riesgo

USERISK 20

e proporciona

ciar la estim

ionalmente

1 de Risk-U

siacutesmica USE

ivo de result

cuando se e

cioacuten del riesg

enido se indi

s que pueden

utar (Run) de


culan las curvas

culo de la vuln



culan para cada


culo del riesgo


011

ar informacioacute

macioacuten de la v

es posible i

E Por ejem

ERISK reali

tados con ex

elige la opci

go siacutesmico y

ica en la Tab

ser generado

e USERISK 20

e la vulnerabili

de vulnerabilid


e vulnerabilidad

as curvas de rie

a edificio las c

siacutesmico media

da edificio

oacuten sobre los e

vulnerabilida

iniciar la es

mplo cuando

izaraacute la estim



y generaraacute po

bla 4-7 En e

os por USER

011


dad siacutesmica de

mica de los edifi

d total de cada e

esgo siacutesmico d

curvas que expr

ante el meacutetodo

edificios por

ad siacutesmica y

stimacioacuten de

o se elige la

macioacuten de la

vuln1rdquo cuyo

LM1_P del

or defecto el

l anexo C se

RISK

e los edificios

cada edificio

icios mediante

edificio

e los edificios

resan el riesgo

LM1 de Risk-

y

e

a

a

o

l

l

e




LM1_P


Descripcioacuten

Ejemplo

Edificio

E-1 E-2

Datos














Resultados




edificio 0905 0503





edificio 1018 0560













Descripcioacuten

Datos













Resultados













Herramie

- Cu

obs

- Cu

ries

435 A

Finalmen

USERIS

Ayuda (H

- Iacutend

- Ac

44 C

441 O

Para mo

un ejemp

como E-

Evaluacioacuten

Ta

entas (Tools)

urvas de vulne

servar las curva

urvas de riesgo

sgo siacutesmico de

Ayuda(Hel

nte a traveacutes

SK y respecto

Help)

dice (Index) O

cerca de (Abou

Figu

Caso de ap

Objetivo

strar los prin

plo de aplica

-1 y E-2 resp

n probabilista

bla 4-8 Opcio


as de vulnerabil


cada edificio o

lp)

s del moacutedulo

o a la versioacuten

Tabla 4-9 O

Opcioacuten que mue

ut) Opcioacuten que

ura 4-6 Panta

plicacioacuten (

ncipales resu

acioacuten en el q

pectivamente

a del riesgo s

ones del moacuted

mica (Seismic


mic risk curve

obtenidas media

o Ayuda (Ta

n de dicho coacute

Opciones del

estra la ayuda de

muestra la pant

alla de USERI

(ejemplo)

ultados que se

que se estima

e En este eje

siacutesmico de ed

dulo Herrami

vulnerability

e cada edificio

es) Opcioacuten par

ante el meacutetodo

abla 4-9) es

oacutedigo (Figura

moacutedulo Ayu

e USERISK

ntalla que contie

ISK con infor

e pueden ob

a el riesgo siacute

emplo soacutelo s

dificios en zo

entas (Tools)

curves) Opcioacute

obtenidas med

ra abrir la panta

LM1_P

s posible acc

a 4-6)

da (Help) de


rmacioacuten gene

tener median

iacutesmico de 2

e usan 2 edif

onas urbanas

) de USERISK



alla donde es po

ceder a infor

USERISK 201


eral de dicho

nte USERISK

edificios de

ficios para fa

s

K 2011

la pantalla don

o LM1_P

osible observar

rmacioacuten sob

11


coacutedigo

K se describ

Barcelona i

acilitar la des

119

nde es posible

r las curvas de

re el uso de

USERISK

be enseguida

identificados

scripcioacuten del

9

e

a

s

l
















































Datos














Ejecucioacuten




122

cont

de v

5 Eleg

estim

conc

de lo

Herrami

6 Dent

moacuted

por

vuln

man

las c

en l

resp

en la

perio

Figura 4

edificio

tienen los res

ulnerabilidad

gir la opcioacuten

macioacuten del r

clusioacuten de lo

os archivos d

ientas

tro del prop

dulo de Herr

USERISK

nerabilidad s

nera similar e

curvas de ries

la Figura 4

ectivamente

a Figura 4-1

odos de retor

4-7 Pantalla d

o estudiado

cada c

Capiacutetulo

sultados de v

d siacutesmica est

n Meacutetodo L

riesgo siacutesmi

os caacutelculos d

de resultados

io USERISK

ramientas p

Por ejempl

siacutesmica que

es posible em

sgo siacutesmico

4-10 se mu

en teacutermino

1 y en la Fi

rno de los es

de USERISK e

en este caso

urva de vulne


vulnerabilida

timadas

M1_P del m

ico de los e


generados y

K es posible

para ver las

o en la Fig

USERISK o

mplear la opc

de cada edifi

uestran las

s de las frec

igura 4-12 s

tados de dantilde

en la que se

o se muestran

erabilidad siacutes

de coacutemputo U

ad En dicha p

menuacute Riesgo

edificios US

mico En la

y doacutende se p

e emplear la

curvas de vu

gura 4-7 y

obtuvo para

cioacuten Curvas

ficio obtenida

curvas de

cuencias de e

se muestran

ntildeo

pueden obse

n las curvas y

smica (Inferio

USERISK 20

pantalla se o

o siacutesmico de

SERISK mo

misma pant

pueden ver lo

opcioacuten Cur

ulnerabilidad

en la Figu

a los edificio

s de riesgo s

as por USER

riesgo siacutesm

excedencia d

las curvas d

ervar las curv

y los respect

or Mejor y Su

011

ofrece la posi

el moacutedulo E

ostraraacute una p

alla se indica

os resultados

rvas de vuln

d siacutesmica de

ra 4-8 se m

os E-1 y E-

siacutesmico del m

RISK Por eje

mico de los

de los estado

de riesgo siacutesm

vas de vulnera

ivos paraacutemet

uperior) del e

ibilidad de v

Ejecutar pa

pantalla par

a el nombre

generados

nerabilidad

e cada edific

muestran la

-2 respectiv

mismo moacutedu

emplo en la

s edificios

os de dantildeo M

mico en teacuterm

rabilidad siacutesm

tros α y β que

edificio E-1

er las curvas

ara iniciar la

ra indicar la

y ubicacioacuten

siacutesmica del

io obtenidas

s curvas de

vamente De

ulo para ver

Figura 4-9 y

E-1 y E-2

Mientras que

minos de los

mica de cada

e definen a

s

a

a

n

l

s

e

e

r

y

e

s

Figura 4

edificio

Figura 4

est

Evaluacioacuten

4-8 Pantalla d

o estudiado

cada c

4-9 Pantalla d

tudiado en e

n probabilista

de USERISK e

en este caso

urva de vulne

de USERISK e

este caso se o

frecue

a del riesgo s

en la que se

o se muestran

erabilidad siacutes

en la que se p

observan las

ncias anuale

siacutesmico de ed

pueden obse

n las curvas y

smica (Inferio

pueden obse

curvas de rie

es de exceden

dificios en zo

ervar las curv

y los respect

or Mejor y Su

ervar las curv

esgo siacutesmico

ncia del grad

onas urbanas

vas de vulnera

ivos paraacutemet

uperior) del e

vas de riesgo

o del edificio

o de dantildeo

s

rabilidad siacutesm

tros α y β que

edificio E-2

siacutesmico de c

E-1 en teacutermi

123

mica de cada

e definen a

cada edificio

nos de

3

124

Figura 4-

est

Figura 4-

estud

-10 Pantalla

tudiado en e

-11 Pantalla

diado en est

Capiacutetulo

de USERISK

este caso se o

frecue

de USERISK

te caso se ob


en la que se

observan las

ncias anuale

en la que se

bservan las cu

periodos de

de coacutemputo U

pueden obse

curvas de rie

es de exceden

pueden obse

urvas de ries

e retorno del

USERISK 20

ervar las curv

esgo siacutesmico

ncia del grad

ervar las curv

sgo siacutesmico d

grado de dantilde

011

vas de riesgo

o del edificio

o de dantildeo

vas de riesgo

del edificio E-

ntildeo

o siacutesmico de

E-2 en teacutermi

o siacutesmico de

-1 en teacutermino

cada edificio

nos de

cada edificio

os de los

o

o

Figura 4-

estud

444 A

Vulnerab

A partir

informac

indican l

y E-2 Po

el iacutendice

un valor

edificio

entre el

analizar

vulnerab

edificio E

Evaluacioacuten

-12 Pantalla

diado en est

Anaacutelisisde

bilidad siacutesmi

r del archivo

cioacuten descrita

los principal

or otra parte

e de vulnerab

r medio del

E-2 la proba

1579 y el

las curvas de

bilidad siacutesmi

E-2

n probabilista

de USERISK

te caso se ob

eresultados

ica

o de resulta

a en la Tabla

es paraacutemetro

los resultad

bilidad V sea

8687 De

abilidad de q

l 2711 co

e vulnerabili

ica del edifi

a del riesgo s

en la que se

bservan las cu

periodos de

s

ados con ext

4-6 es posib

os que define

dos de la Tab

a mayor que

e manera sim

que el iacutendice

on un valor m

idad siacutesmica

cio E-1 es s

siacutesmico de ed

pueden obse

urvas de ries

e retorno del


ble realizar la

en a cada cur

bla 4-11 indi

08 es un v

milar los re

de vulnerab

medio del 21

de la Figura

significativam

dificios en zo

ervar las curv

sgo siacutesmico d

grado de dantilde

uln1rdquo genera

a Tabla 4-10

rva de vulner

ican que en e

valor que var

esultados de

ilidad V sea

1 Por lo ta

a 4-7 y de la F

mente mayo

onas urbanas

vas de riesgo

del edificio E-

ntildeo

ado por USE

0 y la Tabla 4

rabilidad siacutesm

el edificio E-

riacutea entre el 7

e la Tabla 4

mayor que 0

anto a partir

Figura 4-8 e

or que la vu

s

o siacutesmico de

-2 en teacutermino

ERISK que

4-11 En la T

mica de los e

-1 la probabi

7173 y el 9

-11 muestra

08 es un val

r de estos res

es posible co

ulnerabilidad

125

cada edificio

os de los

contiene la

Tabla 4-10 se

edificios E-1

ilidad de que

9499 con

an que en el

lor que variacutea

sultados y al

ncluir que la

siacutesmica del

5

o

a

e

e

n

l

a

l

a

l



Barcelona



αU βU _I UV σU

E-1 3743 2151 0905 0187 3557 1731 1018 0192 3483 1421 1131 0192

E-2 1286 1281 0503 0290 1334 1231 0560 0290 1381 1181 0617 0290



Edificio

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 11)


E-1 9822 9947 9987 7173 8687 9499 1494 3467 5795

E-2 5042 5816 6559 1579 2100 2711 185 297 460

Riesgo siacutesmico











de 531 x 10-4



ν(D1) 132E-02 150E-02 173E-02 177E-02 193E-02 211E-02 215E-02 226E-02 239E-02

ν(D2) 654E-03 812E-03 103E-02 108E-02 126E-02 149E-02 154E-02 171E-02 192E-02

ν(D3) 269E-03 368E-03 513E-03 546E-03 693E-03 898E-03 937E-03 111E-02 135E-02

ν(D4) 817E-04 125E-03 194E-03 211E-03 296E-03 424E-03 445E-03 579E-03 770E-03

ν(D5) 134E-04 240E-04 424E-04 469E-04 763E-04 124E-03 129E-03 193E-03 289E-03










ν(D1) 489E-03 585E-03 718E-03 609E-03 717E-03 866E-03 746E-03 865E-03 103E-02

ν(D2) 200E-03 257E-03 340E-03 268E-03 338E-03 438E-03 352E-03 436E-03 555E-03

ν(D3) 761E-04 105E-03 149E-03 109E-03 147E-03 205E-03 153E-03 203E-03 276E-03

ν(D4) 236E-04 354E-04 542E-04 362E-04 531E-04 794E-04 542E-04 778E-04 114E-03

ν(D5) 451E-05 759E-05 128E-04 748E-05 123E-04 202E-04 122E-04 195E-04 313E-04


Barcelona


E-1 153 123 97 93 80 67 65 59 52

E-2 500 389 294 373 296 228 284 229 180














































130

porque s

(Gruumlntha

influenci

Figur

ocurrid

Al obser

han ocur

significa

siacutesmicas

Tab

se considera

al 1998) En

ia de las zon

ra 5-1 Ubicac

dos entre los

rvar la Figura

rrido sismos

ativos niveles

s que se estim

bla 5-1 Grado

ocurr

3-M

2-Fe

25-

Capiacutetulo

que a partir

n dicha figura

nas costeras d

cioacuten de los pr

antildeos 1152 y

a 5-1 es pos

importantes

s de intensid

ma se han pre

os de intensid

rencia de imp

Fecha

Marzo-1373

ebrero-1428

Mayo-1448

o 5 ndash Peligros

r del grado d

a puede obse

del mar Medi

rincipales epi

1998 en la re

ible identific

s De manera

ad siacutesmica P

esentado en B

dad siacutesmica E

portantes sism

sidad siacutesmic

de intensidad

ervarse coacutemo

iterraacuteneo y m

icentros de s

egioacuten de Cata

car que en B

a que es posi

Por ejemplo

Barcelona

EMS-98 estim

mos en los s

Intensidad en

a de Barcelo

d V se empi

o la peligrosi

maacutes al norte

sismos con in

aluntildea y zonas

arcelona y en

ible afirmar

la Tabla 5-1

mados en la c

iglos XIV y X


V-VI

VI-VII

V-VI

ona

ieza a genera

idad siacutesmica

del Prepirine

ntensidades m

s aledantildeas (S

n la regioacuten q

que Barcelo

1 muestra alg

iudad de Bar

V (Olivera et

ciudad de Barc

ar dantildeo en e

de la ciudad

eo y Pirineo

mayores o ig

Susagna y Go

que rodea a d

ona ha estado

gunas de las

rcelona debi

al 2006)

celona

edificaciones

d estaacute bajo la

uales a V

oula 1999)

dicha ciudad

o sometida a

intensidades

dos a la

s

a

a

s























siacutesmica











132

52 G

Los liacutemi

naturales

mayor p

otra part

montantildeo

es posib

dividir e

edad Ple

cuales es

Una aacuterea

perfiles

los suelo

materiale

plutoacutenico

correspo

substrato

Geologiacutea

ites fiacutesicos d

s el mar Me

arte de la ciu

te desde el

osos que con

ble encontrar

en otras dos u

eistocena (2

staacuten compue

a significativ

geoloacutegicos

os creciente

es de origen

os Particul

onden al Mio

o del Cuater

Capiacutetulo

de la actual c

editerraacuteneo

udad estaacute situ

punto de v

stituyen el su

r materiales

unidades geo

5 Millones d

stos por mat

Figura 5-2 I

va de la ciud

que estaacuten es

e Los mater

n sedimentar

armente se

oceno que for

rnario en la

o 5 ndash Peligros

ciudad de Ba

la sierra de

uada sobre u

ista geomorf

ubstrato de la

Paleozoicos

omorfoloacutegica

de antildeos) y 2

eriales de ed

magen sateli

dad de Barce

squemaacuteticam

riales Paleoz

rio afectado

e encuentran

rma el bloqu

zona centra

sidad siacutesmic

arcelona han

Collserola

un llano el c

foloacutegico es

a ciudad y b

y Terciario

as 1) la zona

2) los depoacutes

dad Holocena

ital de la ciud

elona estaacute as

mente represe

zoicos de B

os por difere

n calizas p

ue de Montju

al del distrit

a de Barcelo

n sido establ


cual tiene una

posible disti

b) el llano En

os mientras

a central de la

sitos deltaico

a (0012 Mill

dad de Barcel

sentada en si

entados en la

Barcelona es

entes grados

pizarras y g

uiumlc y el Plioc

to del Eixam

ona

lecidos con l

s y el riacuteo Llo

a suave incli

inguir dos u

n el caso de

que el llano

a ciudad com

os de los riacuteos

lones de antildeo

lona (ICC 201

itios que tien

a Figura 5-3

staacuten princip

de metamo

granitos Lo

ceno maacutes re

mple y parte

la ayuda de

obregat (Fig

inacioacuten hacia

unidades a)

los relieves

o de Barcelo

mpuesta de m

s Besograves y L

os)

10)

nen alguno d

en orden d

palmente com

orfismo y po

os materiale

eciente que c

e baja de la

4 elementos

gura 5-2) La

a el mar Por

los relieves

montantildeosos

ona se puede

materiales de

lobregat los

de los cuatro

de calidad de

mpuestos de

or materiales

es terciarios

constituye el

a ciudad El

s

a

r

s

e

e

s

o

e

e

s

s

l

l













0 m

Espesor lt 300 m

Espesor lt 70 m




Espesorlt 70 m






Espesor lt300 m

Espesorlt 20 m




0 m 0 m

0 m

134

53 F

531 G

En el pre

2004) D

modifica

cuales a

Fleta et

utilizada

Secanell

La Figur

program

de las fu

los ejes d

Figura 5-4

uentes sis

Geometriacutea

esente trabaj

Dichas zon

aciones coinc

su vez tiene

al (1996) P

as en diverso

l et al 2004

ra 5-6 mues

ma CRISIS20

uentes siacutesmic

de la latitud y

Capiacutetulo

Situacioacuten ge

smogeneacutet

delasfuen

o se conside

as coincide

ciden tambieacute

en como refer

Por otra part

os estudios d

Irizarry et al

stra las mism

007 Es impo

cas en la Figu

y la longitud

o 5 ndash Peligros

eoloacutegica en s

ticas

ntessiacutesmica

raron las zon

n con las

eacuten con las qu

rencia la pro

te las zonas

de peligrosid

l 2003a)

mas fuentes s

ortante destac

ura 5-5 y en

d

sidad siacutesmic

superficie de

as

nas sismotec

empleadas

ue fueron pro

opuesta de zo

sismotectoacuten

dad siacutesmica d

siacutesmicas de

car que las d

la Figura 5-6

a de Barcelo

e la ciudad de

toacutenicas indic

por Secane

opuestas orig

onacioacuten sism

nicas emplea

de Barcelona

la Figura 5-

diferencias q

6 se deben a

ona

e Barcelona (C

cadas en la F

ell et al (2

inalmente po

motectoacutenica d

das en el pr

a y de Catalu

-5 pero en u

que se observ

a diferencias

Cid et al 199

Figura 5-5 (S

2004) y co

or Goula et a

de Cataluntildea r

resente traba

untildea (Irizarry

una de las p

van en la rep

s en las escal

99)

ecanell et al

on pequentildeas

al (1997) las

realizada por

ajo han sido

y et al 2010

pantallas del

presentacioacuten

as usadas en

s

s

r

o

l

n

n

Figura 5-

Figura

Por otra

datos de

una de

Evaluacioacuten

-5 Represent

5-6 Imagen

parte la geo

e longitud la

las fuentes

n probabilista


del CRISIS20

ometriacutea de c

atitud y profu

siacutesmicas Es

-3

38

39

40

41

42

43

44

Lat

itu

d (

gra

do

s)

a del riesgo s


007 en la que

estimar el p

cada fuente s

undidad de

s importante

-2 -1

siacutesmico de ed

fuentes siacutesm

Barcelona

e se muestran

eligro siacutesmic

siacutesmica se de

cada uno de

e sentildealar qu

0

5

6

7

9

10

11

Longitud (gra

dificios en zo

micas emplead

a

n las fuentes

co de Barcelo

efinioacute en el p

e los veacutertices

ue el proces

1 2

1

8

Cataluntildea

ados)

onas urbanas

das para estim

siacutesmicas qu

ona

programa CR

s del poliacutegon

o de integra

3 4

2

4

s

mar el peligro

ue se conside

RISIS2007 m

no que repre

acioacuten con re

4

135

o siacutesmico de

eraron para

mediante los

senta a cada

especto a la

5

s

a

a




(Ordaz et al 2007)




maxmin min

max min

( ) ( )

( )( )1

I I I I

I I

e eI

e

5-1














Superficie (km2)


observada

1 14100 0100 0030 1864 0559 7 V VIII VII

2 4600 0128 0033 1608 0324 7 V IX VIII

4 16300 0157 0030 1256 0186 10 V X IX

5 23100 0040 0014 1319 0373 10 V IX VIII

6 8000 0099 0025 1977 0640 10 V VII VI

7 7200 0957 0090 1420 0116 15 V X VIII

8 7700 0218 0040 1716 0246 15 V IX VIII

9 9600 0070 0020 1737 0214 10 V VIII VII

10 19700 0635 0059 1201 0083 10 V XI X

11 40100 0060 0016 0886 0242 10 V IX VIII



54 Atenuacioacuten
















(a) (b)



101

102

103

2

3

4

5

6

7

Inte

nsi

dad

MS

K


media - media

media +

101

102

103

2

3

4

5

6

7

Inte

nsi

dad

MS

K


media - media

media +
























2 2

0r d h 5-4










00 -148 0266 35 -0922 0117 0124 025



Roca 0 0

Firme 1 0

Blando 0 1







100

101

102

10-2

10-1

100

PG

A [

g]

Distancia JB [km]

P 16

P 50

P 84










ruptura r (Ec 5-6)

21

K MA K e 5-5


Ar

5-6


















tablas p

consider

ventajas

de atenu

55 E

551 Z

Para con

Cid et al

se indica

Evaluacioacuten

ara proporci

radas para es

que ofrece e

uacioacuten

fectos de

Zonificacioacute

nsiderar los e

l (2001) En

an en la Tabl

R

I

I

I

A

Figur

n probabilista

ionar al coacuted

stimar la peli

el CRISIS20

sitio


efectos de si

dicho trabajo

la 5-6 y cuya

Tabla 5

Zona

R (0) Afl

I Afl

II Aflsuf

III Aflsuf

A Ter

ra 5-9 Localiz

a del riesgo s

digo CRISIS

igrosidad siacutesm

08 respecto a

delaciudad

itio en Barce

o definieron

a localizacioacute

-6 Zonas siacutes

loramientos roc

loramientos hol


rreno artificial

zacioacuten de las

siacutesmico de ed

S2008 la in

mica de Bar

al CRISIS20

d

elona se em

las cuatro zo

oacuten se muestra

smicas de Ba

Desc

cosos

locenos



s zonas siacutesmi

dificios en zo

nformacioacuten r

celona Maacutes

007 en relaci

mplean los re

onas siacutesmica

a en la Figura

rcelona (Cid

cripcioacuten


icas de Barce

onas urbanas

referente a l

adelante se

ioacuten a la form

sultados de

as de Barcelo

a 5-9

et al 1999)


elona (Cid et

s

las leyes de

comentan al

ma de conside

un trabajo r

ona cuyas ca

r lo

lo

al 1999)

141

e atenuacioacuten

lgunas de las

erar las leyes

ealizado por

aracteriacutesticas

n

s

s

r

s

142

552 M

Para tom

Barcelon

valor de

intensida

Figura 5-

553 F

Para con

zonas siacute

factores

al (2001

de pseud

uniforme

Mapasdein

mar en cuen

na se ha ado

la intensida

ad macrosiacutesm

-10 Mapa de

Funciones

nsiderar el ef

iacutesmicas de B

de amplifica

) Particularm

do-aceleracioacute

e Tales fac

Capiacutetulo

ncremento

nta el efecto

optado el cri

ad macrosiacutesm

mica correspo

incrementos

detransfer

fecto del sue

Barcelona s

acioacuten espectr

mente es po

oacuten para cada

ctores de am

o 5 ndash Peligros

sdeintens

del suelo e

iterio consid

mica en las z

ondiente a la

s de intensida

renciapara

elo en el valo

e considera

ral (Figura 5

osible consid

una de las z

mplificacioacuten

sidad siacutesmic

sidadenBa

en el valor f

derado por L

zonas de sue

a zona de roc

ad macrosiacutesm

en el suelo

alosespectr

or final de la

el estudio r

-11) para cad

derar dichos

zonas siacutesmic

fueron eva

a de Barcelo

rcelona

final de la i

Lantada (200

elo blando (I

ca maacutes medio

mica en Barce

o

rosderesp

a aceleracioacuten

realizado po

da una de las

factores de a

cas de Barcel

luados con

ona

intensidad en

7) De acuer

I II III y A)

o grado de in

elona para c

puesta

n maacutexima de

or Irizarry (2

s zonas siacutesm

amplificacioacuten

lona a partir

detalle en e

n cada zona

rdo con dich

) es igual a

ntensidad (Fi

considerar efe

el terreno en

2004) en el

micas definida

n para obten

r de espectro

el estudio re

a siacutesmica de

ho criterio el

l valor de la

igura 5-10)

ectos locales

las distintas

que estimoacute

as por Cid et

ner espectros

os de peligro

ealizado por

e

l

a

s

s

oacute

t

s

o

r
















(Irizarry 2004)


00 188 194 169

06 243 159 102



0 02 04 06 08 1 12 14 16 18 205

1

15

2

25

Periodo (segundos)

Fac

tore

s d

e am

plif

icac

ioacuten

esp

ectr

al

Zona I

Zona II

Zona III




























5-8





entre las

Barcelon

consider

posible e

ciudad E

Dicho si

peligrosi

Figura

Por otra

la peligr

el sitio

Casado e

consider

obtuvier

ejecucioacute

la razoacuten

CRISIS2

partir de

normal

consider

- S

Evaluacioacuten

s intensidad

na son de m

rar el caraacutect

elegir un siti

El sitio elegi

itio correspo

idad siacutesmica

a 5-12 Malla

parte para e

rosidad siacutesmi

de referenci

et al (2000a

rar los valore

ron al consid

n en el CRIS

n por la que

2007 no es p

e leyes de a

Adicionalm

raron los dato

Sismicidad d

n probabilista

es asociadas

menos de 05

ter regional

o representat

ido tiene las

onde a una d

(Figura 5-13

de caacutelculo ge

estimar la in

ica de Barcel

a (Longitud

a) descritas a

es del percen

derar los val

SIS2007 por

se estimoacute l

posible estim

atenuacioacuten d

mente en la

os siguientes

de las fuentes

a del riesgo s

s a un perio

5 grados Po

de la metod

tivo de Barce

s coordenada

de las region

3)

enerada en e

nfluencia de l

lona se estim

2195o y L

anteriormente

ntil 50 de la

ores del per

cada curva d

la peligrosid

mar directam

de intensidad

estimacioacuten d

s

s siacutesmicas d

siacutesmico de ed

odo de retor

or lo tanto a

dologiacutea emp

elona del cua

as siguientes

nes que den

l coacutedigo CRIS

Barcelona

la incertidum

maron tres cu

Latitud 4142

e La primer

as leyes de a

rcentil 16 y

de peligrosid

dad siacutesmica

mente tasas d

des macrosiacute

de las curva

datos de la Ta

dificios en zo

rno de 475

al tomar en

pleada para

al se obtendr

Longitud 2

tro de Barce

SIS2007 para

a

mbre en la le

urvas de peli

2o) mediante

ra de dichas

atenuacioacuten m

84 respectiv

dad siacutesmica

mediante es

de excedenc

smicas cuyo

as de peligro

abla 5-2 y Ta

onas urbanas

antildeos en las

cuenta estos

estimar la p

raacuten las curva

2195 grados

elona tienen

a estimar la pe

ey de atenuac

igrosidad siacutes

e las leyes d

curvas de p

mientras que

vamente Par

Tal como se

ste proceso

ia de intensi

os residuos

osidad siacutesmic

abla 5-8

s

s diferentes

s uacuteltimos res

peligrosidad

as de peligros

s y Latitud 4

los mayore

eligrosidad s

cioacuten en los r

smica (Figura

de atenuacioacute

peligrosidad

e las otras d

ra tal fin se

e comentoacute an

fue porque

idades macr

siguen una

ca de la Fig

145

regiones de

sultados y al

siacutesmica es

sidad para la

142 grados

es niveles de

siacutesmica en

resultados de

a 5-14) para


se obtuvo al

os curvas se

e realizoacute una

nteriormente

mediante el

rosiacutesmicas a

distribucioacuten

gura 5-14 se

5

e

l

s

a

e

e

a

z

l

e

a

l

a

n

e























206 208 21 212 214 216 218 22 222 224

Longitud

413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

Lat

itu

d

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

58

59

6

61











10 0069 X 025 X XI 11 0273 VIII 025 VIII IX











5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +















206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

59

6

61

62

63

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos





















5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





β

media - σ

media media + σ

1 1305 1864 2423 2 1284 1608 1932 4 107 1256 1442 5 0946 1319 1692 6 1337 1977 2617 7 1304 1420 1536 8 147 1716 1962 9 1523 1737 1951

10 1118 1201 1284 11 0644 0886 1128











5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos


































Irizarry 2004)











20152 0051 070Ms I P 5-7

















10 10 0635 1472 0069 11 10 0060 1241 0273













Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 21 37 04 28 44 04 35 51 04 2 21 45 05 28 52 05 35 59 05 4 21 54 05 28 61 05 35 68 05 5 21 45 05 28 52 05 35 59 05 6 21 28 05 28 35 05 35 42 05 7 21 50 09 28 57 09 35 64 09 8 21 45 05 28 52 05 35 59 05 9 21 37 04 28 44 04 35 51 04

10 21 64 06 28 71 06 35 78 06 11 21 45 05 28 52 05 35 59 05


2 3 4 5 6 7 8 910

-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

Magnitud (Ms)

(M

s)

[1a

ntildeo

]

P 16

P 50

P 84








Europa (Ec 5-8)

00550 1260Ms I 5-8











antildeos

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +











Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 36 50 03 40 54 03 44 58 03 2 36 55 03 40 59 03 44 64 02 4 36 61 02 40 65 03 44 69 03 5 36 55 03 40 59 03 44 64 02 6 36 44 03 40 48 03 44 53 02 7 36 58 05 40 62 06 44 66 06 8 36 55 03 40 59 03 44 63 03 9 36 50 03 40 54 03 44 58 03

10 36 66 03 40 70 03 44 74 03 11 36 55 03 40 59 03 44 64 02





101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +









0052 15LM I 10le h lt15 5-9

0052 12LM I h lt10 5-10

0052 18LM I h yen15 5-11






h (km)


1 7 38 0100 3585 54 2 7 38 0128 3092 59 4 10 41 0157 2415 67 5 10 41 0040 2537 62 6 10 41 0099 3802 51 7 15 44 0957 2731 7 8 15 44 0218 3300 65 9 10 41 0070 3340 57 10 10 41 0635 2310 72 11 10 41 0060 1704 62







0664 0893L SM M 5-12















h (km)

λ(Mmin) β Coef

variacioacuten β

1 7 0100 3201 03 2 7 0128 2761 0202 4 10 0157 2157 0148 5 10 0040 2265 0283 6 10 0099 3395 0324 7 15 0957 2439 0082 8 15 0218 2950 0143 9 10 0070 2983 0123

10 10 0635 2063 0069 11 10 0060 1522 0273






Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 34 48 03 35 50 03 37 51 03 2 34 54 03 35 56 02 37 57 03 4 37 63 03 38 65 03 40 66 03 5 37 57 03 38 59 03 40 60 03 6 37 46 03 38 47 03 40 49 03 7 40 64 05 42 65 06 43 67 06 8 40 61 03 42 62 03 43 64 03 9 37 51 03 38 53 03 40 55 03

10 37 69 03 38 71 02 40 72 03 11 37 57 03 38 59 03 40 60 03
















Medio (antildeos)



()


() 1 59 169 667 65 295 2 26 42 67 38 60 3 59 71 83 17 17




siguientes


101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +











h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β



media media

- σ media media

+ σ media

1 7 28 0100 1968 2811 3655 03 44 04 2 7 28 0128 1798 2252 2706 0202 52 05 4 10 28 0157 1399 1642 1885 0148 61 05 5 10 28 0040 1325 1847 2370 0283 52 05 6 10 28 0099 2185 3230 4280 0324 35 05 7 15 28 0957 1705 1856 2010 0082 57 09 8 15 28 0218 2060 2403 2750 0143 52 05 9 10 28 0070 2297 2620 2943 0123 44 04 10 10 28 0635 1370 1472 1574 0069 71 06 11 10 28 0060 0902 1241 1580 0273 52 05




(Tabla 5-18)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +












h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β



media media

- σ media media

+ σ media

1 7 4 0100 2373 3389 4405 03 54 03 2 7 4 0128 2335 2924 3513 0202 59 03 4 10 4 0157 1945 2284 2622 0148 65 03 5 10 4 0040 172 2398 3076 0283 59 03 6 10 4 0099 2431 3595 4758 0324 48 03 7 15 4 0957 2371 2582 2793 0082 62 06 8 15 4 0218 2673 3120 3567 0143 59 03 9 10 4 0070 2769 3158 3547 0123 54 03

10 10 4 0635 2033 2184 2335 0069 70 03 11 10 4 0060 1171 1611 2051 0273 59 03




(Tabla 5-19)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +









Figura 5-25




h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β


de Mmax media media

- σ media media

+ σ media

1 7 35 0100 2241 3201 4161 03 50 03 2 7 35 0128 2205 2761 3318 0202 56 02 4 10 39 0157 1838 2157 2476 0148 65 03 5 10 39 0040 1625 2265 2906 0283 59 03 6 10 39 0099 2296 3395 4494 0324 47 03 7 15 42 0957 2239 2439 2638 0082 65 06 8 15 42 0218 2524 2950 3369 0143 62 03 9 10 39 0070 2615 2983 3350 0123 53 03

10 10 39 0635 1920 2063 2205 0069 71 02 11 10 39 0060 1106 1522 1937 0273 59 03




(Tabla 5-20)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +
















Medio (antildeos)



()


() 1 147 169 208 13 23 2 37 42 45 12 7 3 63 71 83 11 17


















h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 28 0100 2811 03 44 04 2 7 28 0128 2252 0202 52 05 4 10 28 0157 1642 0148 61 05 5 10 28 0040 1847 0283 52 05 6 10 28 0099 3230 0324 35 05 7 15 28 0957 1856 0082 57 09 8 15 28 0218 2403 0143 52 05 9 10 28 0070 2620 0123 44 04 10 10 28 0635 1472 0069 71 06 11 10 28 0060 1241 0273 52 05








Tabla 5-23

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 4 0100 3389 03 54 03 2 7 4 0128 2924 0202 59 03 4 10 4 0157 2284 0148 65 03 5 10 4 0040 2398 0283 59 03 6 10 4 0099 3595 0324 48 03 7 15 4 0957 2582 0082 62 06 8 15 4 0218 3120 0143 59 03 9 10 4 0070 3158 0123 54 03

10 10 4 0635 2184 0069 70 03 11 10 4 0060 1611 0273 59 03











Tabla 5-24

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 35 0100 3201 03 50 03 2 7 35 0128 2761 0202 56 02 4 10 39 0157 2157 0148 65 03 5 10 39 0040 2265 0283 59 03 6 10 39 0099 3395 0324 47 03 7 15 42 0957 2439 0082 65 06 8 15 42 0218 2950 0143 62 03 9 10 39 0070 2983 0123 53 03

10 10 39 0635 2063 0069 71 02 11 10 39 0060 1522 0273 59 03







(Tabla 5-24)





101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +









Medio (antildeos)



()


()

1 53 169 1111 69 557

2 15 42 128 64 205

3 25 77 286 68 271

58 Resultados





































5 6 7 8 910

-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - CRISIS2007

media CRISIS2007

media + CRISIS2007

CRISIS2008






101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


Relacioacuten I0-Ms

Caso 1 (033)

Caso 2 (033)

Caso 3 (034)


033

033

034

















198log ( ) 651I PGA 5-13

366log ( ) 166I PGA 5-14

10 23log ( )I PGA 5-15

32233 log ( )] 030103I PGA 5-16

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos














2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1210

0

101

102

103

104

I EMS98

PG

A (

cm s

2 )

Sorensen et al 2008

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3

















5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3















5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

Sorensen et al 2008






















5 6 7 8 910

-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

Sorensen et al 2008











antildeos

Caso PGA (cms2)


1 55 67 2 110 140 3 80 95




macrosiacutesmica



63



64

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos




















V-VI y VI-VII -

Goula et al 1997 - 63 -

NCSE-02 2002 61








NCSE-02 2002 40






















































ciudad de Barcelona



5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Tas

a d

e ex

ced

enci

a (1

antilde

o)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

este trabajo





585 Efectosdesitio












Zona siacutesmica

PGA (cms2)







2008)



R 85 76 - 64 - I 160 82 06 69 05 II 165 82 06 69 05 III 144 81 05 68 04





5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Tas

a d

e ex

ced

enci

a (1

antilde

o)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Zona siacutesmica R























No 2

(a) (b)




1 2 4 5 6 7 8 9 10 110

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Co

ntr

ibu

cioacute

n e

n

a la

ta

sa

de

ex

ce

de

nc

ia d

el v

alo

r d

e P

GA

= 5

cm

s2


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Co

ntr

ibu

cioacute

n e

n

a la

ta

sa

de

ex

ce

de

nc

ia d

el v

alo

r d

e P

GA

= 2

0 c

ms

2












































LM1_P



























































En la Ta

en la Ta

ayuntam

las cuale

Estudio

en el An

Figura

Evaluacioacuten

abla 6-1 se m

abla 6-2 se l

miento de Bar

es ha denom

Reducidas (I

nexo B

a 6-1 Localiza

T

n probabilista

muestra la sup

listan cada u

rcelona ha de

minado Zone

Idescat 2010

acioacuten de los 1

Tabla 6-1 Sup

a del riesgo s

perficie que l

uno de los 3

efinido para

es de Recerc

0 Lantada 2

10 distritos m

perficie por d


siacutesmico de ed

le correspon

38 barrios d

fines de estu

ca Petites (Z

2007) El no

municipales e

Barcelona

distrito en Bar

Vella le


Guinardoacute rris

ndreu Martiacute

dificios en zo

de a cada dis

de la ciudad

udio 248 zon

ZRP) que e

mbre de cad

en los que act

a

rcelona en km

km2

437748

2294602

2009419

1195804657

1052

onas urbanas

strito de Barc

(Idescat 20

nas de menor

n castellano

da zona ZRP

tualmente est

m2 (Idescat 2

7842995472

s

rcelona (Ides

007) Adicion

r tamantildeo que

o se llamariacutea

y su ubicaci


2009)

185

cat 2010) y

nalmente el

e los barrios

an Zonas de

ioacuten se indica

a ciudad de

5

y

l

e

a

186

Ca

Distrito


Figura


Tabla 6-2

Vella

ple

Montjuiumlc

rts Sant Gervasi

Guinardoacute

arris

ndreu

artiacute

a 6-2 Localiza

naacutelisis de vu

2 Barrios por

Barrio


acioacuten de los 3

ulnerabilidad

r distrito de B

oneta




38 barrios de

en el meacutetod

Barcelona (Id

2 4 6 8 1113151719

s 2224

Peira 27bona

3032 3537

e Barcelona li

o LM1_P

escat 2007)


istados en la

xample d

uatlla

erdum

a Tabla 6-2

623 P

De acuer

habitante

a los exi

estudio d

al antildeo 2

barrio

Evaluacioacuten

Poblacioacuten

rdo con los d

es (Idescat 2

istentes en el

de Lantada (

009 (Idescat

Tabla

Figur

n probabilista

datos del anu

2010) De m

l antildeo de 200

(2007) En la

t 2010) y en

a 6-3 Distribu

Distr


ra 6-3 Distrib

a del riesgo s

uario estadiacutest

anera que la

4 (Idescat 2

a Tabla 6-3 s

n la Figura 6

ucioacuten de pobl

rito



bucioacuten de la d

siacutesmico de ed

tico de Barc

a poblacioacuten e

2005) Siendo

se indica la d

6-3 se muest

lacioacuten por dis

Habita

121

i 111112

densidad de p

dificios en zo

elona en el a

en el 2009 su

o la poblacioacute

distribucioacuten

tra la corresp

strito de Barc

antes

107426266874182395

82952143911123383171186168181146528228701

poblacioacuten po

onas urbanas

antildeo de 2009

uperaba en ce

oacuten del 2004 l

de poblacioacuten

pondiente de

celona (Idesc

Habskm2

24583 35678

7951 13779

7163 29447 14325 20918 22303 21740

r barrio de B

s

la ciudad te

erca de 4300

la que se con

n por distrito

ensidad de po

cat 2010)

Barcelona

187

niacutea 1621537

00 habitantes

nsideroacute en el

o actualizada

oblacioacuten por

7

7

s

l

a

r


























































edificadas

1 Ciutat Vella 422 284 (673) 545 5991 5755 (961)

2 Eixample 748 444 (594) 472 8942 8764 (980)


4 Les Corts 602 350 (581) 261 3025 2634 (871)


6 Gragravecia 419 286 (683) 453 7524 7088 (942)


8 Nou Barris 804 395 (491) 514 8293 7033 (848)

9 Sant Andreu 657 363 (553) 498 7780 7198 (925)

10 Sant Martiacute 1056 490 (464) 729 7919 7127 (900)

Total 10098 5878 (582) 5325 78668 71256 (906)




















1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 20000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios







1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 19800

100

200

300

400

500

600

700

800


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios


1890

1900

1910

1920

1930

1940

1950

1960

1970

Ciu

tat V

ella

Eix

ampl

eS

ants

-Mon

tjuiumlc

Les

Cor

tsS

arriagrave

-San

t Ger

vasi

Gragrave

cia

Hor

ta-G

uina

rdoacute

Nou

Bar

risS

ant A

ndre

uS

ant M

artiacute

Antilde

o p

rom

edio

de

con

stru

ccioacute

n d

e lo

s ed

ific

ios

192

ciudad q

poblacioacute

633 T

En la p

informac

construid

cada edi

del cono

propusie

la Tabla

Ayuntam

3-2 (Lun

A partir

6-6 en l

Ca

que crece de

oacuten existentes

Figura

Tipologiacuteas

primera base

cioacuten de la tip

das La defin

ficio 1) los

ocimiento de

eron represen

a 6-5 (Lant

miento de Ba

ngu et al 200

de la equiva

a que se mue


esde un nuacutec

en el llano d

a 6-7 Antiguumle

constructiv

e de datos

pologiacutea cons

nicioacuten de la t

principales e

l tipo de edi

ntar a la may

tada 2007)

arcelona para

01 Milutinov

alencia de la

estra el nuacuteme

naacutelisis de vu

leo histoacuterico

de Barcelona

edad promed

vas

facilitada po

structiva de

tipologiacutea con

elementos es

ficios que ex

yoriacutea de los e

se indica l

a identificar e

vic y Trenda

Tabla 6-5 y

ero de edifici

ulnerabilidad

o (Ciutat Ve

a y en las fald

dio de los edi

or el IMI d

70137 edific

nstructiva se

structurales y

xisten en Bar

edificios med

la correspon

edificios co

afiloski 2003

de la base d

ios por tipolo

en el meacutetod

ella) hasta i

das de la sier

ficios de cad

del Ayuntam

cios lo cual

e establece pr

y 2) el tipo d

rcelona Lan

diante las 8 ti

ndencia entr

n las tipolog

3)

e datos de B

ogiacutea estructu

o LM1_P

incorporar lo

rra de Collser

a barrio de B

miento de B

representa e

rincipalment

de forjados A

ntada (2007)

ipologiacuteas list

re las tipolo

giacuteas de Risk-U

arcelona es

ural identifica

os pequentildeos

rola

Barcelona

Barcelona s

el 984 de

te mediante d

A partir de e

y Lantada e

tadas en la T

ogiacuteas emple

UE descritas

posible obte

ado en cada

s nuacutecleos de

e incluiacutea la

las parcelas

dos datos de

estos datos y

t al (2009b)

Tabla 3-2 En

adas por el

s en la Tabla

ener la Tabla

distrito de la

e

a

s

e

y

n

l

a

a

a









MNRU OF

M31

MNRR MNCR MNSL

M32

MNRE OM

M33

MNRO MNFO MNFR

M34

FO RC32

FERE FERR

S3

FH FERO FEFO

S5

FMRE FMRU FMRR

W




M31 M32 M33 M34 RC32 S3 S5 W

Ciutat Vella 5675 4069 112 690 151 459 101 47 46

Eixample 8723 1624 57 3990 384 2309 182 155 22


Les Corts 2587 428 29 539 352 1155 49 33 2


Gragravecia 6976 2049 32 2023 1003 1635 80 113 41


Nou Barris 6912 1025 75 1613 2169 1761 51 194 24

Sant Andreu 7000 1728 157 981 2002 1890 101 133 8

Sant Martiacute 6785 2240 12 1270 353 2443 201 234 32

Total 69982 18198 940 17327 12357 18354 1103 1487 216











armado












M31 M32 M33 M34 RC32 S3 S5 W0

5

10

15

20

25

30


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

()





Barcelona

1940 1960 1980 20000

500

1000

1500

2000

2500

3000


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

()

Ciu

tat V

ella

Eix

ampl

eS

ants

-Mon

tjuiumlc

Les

Cor

tsS

arriagrave

-San

t Ger

vasi

Gragrave

cia

Hor

ta-G

uina

rdoacute

Nou

Bar

risS

ant A

ndre

uS

ant M

artiacute

Mamposteriacutea

Hormigoacuten

Otros

196



Fig

ura

6-1

1 P

rop

orc

ioacuten

de

las

tip

olo

giacutea

s es

tru

ctu

rale

s p

or

bar

rio

al

con

sid

erar

lo

s 69

982

ed

ific

ios

de

Bar

celo

na









los edificios


N Normal

R Regular

D Deficiente

O Ruinoso

64 Plataforma GIS


















198

Fig

Adiciona

dicho fin

la manza

sobre la

tiene un

(Te) y qu

el Ayun

descrita

presente

Figura 6

Ca

gura 6-12 Eje

almente la

n las parcelas

ana 41300 y

misma Por

nuacutemero maacute

ue hay dos z

ntamiento de

permitioacute ide

trabajo

6-13 Imagen


mplo de una

informacioacuten

s se dividen

y las subparc

ejemplo los

aacuteximo de niv

zonas de pati

e Barcelona

entificar las

digital de la m

naacutelisis de vu

manzana con

catastral in

en subparcel

celas que con

s datos de la

veles igual a

o (P) En el a

para indica

principales

manzana 413

de d

ulnerabilidad

n los datos c

Barcelona

ncluye una d

las por ejem

ntiene Los

a Figura 6-14

7 (VII) que

anexo D se i

ar caracteriacutest

caracteriacutestic

00 (ICC 2010

datos del IMI

en el meacutetod

catastrales fac

a

descripcioacuten d

mplo en la Fi

letreros de c

4 indican que

e la cubierta

incluye la tot

ticas de las

as geomeacutetric

0) representa

(2009)

o LM1_P

cilitados por

del contenido

igura 6-14 se

cada subparc

e en la parce

a del edificio

talidad de los

parcelas L

cas de cada

da mediante

el Ayuntamie

do de cada p

e muestra la

cela indican

ela existe un

o es tipo terr

s coacutedigos em

La informaci

edificio estu

la Figura 6-1

ento de

parcela Para

parcela 4 de

informacioacuten

edificio que

raza catalana

mpleados por

ioacuten catastral

udiado en el

2 en la base

a

e

n

e

a

r

l

l

Fig

643 A

A partir

de cada

dichos re

(Tabla 6

(Figura 6

Tabla

Por otra

correspo

medio de

niveles e

Evaluacioacuten

gura 6-14 De

Alturadelo

del dato del

distrito de

esultados el

6-8) y el dis

6-15)

6-8 Nuacutemero


parte en la

ondiente desv

e niveles es e

es el de Vallv

n probabilista

etalle de la inf

osedificios

nuacutemero de n

Barcelona y

l distrito con

strito con el

o medio de niv

Distrito




Tabla 6-9 s


el de Esquer

vidrera-Les P

a del riesgo s

formacioacuten ca

s

niveles por e

y su corresp

el mayor nuacute

menor nuacuteme

veles de los e

de

Nuacutem

vasi

e muestra el

ndar De acu

rra Eixample

Planes con 1

siacutesmico de ed

atastral de la

edificio se es

pondiente de

uacutemero medio

ero medio de

edificios de c

esviacioacuten est


585 716 485 566 476 469 382 403 386 493

l nuacutemero me

uerdo con di

e con 757 ni

82 niveles (

dificios en zo

parcela 4 de


sviacioacuten est

o de niveles

e niveles el

cada distrito d

aacutendar

niveles de s

D

edio de nivel

icha informa

iveles y el b

Figura 6-16)

onas urbanas

la manzana 4

ero medio de

aacutendar (Tabla

es el del Eix

de Horta-Gu

de Barcelona


156 238 263 358 281 248 236 265 274 345

les de cada b

acioacuten el barri

arrio con el

)

s

41300 (Figura

e niveles de

a 6-8) De a

xample con

uinardoacute con

a y su corresp

aacutendar

barrio de Ba

io con el ma

menor nuacuteme

199

a 6-12)

los edificios

acuerdo con

716 niveles

382 niveles

pondiente

arcelona y su

ayor nuacutemero

ero medio de

9

s

n

s

s

u

o

e




edificios



02 Parc 590 137


04 Raval 594 151











15 Sants 478 242









24 Horta 323 189











35 Poblenou 402 304


37 Clot 496 294

38 Verneda 746 422

Evaluacioacuten

Figura 6-

Figura 6

n probabilista

-15 Nuacutemero m

6-16 Nuacutemero

a del riesgo s

medio de niv

medio de niv

siacutesmico de ed

veles de los e

veles de los e

dificios en zo

dificios de ca

edificios de c

onas urbanas

ada distrito d

cada barrio de

s

de Barcelona

e Barcelona

201






























65 Vulnerabilidad


























C

ARC

A 6-1







RC Modificador

RClt05 +004

05sectRClt07 +002







Terminal 3 +006

Esquina 1 +004

Intermedio 2 -004







2009b)

000

+002 +004

-004 -002

(a) (b) (c)

(d) (e)





a 0

b 1

c 2

d 3

e 4







y BCN4












Barcelona


2


-1


2









edificios




BCN3 BCN4


















0 1







siguientes











3-20


































edificio BCN3



BCN3 y BCN4



BCN3 BCN4

Datos













Resultados













(a) (b)























-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


rob

abili

dad

[ V

lt v

]

Inferior

Mejor

Superior

























P(Vltv)

016 01 070 01 043 01 029 02 078 02 054 02 039 03 083 03 061 03 047 04 088 04 068 04 054 05 093 05 074 05 061 06 096 06 079 06 070 07 101 07 086 07 079 08 106 08 093 08 092 09 113 09 103 09 137 1 139 1 138 1

















Inferior 2601 2141 065 021

Mejor 2589 1871 074 022

Superior 2609 1661 083 022

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Mejor BCN3

Mejor BCN4


-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior BCN3


Inferior BCN4

Mejor BCN4

Superior BCN4


Superior Promedio







































Barcelona


αL βL _I LV σL

αm βm IV V

αU βU _I UV σU

281 2241 067 021 272 1931 075 021 2674 1701 083 022



P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 10)


7905 8791 9321 2688 4235 5689 539 127 2293








-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio





(a) (b)


Barcelona







2 Hormigoacuten 1370 1461 045 028 1416 1291 057 028 1453 1131 069 029



Tipologiacutea

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 10)



2 Hormigoacuten 4313 5964 7405 1076 2129 3561 236 639 1413








-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio










(a) (b)

(c) (d)


(c) y Les Corts (d)

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)



-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio



Barcelona



IV V αU βU

_I UV σU

1 Ciutat Vella 3406 2191 083 019 3305 1931 089 02 322 1701 096 02

2 Eixample 2431 1751 074 023 2361 1521 082 023 2315 1331 09 024


4 Les Corts 2034 1751 061 024 2016 1541 07 025 1985 1351 079 025


257 2171 063 021 253 1901 071 022 2483 1671 079 023

6 Gragravecia 2779 2171 068 021 2757 1921 077 021 2705 1691 085 022


8 Nou Barris 2675 2321 061 021 2627 2031 069 022 2651 1841 077 022

9 Sant Andreu 2587 2211 062 021 2447 1841 071 022 2465 1671 079 023

10 Sant Martiacute 2429 1961 066 022 2351 1691 074 023 2304 1471 083 024



de cada distrito

Distritos

P( V gt 05) P( V gt 08) P( V gt 10)


1 Ciutat Vella 9498 9729 9862 5596 6865 7915 1876 3043 4400

2 Eixample 8565 9144 9515 4099 5507 6776 1300 2314 3559


4 Les Corts 6792 7902 8676 2214 3502 4857 519 1123 2018


7207 8304 8992 2130 3534 4965 393 963 1835

6 Gragravecia 8086 8919 9396 2957 4483 5912 645 1402 2465


8 Nou Barris 6933 8112 8894 1805 3141 4541 285 756 1478

9 Sant Andreu 7081 8254 8946 1999 3543 4872 351 994 1779

10 Sant Martiacute 7623 8535 9157 2697 4134 5610 620 1353 2434





























0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Ciutat Vella

Eixample

Sants-Montjuiumlc

Les Corts


Gragravecia

Horta-Guinardoacute

Nou Barris

Sant Andreu

Sant Martiacute

Figu

Barc

Evaluacioacuten

ura 6-27 Prob

celona de ac

n probabilista

(

(b)

babilidad de

cuerdo con la

a del riesgo s

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

siacutesmico de ed

e de vulnerab

vulnerabilida

dificios en zo

ilidad V sea m

ad siacutesmica Me

onas urbanas

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

s

5 en cada dis

rior (b) y Supe

219

strito de

erior (c)

9

220

Figu

Barc

Ca

ura 6-28 Prob

celona de ac


(a)

(b)

babilidad de

cuerdo con la

naacutelisis de vu

que el iacutendice

as curvas de v

ulnerabilidad

e de vulnerab

vulnerabilida

en el meacutetod

ilidad V sea m

ad siacutesmica Me

o LM1_P

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

8 en cada dis

rior (b) y Supe

strito de

erior (c)


(a1) (b1)

(a2) (b2)

(a3) (b3)



-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio






αU βU _I UV σU

Ciutat Vella



Sants-Montjuiumlc






Horta-Guinardoacute



Sant Andreu




































6-27)




Distrito










Horta-Guinardoacute





224

(a1)

(a2)

(a3)

Figu

mamp

Ca

ura 6-30 Prob

posteriacutea (a) y


babilidad de

en los de ho

curvas de

naacutelisis de vu

que el iacutendice

rmigoacuten (b) de

vulnerabilida

ulnerabilidad

(b3)

e de vulnerab

e los distritos

ad Inferior (1

en el meacutetod

(b1)

(b2)

bilidad V sea

s de Barcelon

) Mejor (2) y

o LM1_P

mayor que 0

na de acuerd

y Superior (3)

8 en los edif

do con sus re

)

icios de

espectivas














-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]










Distrito



IV V αU βU

_I UV σU

Ciutat Vella


Eixample


Eixample 2238 1621 074 024 2177 1411 082 024 2156 1251 09 024


Sants-Montjuiumlc


Hostafrancs 2676 2041 07 021 2667 1831 078 022 2641 1631 085 022

15 Sants 1641 1631 05 026 1624 1421 06 027 1672 1301 069 027


17 Pedralbes 1801 1661 056 025 178 1451 065 026 1803 1311 074 026

Sarriagrave-Sant

Gervasi


Planes 2639 2371 058 021 2646 2141 066 021 2723 2001 073 021

Gragravecia

21 Gragravecia 2753 2051 072 021 2729 1811 08 022 2671 1591 088 022

22 Vallcarca 2289 2021 059 023 2268 1791 068 023 2305 1641 075 023

Horta-Guinardoacute

23 Guinardoacute 2451 2091 062 022 2379 1801 071 023 2383 1621 079 023

24 Horta 2672 2281 062 021 2573 1951 071 022 2734 1901 077 021


Nou Barris


266 2271 062 021 2654 2041 07 021 2712 1891 077 022


Vallbona 2694 2221 064 021 2648 1951 073 022 2639 1751 08 022

Sant Andreu


Sant Martiacute





cada barrio

Distrito



Ciutat Vella



Eixample 8429 9030 9429 4073 5424 6633 1362 2353 3516


Sants-Montjuiumlc


Hostafrancs 8249 8965 9416 3297 4692 6053 811 1568 2625



Gervasi


Planes 6487 7694 8559 1493 2579 3771 211 531 1022


Horta-Guinardoacute


Nou Barris


7119 8170 8896 1977 3199 4479 335 774 1416


Vallbona 7521 8507 9128 2343 3755 5144 442 1037 1889

Sant Andreu


Sant Martiacute



(a)

(b) (c)










0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample


Sagrada Familia

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta Eixample

Estacioacute Nord

Sagrada Familia

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta Eixample

Estacioacute Nord

Sagrada Familia





















(a) (b)



-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

230

Fig

Barc

Ca

ura 6-34 Pro

celona de ac


(

(b)

obabilidad de

cuerdo con la

naacutelisis de vu

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

ulnerabilidad

e de vulnerab

vulnerabilida

en el meacutetod

bilidad V sea

ad siacutesmica Me

o LM1_P

(c

mayor que 0

ejor (a) Inferi

c)

05 en cada ba

ior (b) y Supe

arrio de

erior (c)

Fig

Barc

Evaluacioacuten

ura 6-35 Pro

celona de ac

n probabilista

(

(b)

obabilidad de

cuerdo con la

a del riesgo s

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

siacutesmico de ed

e de vulnerab

vulnerabilida

dificios en zo

bilidad V sea

ad siacutesmica Me

onas urbanas

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

s

08 en cada ba

ior (b) y Supe

231

arrio de

erior (c)

232

Figura

del Ei

Ca

6-36 Probab

ixample de a


(a)

(b)

bilidad de que

acuerdo con l

naacutelisis de vu

e el iacutendice de

las curvas de

ulnerabilidad

vulnerabilida

e vulnerabilid

en el meacutetod

ad sea mayo

dad siacutesmica M

o LM1_P

(c)

r que 05 en c

Mejor (a) Infe

cada edificio

erior (b) y Su

del distrito

perior (c)


66 Discusioacuten


























(Tabla 6-25)























































siacutesmica





















LM1_P















el presente trabajo




obtenidos




















Figura 3-4

































Inferior 432E-03 172E-03 642E-04 198E-04 380E-05

Inferior + σ 543E-03 233E-03 935E-04 311E-04 657E-05

Mejor - σ 565E-03 242E-03 960E-04 311E-04 624E-05

Mejor 669E-03 307E-03 131E-03 460E-04 103E-04

Mejor + σ 812E-03 401E-03 183E-03 694E-04 172E-04

Superior - σ 844E-03 418E-03 190E-03 704E-04 167E-04

Superior 969E-03 511E-03 247E-03 994E-04 263E-04

Superior + σ 114E-02 642E-03 332E-03 143E-03 416E-04





Inferior - σ 143E-02 711E-03 287E-03 839E-04 128E-04

Inferior 162E-02 884E-03 396E-03 131E-03 236E-04

Inferior + σ 186E-02 112E-02 557E-03 205E-03 424E-04

Mejor - σ 171E-02 961E-03 439E-03 147E-03 266E-04

Mejor 188E-02 115E-02 580E-03 218E-03 463E-04

Mejor + σ 209E-02 141E-02 781E-03 328E-03 797E-04

Superior - σ 196E-02 124E-02 648E-03 253E-03 559E-04

Superior 210E-02 143E-02 816E-03 355E-03 913E-04

Superior + σ 227E-02 168E-02 105E-02 506E-03 149E-03


















7-8)







Inferior 231 582 1557 5060 26328

Mejor 150 326 764 2174 9668

Superior 103 196 404 1006 3809

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos




superior +





Inferior 62 113 252 764 4243

Mejor 53 87 172 458 2158

Superior 48 70 123 282 1095







5-16)


Inferior 433E-03 161E-03 567E-04 167E-04 311E-05

Mejor 690E-03 296E-03 119E-03 395E-04 849E-05

Superior 103E-02 509E-03 232E-03 877E-04 218E-04




5-16)


Inferior 174E-02 857E-03 351E-03 108E-03 188E-04

Mejor 209E-02 116E-02 531E-03 184E-03 369E-04

Superior 241E-02 150E-02 781E-03 309E-03 735E-04

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos




superior +





Inferior 231 622 1762 6002 32155

Mejor 145 338 842 2530 11776

Superior 97 196 431 1140 4582







1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

enci

a d

e ex

ced

en

cia

[1

antilde

o]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

enc

ia d

e ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior





Inferior 57 117 285 929 5307

Mejor 48 86 188 545 2713

Superior 41 66 128 323 1361

















1 2 3 4 50

0002

0004

0006

0008

001

0012

0014

0016

0018

002


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

Mejor BCN3

Mejor BCN4

















3-4)






















Mejor promedio 73 138 295 798 3456








1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cue

nc

ia d

e e

xce

de

nci

a [1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

1

102

103

104

105


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio




















32





5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos







moderado







1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

[1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos













Mejor promedio 82 162 373 1136 6275









Diferencia 9 24 78 338 2819






























armado (28)






Mejor promedio 91 193 466 1433 7269









1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio















1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio





(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)






1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Ciutat Vella

Eixample

Sants-Montjuiumlc

Les Corts


Gragravecia

Horta-Guinardoacute

Nou Barris

Sant Andreu

Sant Martiacute

Figura

acuerdo

Evaluacioacuten

a 7-17 Period

con las curv

la curv

n probabilista

(

(b)

dos de retorn

vas promedio

va de peligro

a del riesgo s

(a)

o en antildeos de

del riesgo siacute

osidad siacutesmic

siacutesmico de ed

el grado de da

iacutesmico Mejor

ca calculada e

dificios en zo

antildeo moderad

r (a) Inferior (

en el present

onas urbanas

(c

do en cada dis

(b) y Superior

e trabajo (Fig

s

c)

strito de Barc

r (c) estimad

gura 5-16)

253

celona de

das mediante

3











(a) (b)

(c) (d)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




de sitio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio













(a) (b)

(c) (d)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




(Figura 5-16)

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

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de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

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de

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1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

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ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio












valor medio de 29

(a) (b)

(c) (d)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio






































Distrito














262

Figur

acuerdo

Cap

ra 7-24 Perio

con las curv

la curv


(

(b)

odos de retorn

vas promedio

va de peligro


(a)

no en antildeos d

del riesgo siacute

osidad siacutesmic

esgo siacutesmico

del grado de d

iacutesmico Mejor

ca calculada e

o en el meacutetod

dantildeo modera

r (a) Inferior (

en el present

do LM1_P

(c)

do en cada b

(b) y Superior

e trabajo (Fig

barrio de Barc

r (c) estimad

gura 5-16)

celona de

das mediante

Figura

Barce

Evaluacioacuten

(b)

7-25 Periodo

elona de acue

mediante la

n probabilista

(a)

os de retorno

erdo con las

a curva de pe

a del riesgo s

o del grado de

curvas del rie

eligrosidad siacute

siacutesmico de ed

e dantildeo mode

esgo siacutesmico

iacutesmica calcul

dificios en zo

erado en cada

o Mejor (a) In

lada en el pre

onas urbanas

(c)

a edificio del

nferior (b) y S

esente trabajo

s

distrito del E

Superior (c) e

o (Figura 5-1

263

Eixample de

estimadas

6)

3







antildeos














1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos


Inferior promedio

Inferior + promedio

Mejor - promedio

Mejor promedio

Mejor + promedio

Superior - promedio

Superior promedio

Superior + promedio
























Mejor promedio 80 139 276 692 2816

Mejor + σ promedio 70 113 207 474 1723




1 2 3 4 510

1

102

103

104

105


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior - promedio

Inferior promedio

Inferior + promedio

Mejor - promedio

Mejor promedio

Mejor + promedio

Superior - promedio

Superior promedio

Superior + promedio










































1 2 3 4 510

-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos



1 2 3 4 510

1

102

103

104


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos











7-2





k kVD Vcu FD 7-2





















Grado de dantildeo





1 0035 0020 0055 2 0145 0100 0200 3 0305 0500 0450 4 0800 1000 0800 5 1000 1000 1000



Barcelona

LD1 LD2 LD3 LD4 LD5

2554 10579 22253 58368 72960








excedencia



103

104

105

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio















2 Eixample 12774244


4 Les Corts 3674114







Total 63327130

(a) (b)



102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

105

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)



74 Discusioacuten




















102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio














































































siacutesmicos






de dantildeo
























































































vulnerabilidad


























263 antildeos


































incertidumbre











de dichos desastres















confianza














9 REFERENCIAS




















284 Referencias














































286 Referencias













































288 Referencias










































290 Referencias
















































292 Referencias













































294 Referencias








































296 Referencias












































Anexo A










Medio (34 o 5) +002















Bajo ( 1 o 2) -004 -004 -004

Medio (34 o 5) 0 0 0

Alto (6 o maacutes) +008 +006 +004






A-2 Anexo A


Anexo B



B-2

Figuura B-1 Loca


A

as zonas ZRP

Anexo B


abla B-1

Introdu

En este a

a la indi

USERIS

informac

Descripc

USERIS

edificios

Instalac

Para usa

operativo

Ejecucioacute

Al ejecu

con el u

(File) 2)

Evaluacioacuten

ccioacuten

anexo se inc

icada en dive

SK Por lo ta

cioacuten sobre el

cioacuten general

SK 2011 es

s mediante la

cioacuten

ar el coacutedigo

o Windows

oacuten

utar USERIS

usuario (Figu

) Datos (Dat

n probabilista

cluye informa

ersos capiacutetul

anto los usu

l manejo de U

l

un coacutedigo p

a metodologiacute

o USERISK

particularme

K 2011 se m

ura C-1) Des

a) 3) Ejecut

Figura

a del riesgo s

Uso d

acioacuten sobre e

los de la pre

uarios e inter

USERISK 20

para ordenad

iacutea probabilist

2011 es n

ente el sistem

muestra la pa

sde esta pan

tar (Run) 4)

C-1 Pantalla

siacutesmico de ed

Anexo

de USERIS

el uso del coacute

esente Tesis

resados en U

011

dor que per

ta LM1_P y

ecesario ins

ma Windows

antalla princi

ntalla se pued

Herramienta

a principal de

dificios en zo

C

SK 2011

oacutedigo USERI

y a la que

USERISK pu

rmite hacer

la metodolog

stalarlo en u

s XP en adela

ipal de la ap

de acceder a

as (Tools) y

l coacutedigo USE

onas urbanas

ISK Dicha i

contiene la a

ueden consu

estimaciones

giacutea LM1 de R

un ordenado

ante

plicacioacuten que

a los moacutedulo

5) Ayuda (H

ERISK 2011

s

informacioacuten

ayuda del pr

ultar esas tre

s del riesgo

Risk-UE

or que posea

e funciona co

os siguientes

Help)

C-1

es adicional

ropio coacutedigo

s fuentes de

o siacutesmico de

a el sistema

omo interfaz

1) Archivo

l

o

e

e

a

z

o

C-2

Moacutedulo

Las prin

- Nu

siacutesm

pos

US

nue

que

US

(se

mo

par

al i

US

- Ab

del

C-1

Tab

- Gu

gen

- Sal

Figura C

Archivo (F

cipales opcio

uevo (New)

mico de edi

sibilidad de g

SERISK Pos

evo proyecto

e se estudiar

SERISK reali

debe respe

odificadores

rte en esta p

intervalo de

SERISK son

brir (Open)

l proyecto tie

1 se describe

bla C-2 se m

uardar como

nerales del pr

lir (Exit) Op

C-2 Pantalla d

ile)

ones de este

Opcioacuten par

ificios Al e

guardar en u

steriormente

o (Figura C-2

raacute Este dato

izaraacute determi

etar el uso

regionales d

pantalla (Figu

valores posib

-1 y 2

Opcioacuten para

ene extensioacute

en los datos q

muestra un eje

o (Save as)

royecto

pcioacuten para fi

de USERISK

y lo

A

moacutedulo son

a iniciar un

ejecutar esta

un archivo co

se muestra

2) En esta p

o es muy im

inadas consid

de minuacutescu

de dicha ciud

ura C-2) el u

bles del iacutendi

a abrir un arc


que debe con

emplo de los

Opcioacuten pa

inalizar la eje

en la que se

s liacutemites del

Anexo C

las siguiente

nuevo proy

a opcioacuten se

on extensioacuten

la pantalla e

antalla se req

mportante por

deraciones P

ulas y may

dad que por

usuario pued

ice de vulner

chivo corres

contiene info

ntener el arch

datos y el fo

ara guardar

ecucioacuten del c

asignan o m

iacutendice de vul

es

yecto para ca

muestra un


en la que se d

quiere propo

rque en func

Por ejemplo

yuacutesculas) en

r defecto se

e confirmar

rabilidad Lo

spondiente a

ormacioacuten ge

hivo con exte

ormato de un

en un archi

coacutedigo USER

uestran el no

lnerabilidad s

alcular la vu

na ventana

nformacioacuten d

deben asigna

orcionar el no

cioacuten del nom

si se asigna

ntonces USE

han incluido

o proponer l

os valores pro

un proyecto

neral sobre e


n archivo con

ivo con exte

RISK

ombre de la c

siacutesmica

ulnerabilidad

en la que s

del proyecto

ar los primer

ombre de la

mbre que se

a el nombre d

ERISK con

o en el coacutedi

los nuacutemeros

opuestos por

o ya existente

el proyecto

ardquo Adicional



ciudad o zona

d y el riesgo

se ofrece la

existente en

ros datos del

zona urbana

proporcione

de Barcelona

nsideraraacute los

go Por otra

que definen

r defecto por

e El archivo

En la Tabla

lmente en la

ldquodatardquo

ardquo los datos

a de estudio

o

a

n

l

a

e

a

s

a

n

r

o

a

a

s











Barcelona

2

-12

















C-4

Figura C

Tabla C-3

le prop

111111221121

Figura

informa

curvas

C-3 Pantalla d

3 Ejemplo de

porcionan a U

vulne

11112284422221940

C-4 Pantalla

cioacuten que def

de peligrosid

de USERISK

e los datos y

USERISK los

rabilidad y rie

488469M31838310RC

a de USERISK

ine a las curv

dad que se g

A

2011 en la qu

el formato de

datos de dos

esgo siacutesmico

371931RRC3291975II

K 2011 en la q

vas de peligro

generan a par

Anexo C

ue es posible

estudiar

e un archivo

s edificios de

o Nombre de

10 N01

que se asign

osidad siacutesmi

rtir de los dat

e proporciona

de texto con

e Barcelona d

el archivo ldquoE

a el archivo c

ca En esta m

tos contenido

ar informacioacute


de los cuales

dificios_ejem

con extension

misma pantall

os en el archi

oacuten sobre los e

cvsrdquo median

se requiere e

mplocsvrdquo


la se pueden

ivo con exten

edificios por

nte el cual se

estimar su

contiene la

mostrar las


e
























0 1




4 4695696574 0027000490001100001 5 55565758 00270012000190000210000062 5 531556575815 002700213000378000055000012

C-6 Anexo C



edificios


















































proporcionada






Datos



C-8 Anexo C







Datos














Resultados










edificio 0192 0290








Descripcioacuten

Datos













Resultados










C-10 Anexo C






Datos








Resultados

13 Dantildeo medio















Figura C

edificio

cada

Figura C

estudia

Evaluacioacuten

C-5 Pantalla d

o estudiado

curva de vul

C-6 Pantalla d

ado en este c

teacute

n probabilista

de USERISK

en este caso

lnerabilidad s

de USERISK

caso se obse

eacuterminos de fre

a del riesgo s

en la que se

o se muestran

siacutesmica (Infer

en la que se

rvan las curv

ecuencias an

siacutesmico de ed

pueden obse

n las curvas y

rior Mejor y S

pueden obse

vas de riesgo

nuales de exc

dificios en zo

ervar las curv

y los respect

Superior) del

ervar las curv

o siacutesmico del

cedencia vers

onas urbanas

vas de vulner

ivos paraacutemet

l edificio 2 de

vas de riesgo

edificio 2 del

sus grado de

s

rabilidad siacutesm

tros α y β que

el ejemplo (Ta

o siacutesmico de c

l ejemplo (Ta

dantildeo

C-11

mica de cada

e definen a

abla C-4)

cada edificio

abla C-4) en

C-12

Figura C

estudia

Moacutedulo

Las opci

- Iacutend

com

- Ac

coacuted

C-7 Pantalla d

ado en este c

Ayuda (He

iones de este

dice (Index)

mplementaria

erca de (Ab

digo USERIS

Figura C

de USERISK

caso se obse

teacutermino

lp)

e moacutedulo son

Opcioacuten que

a a la conten

out) Opcioacuten

SK y sobre lo

C-8 Pantalla d

A

en la que se

rvan las curv

os de los per

n las siguiente

e muestra la a

nida en el pre

n que muestr

os autores de

de USERISK c

Anexo C

pueden obse

vas de riesgo

riodos de reto

tes

ayuda de US

esente docum

ra la pantalla

el mismo (Fi

con informac

ervar las curv

o siacutesmico del

orno del grad

SERISK En

mento sobre e

a que contien

gura C-8)

cioacuten sobre la

vas de riesgo

edificio 2 del

do de dantildeo

dicha ayuda

el uso de USE

e informacioacute

versioacuten de d

o siacutesmico de c

l ejemplo (Ta

se ofrece inf

ERISK

oacuten sobre la v

dicho coacutedigo

cada edificio

abla C-4) en

formacioacuten

ersioacuten del


Anexo D





















(P2)



CH Chapa plegada

FI Fibrocemento



OB Obra

SI Sinteacuteticos

TM Ladrillo macizo

D-2 Anexo D


(P3)












CH Chapa Plegada

FI Fibrocemento

PS Pizarra

TA Tejidos D

TC Catalana

TE Terraza

TL Teja S

TS Teja SOL



CR Ceraacutemica

ES Estucado

MM Maacutermol


PN Piedra Natural

RE Revocado

TV Obra Vista

VD Acristalado


forjados (P6)


CC Ceraacutemica

FO Hormigoacuten

GR Granito

MM Madera

MO Mosaico

PQ Parquet

ST Sinteacuteticos

TE Terrazos


DEDICATORIAS
































AGRADECIMIENTOS



















RESUMEN


























ABSTRACT


































REFERENCIAS 283







IacuteNDICE




13 OBJETIVOS 18














23 RIESGO 31








iv Iacutendice



























422 Datos 110

423 Resultados 111











441 Objetivo 119







52 GEOLOGIacuteA132

















vi Iacutendice



58 RESULTADOS 166










































REFERENCIAS 283





viii Iacutendice


LISTADO DE FIGURAS


















































































































































































LISTADO DE TABLAS




























































































































































































ATC-13


























dantildeo







Estado de dantildeo


1-Nulo

2-Leve 91 06

3-Ligero 905 555 109 05

4-Moderado 04 434 660 224 20 01 01

5-Severo 05 229 659 350 101 34

6-Grave 02 112 625 831 504

7-Colpaso 05 67 461



Estado de dantildeo


()


Descripcioacuten













niveles)







Baja Alta


Baja Alta













1 2 3 4 5 6 70

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Estado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a


ATC-25

















Risk-UE











































2007)













Grado de dantildeo

LM1 LM2

0-Nulo 0-Nulo

1-Ligero 1-Menor




5-Destruccioacuten














Risk-UE









obtenido





seleccionados o












ingleacutes)


















I I R mV V V V 1-1











625 13125 1 tanh

23I

D

I V

1-2












igual a VII





























(1985)












(a) (b)









3-Ligero (Light)











0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1

Grado de dantildeo

Pro

bab

ilid

ad d

e o

curr

enci

a












































069 0105 261 0100







Leve 07 Dy

Moderado Dy


Completo Du



1[ | ] ln d

dd dsds

SP ds S

S

1-3





dantildeo ds y











edificio A

LeveSd

(cm) odM eradoSd

(cm) SeveroSd

(cm) CompletoSd

(cm)

0483 069 117 261




030 045 065 065






0 05 1 15 2 25 3 35 40

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e e

xce

de

nci

a

Sin dantildeoLeve

Moderado

Severo

Colapso







0002 0133 0385 038 01





0

N

m ii

DS iP DS

1-4








0 05 1 15 2 25 3 35 40

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e e

xce

de

nci

a

Sin dantildeoLeve

Moderado

Severo

Colapso


























12 Motivacioacuten






















urbanas


























13 Objetivos




















vulnerabilidad













siacutesmicas












etc)








LM1_P
















































Edificios












Etapa baacutesica

Etapa opcional

Disentildeo

Construccioacuten

Uso

Mantenimiento

Remodelacioacuten

Demolicioacuten












































relleno etc)





































hormigoacuten















Tab

la 2

-1 E

stad

os

de

dantilde

o d

ebid

o a

vie

nto

o h

ura

can

es e

n c

on

stru

ccio

nes

tip

o r

esid

enci

al (

FE

MA

200

9b

Vic

ker

y et

al

2006

)

Fal

la e

n lo

s

mur

os d

e la

estr

uctu

ra

No

No

No

No Siacute

Fal

la e

n la

estr

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ra

del t

echo

No

No

No

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Impa

cto

de

proy

ecti

les

sobr

e lo

s

mur

os

No

Men

os d

e 5

impa

ctos

Tiacutep

icam

ente

entr

e 5

a 10

impa

ctos

Tiacutep

icam

ente

entr

e 10

a 2

0

impa

ctos

Tiacutep

icam

ente

maacutes

de

20

impa

ctos

Caiacute

da d

el

tech

o

No

No

Ent

re 1

a 3

pane

les

Maacutes

de

3 y

men

os d

el 2

5

d

el te

cho

Maacutes

del

25

del t

echo

Fal

las

en

puer

tas

y ve

ntan

as

No

Fal

la e

n un

a ve

ntan

a

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ta o

pue

rta

de

gara

je

En

maacutes

de

uno

y en

men

os d

e 3

oacute de

l 20

de la

s pu

erta

s y

vent

anas

Maacutes

de

3 oacute

del 2

0 d

e

las

puer

tas

y ve

ntan

as

pero

men

os d

el 5

0 d

e

las

puer

tas

y ve

ntan

as

Maacutes

del

50

de

las

puer

tas

y ve

ntan

as

Fal

la e

n la

cub

iert

a de

l tec

ho

Men

or o

igua

l al

2 d

e la

supe

rfic

ie to

tal d

e la

cub

iert

a

Ent

re e

l 2

y e

l 15

Ent

re e

l 15

y e

l 50

Maacutes

del

50

Tiacutep

icam

ente

maacutes

del

50

Des

crip

cioacuten

de

dantildeo

cua

lita

tivo

Dantilde

o li

gero

o n

o vi

sibl

e de

sde

el e

xter

ior

Sin

vent

anas

rot

as o

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las

en c

ubie

rtas

del

tech

o

Peacuter

dida

miacuten

ima

del a

caba

do d

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otea

con

poc

a

o nu

la p

enet

raci

oacuten d

e ag

ua

Maacutex

imo

de u

na v

enta

na r

ota

pue

rta

o pu

erta

del

gara

je M

oder

ada

peacuterd

ida

del a

caba

do d

el te

cho

que

pued

e se

r cu

bier

ta p

ara

prev

enir

ent

rada

adic

iona

l de

agua

en

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difi

cio

Mar

cas

o

abol

ladu

ras

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s m

uros

que

req

uier

en d

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pint

ura

o re

sane

par

a su

rep

arac

ioacuten

Dantilde

o im

port

ante

del

aca

bado

de

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ea

rom

pim

ient

o m

oder

ado

de v

enta

nas

Fal

ta d

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erta

de

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enor

impo

rtan

cia

Alg

uacuten

dantildeo

en

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teri

or d

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difi

cio

debi

do a

l agu

a

Dantilde

o im

port

ante

en

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anas

o p

eacuterdi

da d

e

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erta

de

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ea P

eacuterdi

da im

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ante

del

acab

ado

de a

zote

a D

antildeo

gran

de e

n el

inte

rior

debi

do a

agu

a

Fal

la c

ompl

eta

de la

cub

iert

a y

o fa

lla

de lo

s

mur

os d

el m

arco

Peacuter

dida

de

maacutes

del

50

d

e la

cubi

erta

de

azot

ea

Est

ado

de d

antildeo

0 1 2 3 4



2009c)


Ligero 1-10

Moderado 11-50

Substancial 51-100


































2008)



sismo










en el edificio














1996)



















0

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5x 10

4

Peacute

rdid

as

en

mill

on

es

de

doacutel

are

s d

el a

ntildeo

20

00

$2 200

$10 000

$46 000






1994)





23 Riesgo













0

10

20

30

40

50

60

70N

uacutem

ero

de

falle

cim

ien

tos

5863

58






2005)









2002)









10-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

Fre

cuen

cia

de

mu

erte

ind

ivid

ual

en

cu

alq

uie

r antilde

o


Causas






























34

siguiente

de dantildeo

Figura 2-

baja altu

Figura

234 O

El riesgo

peligro s

110

-3

10-2

10-1

100

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

es 1) curvas


-6 (a) Curva

ura (ATC-13

a 2-7 Mapa d

Origendel

o siacutesmico de

siacutesmico del s

Ca

s de frecuenc

iacutesmicos (Fig

(a)

de riesgo siacutes

1985) localiz

siacutesmico de

de peacuterdidas s

Ala

riesgosiacutesm

e un edificio

sitio donde se

10Dantildeo ()


cias anuales

gura 2-7)

smico de un e

zado en la pre

la ciudad de

siacutesmicas anua

aska y Hawai

mico

ocurre en la

e localiza el e

antildeo y Riesgo

de excedenc

edificio de ma

refectura de T

Cologne Ale

alizadas en m

i) por estado

a interseccioacute

edificio (Fig

1001

1

1

1

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

o Siacutesmicos

cia de dantildeo o

amposteriacutea n

Tokio Japoacuten

emania (Gruumln

millones de doacute

o (FEMA-366

oacuten de la vuln

gura 2-5) es d

10 110

-5

10-4

10-3

10-2

o peacuterdidas (F

(b

no reforzada c

(Ishii et al 20

thal et al 200

oacutelares de Est

2008)

nerabilidad s

decir el riesg


Figura 2-6)

b)

con muros de

007) (b) Curv

06)

tados Unidos

siacutesmica del e

go siacutesmico e

0 10000es de euros)

y 2) mapas

e carga y de

va de riesgo

s (excepto

edificio y el

es funcioacuten de

100000

s

l

e






















1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 20500

1

2

3

4

5

6

7x 10

6

Antildeo

Nuacute

me

ro d

e h

ab

ita

nte

s e

n m

iles


































2006 FEMA 433 2004)











siguientes








































Ex ante








Ex post















dantildeo


















Peligrosiacutesmico
















(Meacutexico)



et al 1996)

10-3

10-2

10-1

100

101

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

101

PGA (g)

Fre

cu

en

cia

an

ua

l de

ex

ce

de

nc

ia

Los Aacutengeles

Colima













1


2-1


































- La altura





- La edad





















dichas funciones


Riesgosiacutesmico














Dantilde

o siacute

smic

o








nivel de dantildeo

[ ] | mmi

D P D d mmi mmi 2-2







[ ] | mmi V







2-3

[ ] [ | ] [ ] [ ]mmi V







trabajo


ATC‐13





en edificios








2-5


la peacuterdida







estructural)


















2-6



1

( )1 ( )

( )

ni

i i



2-7













i i iw q c

2-8




















A 9 5 9

B 9 2 7

C 8 8 7

D 8 6 8

E 7 10 8

F 7 7 8

G 9 1 7

H 7 2 8





i ii

ii

w yY

w

2-9



2

2

( )i ii

ii

w y YS

w

2-10



SVp

Y

2-11












(wi)


i-eacutesimo (Wi)

A 9 5 9 59049 022

B 9 2 7 45927 017

C 8 8 7 28672 011

D 8 6 8 32768 012

E 7 10 8 19208 007

F 7 7 8 19208 007

G 9 1 7 45927 017

H 7 2 8 19208 007

269967 100





siguientes

Y = 453 S2 = 782 Vp = 062





















453 923 1969










1 1

1

1 ( ) (100 )( ) 0 100

( ) (100)Y

y yf y para y

B

2-12

donde


Gamma

2-13

0

( ) ( )y

Y YF y f u du

2-14



respectivamente

100

( )Y

2-15


2 22

(100)( ) ( 1)Y

2-16

22

2 ( 1)Y

YY

V

2-17




2 2 1

1

( ) ( )09 ( )

( )

y y y

Yy

B Bf y dy

B

2-18










respectivamente



005 02 045 08 10

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad a

cum

ula

da

O

O

O



los expertos




Estado de dantildeo


Intensidad MM


Nulo 0

Leve 0-1

Ligero 1-10 624

Moderado 10-30 376

Severo 30-60

Grave 60-100

Colapso 100










Estado de dantildeo


Intensidad MM


Nulo 0 37

Leve 0-1 685 268 16

Ligero 1-10 278 732 949 624 115 18

Moderado 10-30 35 376 760 751 248

Severo 30-60 125 231 735

Grave 60-100 17

Colapso 100


EMS‐98

























A B C D E F

Mam

post

eriacutea


Hor

mig

oacuten a

rmad

o (R




























suave








54

Tabla 2-1

Grados






10 Grados de

dantildeo en los


Griepocpeqmuylas p


l leve

l )

GriebastCol





Fallparc


Col

Ca

e dantildeo en edif

edificios de

Edificios






apso total o cer


ficios y desc

mamposteriacutea

Clasifica

s de mamposter




sorios muros de


rcano al colapso

antildeo y Riesgo

cripcioacuten de la

a y hormigoacuten


Descripcioacute

riacutea


de piezas rimiento



ructurales

o total

o Siacutesmicos

as caracteriacutest

n armado seg

EMS-98)

oacuten complementa

Ed






ticas particula

guacuten EMS-98 (

aria

dificios de horm





imer piso o partas)

ares de dicho

(Gruumlnthal 199

migoacuten armado



muros


de relleno indiv


tes de los edific

os grados de

98)

poacuterticos o ros





cios (por

e








y 20 ( Figura 2-14)





















Poco (Few)

Mucho (Many)















Moderado (2) Pocos












Moderado (2) 7






























Muy grande (4) 010



vulnerabilidad E


IX X XI XII Nulo (0) 052 016 003 000


Moderado (2) 010 031 032 000


Muy grande (4) 000 003 015 022


LM1deRisk‐UE







Meacutetodo LM1






la EMS-98




(paso A)












55

1(5 ) 5 5k

k k

D DDPMF p

k k

2-19






5

0D k

k

p k

2-20




15

DD D

2-21










(2004)



1 1

1

( ) ( ) 0

( ) ( )

r t r

t


r t r b a

2-22


( ) ( )x

a

CDF P x p y dy

2-23




x

ra b a

t

2-24

222

1x

r t rb a

t t

2-25








1

( ) ( 1) ( )k

k

D

k

p p y dy P k P k

2-26




3 20042 0315 1725x D D D 2-27


de microD


microD 0 1 2 3 4 5

microx 0 1452 2526 3474 4548 6



3 2(0007 00525 02875 )D D Dr t 2-28
























0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e o

cu

rre

nc

ia

t=8D=2






EMS-98

Pocos 0-10

Muchos 20-50












variable EMS-98

Pocos 0-20

Muchos 10-60




















intensidad de VI











inferior





(a) (b)



6 7 8 9 10 110

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5

EMS-98 intensity

Gra

do d

e d

antildeo

med

io

D



B++Posible superior

B--Posible inferior

6 7 8 9 10 11 120

05

1

15

2

25

3

35

4

45

5

EMS-98 intensity

Gra

do

de

da

ntildeo m

ed

io

D















A 078 086 090 094 102

B 062 070 074 078 086

C 046 054 058 062 070

D 030 038 042 046 054

E 014 022 026 030 038

F -002 006 010 014 022




6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

EMS-98 intensity

Gra

do

de

da

ntildeo

me

dio

D

B+ Plausible sup

B- Plausible inf

B++Posible sup

B--Posible inf

C+ Plausible sup

C- Plausible inf

C++Posible sup

C--Posible inf





beta


en particular



medio Ec 1-1




















edificio





Mamposteriacutea






046 065 074 083 102


03 049 0616 079 086


014 033 0451 0633 07



03 049 0644 08 102


014 033 0484 064 086



03 0367 0544 067 086


014 021 0384 051 07


-002 0047 0224 035 054
























1 11 1 1 1( )

01 1 0 16 ( ) ( ) 6 6 6k

p q

k k k kD

D D D Dp qPDF p p q

p q

2-29



3 2(0007 0052 02875 )D D Dp t 2-30

q = t - p t = 8 2-31



1

6

0

1 1 1 01 01 0 1

6 6 6

k

k k

D

k k kD D


2-32




( )k kD D kp P D k 2-33





( ) 1 ( )kk D kP D D P D k 2-35



2-36)


3

3 1 2 1

6 6

0 0

3 1 2 10423757701 0423757701 02425

6 6k k kD D DP p p

2-36






HAZUS





Objetivo



Metodologiacutea






0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

ba

bili

da

d d

e o

cu

rre

nc

ia







HAZUS (FEMA 2009a)




















Riesgo siacutesmico














































No

Si


Si

No


No



Si



























10-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

Fre

cuen

cia

anu

al d

e o

curr

enci

a

----------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------
















FEMA 389 2004 ATC-58-1 2002)



























































































02 Eixample 200 203























































siguientes















[ ] | k

I V







D










5 6 7 810

-5

10-4

10-3

10-2

10-1

IEMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

media - media

media +

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 100

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

inferior

mejor

superior

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

D lt

Dk ]

V=0742I=VIII

1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +
















max

min1

| i

i i i

i

MN

o M Ri M R


3-2






iMf M y






max

min

01

[ | ]i

i i i

i

MN

M Ri M R


3-3







max

maxmin0

MM

MM

e eM

e e

3-4




10log N a bM 3-5




MM e 3-6




min

0M M

M e 3-7

donde min0

Me



2007)

maxmin min max( )

i

M

M MM

ef M M M M

e e

3-8







ln

ln ln ( ) | 1

A

A Am M RP A A M R

3-9













M=M

lnR

lnA

R=R

lnA

lnAm

P [AgtA | M=M R=R ]


( )1 tP e 3-10






(100021)

ln(1 )P

t 3-11


















armado


reforzada


8 5




6 Terreno Roca Roca












[ ] [ 65] [ 75]I VII I I 3-12

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media- media

media +



























- VI VI + y V






















1 1

1

( )( ) 0

( ) ( )

m m

m m

a bm mm m a b m m

m m b a

V V V Vf V V V V

V V

3-13





1 1( )

1 0( ) ( )

m m


b a m m b a b a

V V V V V Vf V V V

V V V V V V

3-14





b a

V V

V V



90 (Ec 3-16)


I a m

b a m m

V V

V V

3-15

2

1

2 109 ( ) ( )y

y m m y m m

y

f y dy B B 3-16









90









0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

1

2

3

4

5

6

PDF

Vc

Vd




f (

V )












VI min VI

- VI VI + VI

max

Mam

post

eriacutea


0460 0650 0740 0830 1020


0460 0650 0776 0953 1020


0460 0527 0704 0830 1020


0300 0490 0616 0793 0860

Hor

mig



0060 0127 0522 0880 1020

Ace

ro


0140 0330 0484 0640 0860


-0020 0257 0402 0720 1020

Mad

era





















Peri

odos

Per

iacuteodo

co

nstr

ucci

oacuten

Nor

mat

ivas

es

pantildeo

las

Obl

igac

ioacuten

en

Bar

celo

na

Praacute

ctic

a co

nstr

uctiv

a co

n re

fuer

zos

late

rale

s

Niv

el d

e di

sentildeo

siacute

smic

o


M31 M32 M33 M34 RC32

I lt1940 - - Ausente No +0198 +0162 +0234 - -

II 1941-1962

- - Deficiente No +0135 +0099 +0171 - -

III 1963-1968



Deficiente No +0073 +0037 +0109 +0134 +0228

IV 1969-1974



V 1975-1994



VI 1995-2002



VII 2002-2010



























3-5)


(Lantada 2007)




+004 D oacute O



-004 N




3-7)



(Lantada 2007)





Medio (3 a 5) +002 0



Bajo (1 a 3) -004

Medio (4 a 7) 0



BCN2





3 -004


∆Vm= +008 -008


BCN1 y BCN2


BCN1 0616 0134 008 083

BCN2 0522 -0022 -008 042








max En otras






min

c IV V 3-17


max

d IV V 3-18








estructural

min

c I R mV V V V 3-19

max

d I R mV V V V 3-20








estructural




siguientes












1

I am

b am

I a

b a

V V

V V

V V

V V

3-21








22 ( )

1m m

b aV

m m m m

V V

3-22







-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

BCN1

BCN2














_I L a L

b a L L

V V

V V

3-23

2

1

2 109 ( ) ( )y

y L L y L L

y

f y dy B B 3-24








_

_ 1

I L aL

b a

L

I L a

b a

V V

V V

V V

V V

3-25


_

fI L I V

f

I fV V

I

3-26












del 95

_

10196

10I L I V

fV V

3-27




min

_f

c L I R mVf

I fV V V V

I

3-28

max

_f

d L I R mVf

I fV V V V

I

3-29










_I U a U

b a U U

V V

V V

3-30

2

1

2 109 ( ) ( )y

y U U y U U

y

f y dy B B 3-31






siguientes


_

_ 1

I U aU

b a

U

I U a

b a

V V

V V

V V

V V

3-32

_

fI U I V

f

I fV V

I

3-33



_

10196

10I U I V

fV V

3-34




min

_f

c U I R mVf

I fV V V V

I

3-35


max

_f

d U I R mVf

I fV V V V

I

3-36












siacutesmica


α β α β

Inferior 3872 2731 963 1581

Mejor 3943 2521 1214 1351

Superior 3996 2311 1356 1031

(a) (b)







-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior













3-1













625 131

25 1 tanh23D

I V 3-37















5 6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

V=0740

V=0704V=0616

V=0522

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

Dlt

Dk]

I=VIII

V=0740

V=0704V=0616

V=0522






















1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior





















1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior









valor medio de 43











1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +



















1 2 3 4 510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior - inferior



superior +































( ) ( )( )

( )

625 13125 1 tanh

23D error

I F V FF

F

3-38


( ) 1F 3-39

( ) 1F 3-40

( ) ( )( )

( )

625 13125 1 tanh

23D error

I F V FF

F

3-41

625 12725 3tanh 0 5

3D D

I Vf V I

3-42



( 7)

2 7( )1 7

VI

e If V II

3-43







5 6 7 8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

V=0522 LM1


V=0616 LM1













8 9 10 11 120

1

2

3

4

5

IEMS98

D

D - error

D

D + error

0 1 2 3 4 50

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

Dlt

Dk]

I=VIII V=0616

media - error

media

media + error






































(CRISIS2008)



Riesgo siacutesmico


110

USERIS

embargo

ejemplos

anexo C

edificios

coacutedigo s

421 P

Los prin

4) Herra

el estudi

posible o

siacutesmico

siacutesmica y

graacuteficas

informac

422 D

USERIS

siacutesmico

estudio

SK puede em

o debido a qu

s de uso de

C se mencion

s en cualquie

se usa el idiom

Principales

ncipales moacuted

amientas (T

io por realiza

observar y as

de edificios

y del riesgo

de resultad

cioacuten relacion

Datos

SK emplea d

de los edifi

e informaci

Capiacutetulo

mplearse para

ue en el pres

USERISK e

na el procedim

er zona urban

ma ingleacutes el

Figura

smoacutedulos

dulos de US

Tools) y 5) A

ar y finalizar

signar inform

s Mientras q

siacutesmico de l

dos de vuln

nada con el u

diferentes tip

cios Particu

ioacuten sobre lo


a estimar el r

sente trabajo

en el present

miento para

na Para facil

l cual tambieacute

4-2 Pantalla

SERISK son

Ayuda (Help

r la ejecucioacute

macioacuten reque

que el moacutedu

los edificios

nerabilidad

uso de USER

pos de datos

ularmente n

os edificios

de coacutemputo U

riesgo siacutesmic

se estima el

te capiacutetulo e

el uso de U

litar el uso d

eacuten es el idiom

principal del

1) Archiv

p) El moacutedu

oacuten de USERI

erida por USE

ulo Ejecutar

Por otra par

y riesgo siacute

RISK e inform

para realiza

necesita dato

Respecto a

USERISK 20

co de los ed

l riesgo siacutesm

staacuten referido

USERISK en

de los potenci

ma usado en

l coacutedigo USE

o (File) 2)

ulo Archivo

ISK Por otra

ERISK para

r permite ini

rte el moacutedu

smico Fina

macioacuten sobre

ar la estimac

s sobre la p

la peligrosi

011

ificios de cu

ico de los ed

os a edificios

n la estimacioacute

iales usuario

el CRISIS20

RISK 2011

Datos (Dat

permite gest

a parte a trav

a estimar la v

iciar el caacutelcu

lo Herramie

almente el

e la versioacuten d

cioacuten de la vu

peligrosidad

idad siacutesmica

ualquier zona

dificios de Ba

s de dicha c

oacuten del riesgo

os de USERI

008

ta) 3) Ejec

tionar inform


vulnerabilida

ulo de la vu

entas facilita

moacutedulo Ay

de dicho coacuted

ulnerabilidad

siacutesmica de

a USERISK

a urbana sin

arcelona los

iudad En el

o siacutesmico de

SK en dicho

utar (Run)

macioacuten sobre

ulo Datos es

ad y el riesgo

ulnerabilidad

a el acceso a

yuda ofrece

digo

d y el riesgo

la regioacuten de

K requiere la

n

s

l

e

o

e

s

o

d

a

e

o

e

a















edificios

423 Resultados










































431 Archivo(File)




proyecto

vulnerab

Archivo (F

- Nu

eje

ldquod

asig

- Ab

ext

que

- Gu

Est

- Sal

Figura 4

432 D

El moacutedu

sobre la

el riesgo

archivo

Mientras

extensioacute

que debe

2 Metadat

Evaluacioacuten

o Maacutes adel

bilidad y el r

File)

uevo (New) Op

ecutar esta opci


gnar los primer

brir (Open) Op


e contiene el ar

uardar como (

te archivo conti

lir (Exit) Opci

4-3 Pantalla d

Datos(Data

ulo Datos con

peligrosidad

o siacutesmico de

de texto co

s que la info

n ldquohzrdquo que

en cumplir d

tos Datos que

n probabilista

ante se indi

riesgo siacutesmic

Tabla 4-1 O


oacuten se muestra


ros datos del nu


y contiene info

chivo con exten

Save as) Opci

iene datos y me


de USERISK

y lo

a)

ntiene opcio

d siacutesmica req

edificios L

on extensioacuten

ormacioacuten sob

e debe inclui

ichos archivo

e describen o i

a del riesgo s

ica un ejem

co de edificio

Opciones del

ar un nuevo pro

una ventana en

ecto existente e

uevo proyecto (F

ir un archivo c

ormacioacuten gener



etadatos2


en la que se

s liacutemites del

nes (Tabla 4

querida por U

a informacioacute

n ldquocvsrdquo que

bre la peligr

ir los datos in

os

indican inform

siacutesmico de ed

mplo con los

os mediante U

moacutedulo Arch

royecto para cal

n la que se ofre

en USERISK P

Figura 4-3)

orrespondiente

ral sobre el pro

ar en un archiv

del coacutedigo USE

asignan o mu

iacutendice de vul

4-2) que perm

USERISK p

oacuten sobre los

e debe cont

rosidad siacutesm

ndicados en

macioacuten sobre o

dificios en zo

s principales

USERISK

hivo (File) de

lcular la vulner

ece la posibilid

Posteriormente

a un proyecto

oyecto En el an


ERISK

uestran el no

lnerabilidad s

miten asignar

ara estimar t

edificios se

tener la info

mica se asign

la Tabla 4-4

otros datos

onas urbanas

s pasos requ

USERISK 20

abilidad y el rie

dad de guardar

se muestra la

ya existente E

nexo C se indic


ombre de la c

siacutesmica

r la informac

tanto la vuln

asigna princ

ormacioacuten ind

a mediante u

4 En el anex

s

ueridos para

011

esgo siacutesmico d

en un archivo

a pantalla en la

El archivo del p

ca con detalle l

datos generales

ciudad o zona

cioacuten sobre lo

nerabilidad siacute

cipalmente

dicada en la

un archivo d

xo C se indic

113

a estimar la

e edificios Al

con extensioacuten

que se deben

proyecto tiene

la informacioacuten

del proyecto

a de estudio

os edificios y

iacutesmica como

mediante un

a Tabla 4-3

de texto con

ca el formato

3

a

y

o

n

n

o



Datos (Data)



vulnerabilidad








ldquohzrdquo

























0 1

Tabla 4-

No

1 Nuacutempel

2 Inte1 d

3 Frecadsiacutesm

4 Nuacutempel

5 Inte2 d

6 Frecadsiacutesm

7 Nuacutempel

8 Inte3 d

9 Frecadsiacutesm

Figura

informac

en la pr

Evaluacioacuten

4 Datos que

se define la










a 4-4 Pantalla

cioacuten que defi

resente figura

n probabilista

debe conten

a peligrosidad

Descripcioacuten










a de USERISK

ine a las curv

a se adaptaro

a del riesgo s

ner el archivo

d siacutesmica que

n




la curva 2 de ia)






K 2011 en la q

vas de peligro

on para fines

Barcelona

siacutesmico de ed

o de peligrosi

e se usaraacute pa

Eje

a curva

entes a sidad

270

a curva

entes a sidad

270

a curva

entes a sidad

270

que se asigna

osidad siacutesmic

del ejemplo

a por Secane

dificios en zo

dad siacutesmica

ara estimar el

emplo para Bar

4

469

0E-02 490E

5

5

0E-02 120E

5

531

0E-02 213E

a el archivo c

ca Las curva

a partir de la

ell et al (2004)

onas urbanas

con extensioacute

riesgo siacutesmi

celona (Adapta

569 6

E-03 110E-

55 6

E-02 190E-

55 6

E-02 378E-

con extension

as de peligros

as curvas que

)

s


ico de edifici

adas de Secanel

65 7

-03 100E-0

65 7

-03 210E-0

65 7

-03 550E-0


sidad siacutesmica

e fueron estim

115

diante el cual

os

ll et al 2004)

4

4

5 8

4 620E-05

5 815

4 120E-04

contiene la

a mostradas

madas para

5

116

Figura 4

433 E

Mediant

del riesg

escenario

opcioacuten M

vulnerab

contenid

menuacute de

archivo d

incluye m

Ejecutar

- Vu

o

o

- Rie

o

o

4-5 Pantalla d

Ejecutar(R

te el moacutedulo

go siacutesmico

os de riesgo

Meacutetodo LM

bilidad siacutesmi

do se indica

e Riesgo Siacutesm

de resultados

maacutes informa

(Run)

ulnerabilidad s

Meacutetodo LM

mediante el m

Meacutetodo LM

el meacutetodo LM


Meacutetodo LM

mediante el m


Meacutetodo LM

UE Mediante

Capiacutetulo

de USERISK

Run)

Ejecutar (T

mediante el

o siacutesmico m

M1_P del me

ica y genera

en la Tabla

mico USER

s con extens

acioacuten sobre lo

Tabla 4-5 O


M1_P (LM1_P

meacutetodo LM1_P

1 (LM1 metho

M1 de Risk-UE

Seismic risk)

1_P (LM1_P m

meacutetodo LM1_P

rminos de frecu

1 (LM1 metho



2011 en la qu

Tabla 4-5) es

l meacutetodo LM

mediante el m

nuacute de Vulne

araacute por defe

4-6 De man

RISK realizar


os archivos d

Opciones del m

ic vulnerability

method) Opci

Mediante esta

od) Opcioacuten par

Mediante esta

method) Opcioacute

P Mediante esta

uencias de exce

od) Opcioacuten par

e calculan escen

de coacutemputo U

ue es posible

estudiar

s posible ini

M1_P Adici

meacutetodo LM1

erabilidad s

ecto el archi

nera similar

raacute la estimac

rdquo cuyo conte

de resultados

moacutedulo Ejecu

y)







edencia de los e


narios de riesgo

USERISK 20

e proporciona

ciar la estim

ionalmente

1 de Risk-U

siacutesmica USE

ivo de result

cuando se e

cioacuten del riesg

enido se indi

s que pueden

utar (Run) de


culan las curvas

culo de la vuln



culan para cada


culo del riesgo


011

ar informacioacute

macioacuten de la v

es posible i

E Por ejem

ERISK reali

tados con ex

elige la opci

go siacutesmico y

ica en la Tab

ser generado

e USERISK 20

e la vulnerabili

de vulnerabilid


e vulnerabilidad

as curvas de rie

a edificio las c

siacutesmico media

da edificio

oacuten sobre los e

vulnerabilida

iniciar la es

mplo cuando

izaraacute la estim



y generaraacute po

bla 4-7 En e

os por USER

011


dad siacutesmica de

mica de los edifi

d total de cada e

esgo siacutesmico d

curvas que expr

ante el meacutetodo

edificios por

ad siacutesmica y

stimacioacuten de

o se elige la

macioacuten de la

vuln1rdquo cuyo

LM1_P del

or defecto el

l anexo C se

RISK

e los edificios

cada edificio

icios mediante

edificio

e los edificios

resan el riesgo

LM1 de Risk-

y

e

a

a

o

l

l

e




LM1_P


Descripcioacuten

Ejemplo

Edificio

E-1 E-2

Datos














Resultados




edificio 0905 0503





edificio 1018 0560













Descripcioacuten

Datos













Resultados













Herramie

- Cu

obs

- Cu

ries

435 A

Finalmen

USERIS

Ayuda (H

- Iacutend

- Ac

44 C

441 O

Para mo

un ejemp

como E-

Evaluacioacuten

Ta

entas (Tools)

urvas de vulne

servar las curva

urvas de riesgo

sgo siacutesmico de

Ayuda(Hel

nte a traveacutes

SK y respecto

Help)

dice (Index) O

cerca de (Abou

Figu

Caso de ap

Objetivo

strar los prin

plo de aplica

-1 y E-2 resp

n probabilista

bla 4-8 Opcio


as de vulnerabil


cada edificio o

lp)

s del moacutedulo

o a la versioacuten

Tabla 4-9 O

Opcioacuten que mue

ut) Opcioacuten que

ura 4-6 Panta

plicacioacuten (

ncipales resu

acioacuten en el q

pectivamente

a del riesgo s

ones del moacuted

mica (Seismic


mic risk curve

obtenidas media

o Ayuda (Ta

n de dicho coacute

Opciones del

estra la ayuda de

muestra la pant

alla de USERI

(ejemplo)

ultados que se

que se estima

e En este eje

siacutesmico de ed

dulo Herrami

vulnerability

e cada edificio

es) Opcioacuten par

ante el meacutetodo

abla 4-9) es

oacutedigo (Figura

moacutedulo Ayu

e USERISK

ntalla que contie

ISK con infor

e pueden ob

a el riesgo siacute

emplo soacutelo s

dificios en zo

entas (Tools)

curves) Opcioacute

obtenidas med

ra abrir la panta

LM1_P

s posible acc

a 4-6)

da (Help) de


rmacioacuten gene

tener median

iacutesmico de 2

e usan 2 edif

onas urbanas

) de USERISK



alla donde es po

ceder a infor

USERISK 201


eral de dicho

nte USERISK

edificios de

ficios para fa

s

K 2011

la pantalla don

o LM1_P

osible observar

rmacioacuten sob

11


coacutedigo

K se describ

Barcelona i

acilitar la des

119

nde es posible

r las curvas de

re el uso de

USERISK

be enseguida

identificados

scripcioacuten del

9

e

a

s

l
















































Datos














Ejecucioacuten




122

cont

de v

5 Eleg

estim

conc

de lo

Herrami

6 Dent

moacuted

por

vuln

man

las c

en l

resp

en la

perio

Figura 4

edificio

tienen los res

ulnerabilidad

gir la opcioacuten

macioacuten del r

clusioacuten de lo

os archivos d

ientas

tro del prop

dulo de Herr

USERISK

nerabilidad s

nera similar e

curvas de ries

la Figura 4

ectivamente

a Figura 4-1

odos de retor

4-7 Pantalla d

o estudiado

cada c

Capiacutetulo

sultados de v

d siacutesmica est

n Meacutetodo L

riesgo siacutesmi

os caacutelculos d

de resultados

io USERISK

ramientas p

Por ejempl

siacutesmica que

es posible em

sgo siacutesmico

4-10 se mu

en teacutermino

1 y en la Fi

rno de los es

de USERISK e

en este caso

urva de vulne


vulnerabilida

timadas

M1_P del m

ico de los e


generados y

K es posible

para ver las

o en la Fig

USERISK o

mplear la opc

de cada edifi

uestran las

s de las frec

igura 4-12 s

tados de dantilde

en la que se

o se muestran

erabilidad siacutes

de coacutemputo U

ad En dicha p

menuacute Riesgo

edificios US

mico En la

y doacutende se p

e emplear la

curvas de vu

gura 4-7 y

obtuvo para

cioacuten Curvas

ficio obtenida

curvas de

cuencias de e

se muestran

ntildeo

pueden obse

n las curvas y

smica (Inferio

USERISK 20

pantalla se o

o siacutesmico de

SERISK mo

misma pant

pueden ver lo

opcioacuten Cur

ulnerabilidad

en la Figu

a los edificio

s de riesgo s

as por USER

riesgo siacutesm

excedencia d

las curvas d

ervar las curv

y los respect

or Mejor y Su

011

ofrece la posi

el moacutedulo E

ostraraacute una p

alla se indica

os resultados

rvas de vuln

d siacutesmica de

ra 4-8 se m

os E-1 y E-

siacutesmico del m

RISK Por eje

mico de los

de los estado

de riesgo siacutesm

vas de vulnera

ivos paraacutemet

uperior) del e

ibilidad de v

Ejecutar pa

pantalla par

a el nombre

generados

nerabilidad

e cada edific

muestran la

-2 respectiv

mismo moacutedu

emplo en la

s edificios

os de dantildeo M

mico en teacuterm

rabilidad siacutesm

tros α y β que

edificio E-1

er las curvas

ara iniciar la

ra indicar la

y ubicacioacuten

siacutesmica del

io obtenidas

s curvas de

vamente De

ulo para ver

Figura 4-9 y

E-1 y E-2

Mientras que

minos de los

mica de cada

e definen a

s

a

a

n

l

s

e

e

r

y

e

s

Figura 4

edificio

Figura 4

est

Evaluacioacuten

4-8 Pantalla d

o estudiado

cada c

4-9 Pantalla d

tudiado en e

n probabilista

de USERISK e

en este caso

urva de vulne

de USERISK e

este caso se o

frecue

a del riesgo s

en la que se

o se muestran

erabilidad siacutes

en la que se p

observan las

ncias anuale

siacutesmico de ed

pueden obse

n las curvas y

smica (Inferio

pueden obse

curvas de rie

es de exceden

dificios en zo

ervar las curv

y los respect

or Mejor y Su

ervar las curv

esgo siacutesmico

ncia del grad

onas urbanas

vas de vulnera

ivos paraacutemet

uperior) del e

vas de riesgo

o del edificio

o de dantildeo

s

rabilidad siacutesm

tros α y β que

edificio E-2

siacutesmico de c

E-1 en teacutermi

123

mica de cada

e definen a

cada edificio

nos de

3

124

Figura 4-

est

Figura 4-

estud

-10 Pantalla

tudiado en e

-11 Pantalla

diado en est

Capiacutetulo

de USERISK

este caso se o

frecue

de USERISK

te caso se ob


en la que se

observan las

ncias anuale

en la que se

bservan las cu

periodos de

de coacutemputo U

pueden obse

curvas de rie

es de exceden

pueden obse

urvas de ries

e retorno del

USERISK 20

ervar las curv

esgo siacutesmico

ncia del grad

ervar las curv

sgo siacutesmico d

grado de dantilde

011

vas de riesgo

o del edificio

o de dantildeo

vas de riesgo

del edificio E-

ntildeo

o siacutesmico de

E-2 en teacutermi

o siacutesmico de

-1 en teacutermino

cada edificio

nos de

cada edificio

os de los

o

o

Figura 4-

estud

444 A

Vulnerab

A partir

informac

indican l

y E-2 Po

el iacutendice

un valor

edificio

entre el

analizar

vulnerab

edificio E

Evaluacioacuten

-12 Pantalla

diado en est

Anaacutelisisde

bilidad siacutesmi

r del archivo

cioacuten descrita

los principal

or otra parte

e de vulnerab

r medio del

E-2 la proba

1579 y el

las curvas de

bilidad siacutesmi

E-2

n probabilista

de USERISK

te caso se ob

eresultados

ica

o de resulta

a en la Tabla

es paraacutemetro

los resultad

bilidad V sea

8687 De

abilidad de q

l 2711 co

e vulnerabili

ica del edifi

a del riesgo s

en la que se

bservan las cu

periodos de

s

ados con ext

4-6 es posib

os que define

dos de la Tab

a mayor que

e manera sim

que el iacutendice

on un valor m

idad siacutesmica

cio E-1 es s

siacutesmico de ed

pueden obse

urvas de ries

e retorno del


ble realizar la

en a cada cur

bla 4-11 indi

08 es un v

milar los re

de vulnerab

medio del 21

de la Figura

significativam

dificios en zo

ervar las curv

sgo siacutesmico d

grado de dantilde

uln1rdquo genera

a Tabla 4-10

rva de vulner

ican que en e

valor que var

esultados de

ilidad V sea

1 Por lo ta

a 4-7 y de la F

mente mayo

onas urbanas

vas de riesgo

del edificio E-

ntildeo

ado por USE

0 y la Tabla 4

rabilidad siacutesm

el edificio E-

riacutea entre el 7

e la Tabla 4

mayor que 0

anto a partir

Figura 4-8 e

or que la vu

s

o siacutesmico de

-2 en teacutermino

ERISK que

4-11 En la T

mica de los e

-1 la probabi

7173 y el 9

-11 muestra

08 es un val

r de estos res

es posible co

ulnerabilidad

125

cada edificio

os de los

contiene la

Tabla 4-10 se

edificios E-1

ilidad de que

9499 con

an que en el

lor que variacutea

sultados y al

ncluir que la

siacutesmica del

5

o

a

e

e

n

l

a

l

a

l



Barcelona



αU βU _I UV σU

E-1 3743 2151 0905 0187 3557 1731 1018 0192 3483 1421 1131 0192

E-2 1286 1281 0503 0290 1334 1231 0560 0290 1381 1181 0617 0290



Edificio

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 11)


E-1 9822 9947 9987 7173 8687 9499 1494 3467 5795

E-2 5042 5816 6559 1579 2100 2711 185 297 460

Riesgo siacutesmico











de 531 x 10-4



ν(D1) 132E-02 150E-02 173E-02 177E-02 193E-02 211E-02 215E-02 226E-02 239E-02

ν(D2) 654E-03 812E-03 103E-02 108E-02 126E-02 149E-02 154E-02 171E-02 192E-02

ν(D3) 269E-03 368E-03 513E-03 546E-03 693E-03 898E-03 937E-03 111E-02 135E-02

ν(D4) 817E-04 125E-03 194E-03 211E-03 296E-03 424E-03 445E-03 579E-03 770E-03

ν(D5) 134E-04 240E-04 424E-04 469E-04 763E-04 124E-03 129E-03 193E-03 289E-03










ν(D1) 489E-03 585E-03 718E-03 609E-03 717E-03 866E-03 746E-03 865E-03 103E-02

ν(D2) 200E-03 257E-03 340E-03 268E-03 338E-03 438E-03 352E-03 436E-03 555E-03

ν(D3) 761E-04 105E-03 149E-03 109E-03 147E-03 205E-03 153E-03 203E-03 276E-03

ν(D4) 236E-04 354E-04 542E-04 362E-04 531E-04 794E-04 542E-04 778E-04 114E-03

ν(D5) 451E-05 759E-05 128E-04 748E-05 123E-04 202E-04 122E-04 195E-04 313E-04


Barcelona


E-1 153 123 97 93 80 67 65 59 52

E-2 500 389 294 373 296 228 284 229 180














































130

porque s

(Gruumlntha

influenci

Figur

ocurrid

Al obser

han ocur

significa

siacutesmicas

Tab

se considera

al 1998) En

ia de las zon

ra 5-1 Ubicac

dos entre los

rvar la Figura

rrido sismos

ativos niveles

s que se estim

bla 5-1 Grado

ocurr

3-M

2-Fe

25-

Capiacutetulo

que a partir

n dicha figura

nas costeras d

cioacuten de los pr

antildeos 1152 y

a 5-1 es pos

importantes

s de intensid

ma se han pre

os de intensid

rencia de imp

Fecha

Marzo-1373

ebrero-1428

Mayo-1448

o 5 ndash Peligros

r del grado d

a puede obse

del mar Medi

rincipales epi

1998 en la re

ible identific

s De manera

ad siacutesmica P

esentado en B

dad siacutesmica E

portantes sism

sidad siacutesmic

de intensidad

ervarse coacutemo

iterraacuteneo y m

icentros de s

egioacuten de Cata

car que en B

a que es posi

Por ejemplo

Barcelona

EMS-98 estim

mos en los s

Intensidad en

a de Barcelo

d V se empi

o la peligrosi

maacutes al norte

sismos con in

aluntildea y zonas

arcelona y en

ible afirmar

la Tabla 5-1

mados en la c

iglos XIV y X


V-VI

VI-VII

V-VI

ona

ieza a genera

idad siacutesmica

del Prepirine

ntensidades m

s aledantildeas (S

n la regioacuten q

que Barcelo

1 muestra alg

iudad de Bar

V (Olivera et

ciudad de Barc

ar dantildeo en e

de la ciudad

eo y Pirineo

mayores o ig

Susagna y Go

que rodea a d

ona ha estado

gunas de las

rcelona debi

al 2006)

celona

edificaciones

d estaacute bajo la

uales a V

oula 1999)

dicha ciudad

o sometida a

intensidades

dos a la

s

a

a

s























siacutesmica











132

52 G

Los liacutemi

naturales

mayor p

otra part

montantildeo

es posib

dividir e

edad Ple

cuales es

Una aacuterea

perfiles

los suelo

materiale

plutoacutenico

correspo

substrato

Geologiacutea

ites fiacutesicos d

s el mar Me

arte de la ciu

te desde el

osos que con

ble encontrar

en otras dos u

eistocena (2

staacuten compue

a significativ

geoloacutegicos

os creciente

es de origen

os Particul

onden al Mio

o del Cuater

Capiacutetulo

de la actual c

editerraacuteneo

udad estaacute situ

punto de v

stituyen el su

r materiales

unidades geo

5 Millones d

stos por mat

Figura 5-2 I

va de la ciud

que estaacuten es

e Los mater

n sedimentar

armente se

oceno que for

rnario en la

o 5 ndash Peligros

ciudad de Ba

la sierra de

uada sobre u

ista geomorf

ubstrato de la

Paleozoicos

omorfoloacutegica

de antildeos) y 2

eriales de ed

magen sateli

dad de Barce

squemaacuteticam

riales Paleoz

rio afectado

e encuentran

rma el bloqu

zona centra

sidad siacutesmic

arcelona han

Collserola

un llano el c

foloacutegico es

a ciudad y b

y Terciario

as 1) la zona

2) los depoacutes

dad Holocena

ital de la ciud

elona estaacute as

mente represe

zoicos de B

os por difere

n calizas p

ue de Montju

al del distrit

a de Barcelo

n sido establ


cual tiene una

posible disti

b) el llano En

os mientras

a central de la

sitos deltaico

a (0012 Mill

dad de Barcel

sentada en si

entados en la

Barcelona es

entes grados

pizarras y g

uiumlc y el Plioc

to del Eixam

ona

lecidos con l

s y el riacuteo Llo

a suave incli

inguir dos u

n el caso de

que el llano

a ciudad com

os de los riacuteos

lones de antildeo

lona (ICC 201

itios que tien

a Figura 5-3

staacuten princip

de metamo

granitos Lo

ceno maacutes re

mple y parte

la ayuda de

obregat (Fig

inacioacuten hacia

unidades a)

los relieves

o de Barcelo

mpuesta de m

s Besograves y L

os)

10)

nen alguno d

en orden d

palmente com

orfismo y po

os materiale

eciente que c

e baja de la

4 elementos

gura 5-2) La

a el mar Por

los relieves

montantildeosos

ona se puede

materiales de

lobregat los

de los cuatro

de calidad de

mpuestos de

or materiales

es terciarios

constituye el

a ciudad El

s

a

r

s

e

e

s

o

e

e

s

s

l

l













0 m

Espesor lt 300 m

Espesor lt 70 m




Espesorlt 70 m






Espesor lt300 m

Espesorlt 20 m




0 m 0 m

0 m

134

53 F

531 G

En el pre

2004) D

modifica

cuales a

Fleta et

utilizada

Secanell

La Figur

program

de las fu

los ejes d

Figura 5-4

uentes sis

Geometriacutea

esente trabaj

Dichas zon

aciones coinc

su vez tiene

al (1996) P

as en diverso

l et al 2004

ra 5-6 mues

ma CRISIS20

uentes siacutesmic

de la latitud y

Capiacutetulo

Situacioacuten ge

smogeneacutet

delasfuen

o se conside

as coincide

ciden tambieacute

en como refer

Por otra part

os estudios d

Irizarry et al

stra las mism

007 Es impo

cas en la Figu

y la longitud

o 5 ndash Peligros

eoloacutegica en s

ticas

ntessiacutesmica

raron las zon

n con las

eacuten con las qu

rencia la pro

te las zonas

de peligrosid

l 2003a)

mas fuentes s

ortante destac

ura 5-5 y en

d

sidad siacutesmic

superficie de

as

nas sismotec

empleadas

ue fueron pro

opuesta de zo

sismotectoacuten

dad siacutesmica d

siacutesmicas de

car que las d

la Figura 5-6

a de Barcelo

e la ciudad de

toacutenicas indic

por Secane

opuestas orig

onacioacuten sism

nicas emplea

de Barcelona

la Figura 5-

diferencias q

6 se deben a

ona

e Barcelona (C

cadas en la F

ell et al (2

inalmente po

motectoacutenica d

das en el pr

a y de Catalu

-5 pero en u

que se observ

a diferencias

Cid et al 199

Figura 5-5 (S

2004) y co

or Goula et a

de Cataluntildea r

resente traba

untildea (Irizarry

una de las p

van en la rep

s en las escal

99)

ecanell et al

on pequentildeas

al (1997) las

realizada por

ajo han sido

y et al 2010

pantallas del

presentacioacuten

as usadas en

s

s

r

o

l

n

n

Figura 5-

Figura

Por otra

datos de

una de

Evaluacioacuten

-5 Represent

5-6 Imagen

parte la geo

e longitud la

las fuentes

n probabilista


del CRISIS20

ometriacutea de c

atitud y profu

siacutesmicas Es

-3

38

39

40

41

42

43

44

Lat

itu

d (

gra

do

s)

a del riesgo s


007 en la que

estimar el p

cada fuente s

undidad de

s importante

-2 -1

siacutesmico de ed

fuentes siacutesm

Barcelona

e se muestran

eligro siacutesmic

siacutesmica se de

cada uno de

e sentildealar qu

0

5

6

7

9

10

11

Longitud (gra

dificios en zo

micas emplead

a

n las fuentes

co de Barcelo

efinioacute en el p

e los veacutertices

ue el proces

1 2

1

8

Cataluntildea

ados)

onas urbanas

das para estim

siacutesmicas qu

ona

programa CR

s del poliacutegon

o de integra

3 4

2

4

s

mar el peligro

ue se conside

RISIS2007 m

no que repre

acioacuten con re

4

135

o siacutesmico de

eraron para

mediante los

senta a cada

especto a la

5

s

a

a




(Ordaz et al 2007)




maxmin min

max min

( ) ( )

( )( )1

I I I I

I I

e eI

e

5-1














Superficie (km2)


observada

1 14100 0100 0030 1864 0559 7 V VIII VII

2 4600 0128 0033 1608 0324 7 V IX VIII

4 16300 0157 0030 1256 0186 10 V X IX

5 23100 0040 0014 1319 0373 10 V IX VIII

6 8000 0099 0025 1977 0640 10 V VII VI

7 7200 0957 0090 1420 0116 15 V X VIII

8 7700 0218 0040 1716 0246 15 V IX VIII

9 9600 0070 0020 1737 0214 10 V VIII VII

10 19700 0635 0059 1201 0083 10 V XI X

11 40100 0060 0016 0886 0242 10 V IX VIII



54 Atenuacioacuten
















(a) (b)



101

102

103

2

3

4

5

6

7

Inte

nsi

dad

MS

K


media - media

media +

101

102

103

2

3

4

5

6

7

Inte

nsi

dad

MS

K


media - media

media +
























2 2

0r d h 5-4










00 -148 0266 35 -0922 0117 0124 025



Roca 0 0

Firme 1 0

Blando 0 1







100

101

102

10-2

10-1

100

PG

A [

g]

Distancia JB [km]

P 16

P 50

P 84










ruptura r (Ec 5-6)

21

K MA K e 5-5


Ar

5-6


















tablas p

consider

ventajas

de atenu

55 E

551 Z

Para con

Cid et al

se indica

Evaluacioacuten

ara proporci

radas para es

que ofrece e

uacioacuten

fectos de

Zonificacioacute

nsiderar los e

l (2001) En

an en la Tabl

R

I

I

I

A

Figur

n probabilista

ionar al coacuted

stimar la peli

el CRISIS20

sitio


efectos de si

dicho trabajo

la 5-6 y cuya

Tabla 5

Zona

R (0) Afl

I Afl

II Aflsuf

III Aflsuf

A Ter

ra 5-9 Localiz

a del riesgo s

digo CRISIS

igrosidad siacutesm

08 respecto a

delaciudad

itio en Barce

o definieron

a localizacioacute

-6 Zonas siacutes

loramientos roc

loramientos hol


rreno artificial

zacioacuten de las

siacutesmico de ed

S2008 la in

mica de Bar

al CRISIS20

d

elona se em

las cuatro zo

oacuten se muestra

smicas de Ba

Desc

cosos

locenos



s zonas siacutesmi

dificios en zo

nformacioacuten r

celona Maacutes

007 en relaci

mplean los re

onas siacutesmica

a en la Figura

rcelona (Cid

cripcioacuten


icas de Barce

onas urbanas

referente a l

adelante se

ioacuten a la form

sultados de

as de Barcelo

a 5-9

et al 1999)


elona (Cid et

s

las leyes de

comentan al

ma de conside

un trabajo r

ona cuyas ca

r lo

lo

al 1999)

141

e atenuacioacuten

lgunas de las

erar las leyes

ealizado por

aracteriacutesticas

n

s

s

r

s

142

552 M

Para tom

Barcelon

valor de

intensida

Figura 5-

553 F

Para con

zonas siacute

factores

al (2001

de pseud

uniforme

Mapasdein

mar en cuen

na se ha ado

la intensida

ad macrosiacutesm

-10 Mapa de

Funciones

nsiderar el ef

iacutesmicas de B

de amplifica

) Particularm

do-aceleracioacute

e Tales fac

Capiacutetulo

ncremento

nta el efecto

optado el cri

ad macrosiacutesm

mica correspo

incrementos

detransfer

fecto del sue

Barcelona s

acioacuten espectr

mente es po

oacuten para cada

ctores de am

o 5 ndash Peligros

sdeintens

del suelo e

iterio consid

mica en las z

ondiente a la

s de intensida

renciapara

elo en el valo

e considera

ral (Figura 5

osible consid

una de las z

mplificacioacuten

sidad siacutesmic

sidadenBa

en el valor f

derado por L

zonas de sue

a zona de roc

ad macrosiacutesm

en el suelo

alosespectr

or final de la

el estudio r

-11) para cad

derar dichos

zonas siacutesmic

fueron eva

a de Barcelo

rcelona

final de la i

Lantada (200

elo blando (I

ca maacutes medio

mica en Barce

o

rosderesp

a aceleracioacuten

realizado po

da una de las

factores de a

cas de Barcel

luados con

ona

intensidad en

7) De acuer

I II III y A)

o grado de in

elona para c

puesta

n maacutexima de

or Irizarry (2

s zonas siacutesm

amplificacioacuten

lona a partir

detalle en e

n cada zona

rdo con dich

) es igual a

ntensidad (Fi

considerar efe

el terreno en

2004) en el

micas definida

n para obten

r de espectro

el estudio re

a siacutesmica de

ho criterio el

l valor de la

igura 5-10)

ectos locales

las distintas

que estimoacute

as por Cid et

ner espectros

os de peligro

ealizado por

e

l

a

s

s

oacute

t

s

o

r
















(Irizarry 2004)


00 188 194 169

06 243 159 102



0 02 04 06 08 1 12 14 16 18 205

1

15

2

25

Periodo (segundos)

Fac

tore

s d

e am

plif

icac

ioacuten

esp

ectr

al

Zona I

Zona II

Zona III




























5-8





entre las

Barcelon

consider

posible e

ciudad E

Dicho si

peligrosi

Figura

Por otra

la peligr

el sitio

Casado e

consider

obtuvier

ejecucioacute

la razoacuten

CRISIS2

partir de

normal

consider

- S

Evaluacioacuten

s intensidad

na son de m

rar el caraacutect

elegir un siti

El sitio elegi

itio correspo

idad siacutesmica

a 5-12 Malla

parte para e

rosidad siacutesmi

de referenci

et al (2000a

rar los valore

ron al consid

n en el CRIS

n por la que

2007 no es p

e leyes de a

Adicionalm

raron los dato

Sismicidad d

n probabilista

es asociadas

menos de 05

ter regional

o representat

ido tiene las

onde a una d

(Figura 5-13

de caacutelculo ge

estimar la in

ica de Barcel

a (Longitud

a) descritas a

es del percen

derar los val

SIS2007 por

se estimoacute l

posible estim

atenuacioacuten d

mente en la

os siguientes

de las fuentes

a del riesgo s

s a un perio

5 grados Po

de la metod

tivo de Barce

s coordenada

de las region

3)

enerada en e

nfluencia de l

lona se estim

2195o y L

anteriormente

ntil 50 de la

ores del per

cada curva d

la peligrosid

mar directam

de intensidad

estimacioacuten d

s

s siacutesmicas d

siacutesmico de ed

odo de retor

or lo tanto a

dologiacutea emp

elona del cua

as siguientes

nes que den

l coacutedigo CRIS

Barcelona

la incertidum

maron tres cu

Latitud 4142

e La primer

as leyes de a

rcentil 16 y

de peligrosid

dad siacutesmica

mente tasas d

des macrosiacute

de las curva

datos de la Ta

dificios en zo

rno de 475

al tomar en

pleada para

al se obtendr

Longitud 2

tro de Barce

SIS2007 para

a

mbre en la le

urvas de peli

2o) mediante

ra de dichas

atenuacioacuten m

84 respectiv

dad siacutesmica

mediante es

de excedenc

smicas cuyo

as de peligro

abla 5-2 y Ta

onas urbanas

antildeos en las

cuenta estos

estimar la p

raacuten las curva

2195 grados

elona tienen

a estimar la pe

ey de atenuac

igrosidad siacutes

e las leyes d

curvas de p

mientras que

vamente Par

Tal como se

ste proceso

ia de intensi

os residuos

osidad siacutesmic

abla 5-8

s

s diferentes

s uacuteltimos res

peligrosidad

as de peligros

s y Latitud 4

los mayore

eligrosidad s

cioacuten en los r

smica (Figura

de atenuacioacute

peligrosidad

e las otras d

ra tal fin se

e comentoacute an

fue porque

idades macr

siguen una

ca de la Fig

145

regiones de

sultados y al

siacutesmica es

sidad para la

142 grados

es niveles de

siacutesmica en

resultados de

a 5-14) para


se obtuvo al

os curvas se

e realizoacute una

nteriormente

mediante el

rosiacutesmicas a

distribucioacuten

gura 5-14 se

5

e

l

s

a

e

e

a

z

l

e

a

l

a

n

e























206 208 21 212 214 216 218 22 222 224

Longitud

413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

Lat

itu

d

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

58

59

6

61











10 0069 X 025 X XI 11 0273 VIII 025 VIII IX











5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +















206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

206 208 21 212 214 216 218 22 222 224413

4132

4134

4136

4138

414

4142

4144

4146

4148

59

6

61

62

63

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos





















5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





β

media - σ

media media + σ

1 1305 1864 2423 2 1284 1608 1932 4 107 1256 1442 5 0946 1319 1692 6 1337 1977 2617 7 1304 1420 1536 8 147 1716 1962 9 1523 1737 1951

10 1118 1201 1284 11 0644 0886 1128











5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos


































Irizarry 2004)











20152 0051 070Ms I P 5-7

















10 10 0635 1472 0069 11 10 0060 1241 0273













Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 21 37 04 28 44 04 35 51 04 2 21 45 05 28 52 05 35 59 05 4 21 54 05 28 61 05 35 68 05 5 21 45 05 28 52 05 35 59 05 6 21 28 05 28 35 05 35 42 05 7 21 50 09 28 57 09 35 64 09 8 21 45 05 28 52 05 35 59 05 9 21 37 04 28 44 04 35 51 04

10 21 64 06 28 71 06 35 78 06 11 21 45 05 28 52 05 35 59 05


2 3 4 5 6 7 8 910

-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

Magnitud (Ms)

(M

s)

[1a

ntildeo

]

P 16

P 50

P 84








Europa (Ec 5-8)

00550 1260Ms I 5-8











antildeos

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +











Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 36 50 03 40 54 03 44 58 03 2 36 55 03 40 59 03 44 64 02 4 36 61 02 40 65 03 44 69 03 5 36 55 03 40 59 03 44 64 02 6 36 44 03 40 48 03 44 53 02 7 36 58 05 40 62 06 44 66 06 8 36 55 03 40 59 03 44 63 03 9 36 50 03 40 54 03 44 58 03

10 36 66 03 40 70 03 44 74 03 11 36 55 03 40 59 03 44 64 02





101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +









0052 15LM I 10le h lt15 5-9

0052 12LM I h lt10 5-10

0052 18LM I h yen15 5-11






h (km)


1 7 38 0100 3585 54 2 7 38 0128 3092 59 4 10 41 0157 2415 67 5 10 41 0040 2537 62 6 10 41 0099 3802 51 7 15 44 0957 2731 7 8 15 44 0218 3300 65 9 10 41 0070 3340 57 10 10 41 0635 2310 72 11 10 41 0060 1704 62







0664 0893L SM M 5-12















h (km)

λ(Mmin) β Coef

variacioacuten β

1 7 0100 3201 03 2 7 0128 2761 0202 4 10 0157 2157 0148 5 10 0040 2265 0283 6 10 0099 3395 0324 7 15 0957 2439 0082 8 15 0218 2950 0143 9 10 0070 2983 0123

10 10 0635 2063 0069 11 10 0060 1522 0273






Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

Mmin

Mmax

E(Mmax)



E(Mmax)



E(Mmax)



1 34 48 03 35 50 03 37 51 03 2 34 54 03 35 56 02 37 57 03 4 37 63 03 38 65 03 40 66 03 5 37 57 03 38 59 03 40 60 03 6 37 46 03 38 47 03 40 49 03 7 40 64 05 42 65 06 43 67 06 8 40 61 03 42 62 03 43 64 03 9 37 51 03 38 53 03 40 55 03

10 37 69 03 38 71 02 40 72 03 11 37 57 03 38 59 03 40 60 03
















Medio (antildeos)



()


() 1 59 169 667 65 295 2 26 42 67 38 60 3 59 71 83 17 17




siguientes


101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +











h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β



media media

- σ media media

+ σ media

1 7 28 0100 1968 2811 3655 03 44 04 2 7 28 0128 1798 2252 2706 0202 52 05 4 10 28 0157 1399 1642 1885 0148 61 05 5 10 28 0040 1325 1847 2370 0283 52 05 6 10 28 0099 2185 3230 4280 0324 35 05 7 15 28 0957 1705 1856 2010 0082 57 09 8 15 28 0218 2060 2403 2750 0143 52 05 9 10 28 0070 2297 2620 2943 0123 44 04 10 10 28 0635 1370 1472 1574 0069 71 06 11 10 28 0060 0902 1241 1580 0273 52 05




(Tabla 5-18)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +












h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β



media media

- σ media media

+ σ media

1 7 4 0100 2373 3389 4405 03 54 03 2 7 4 0128 2335 2924 3513 0202 59 03 4 10 4 0157 1945 2284 2622 0148 65 03 5 10 4 0040 172 2398 3076 0283 59 03 6 10 4 0099 2431 3595 4758 0324 48 03 7 15 4 0957 2371 2582 2793 0082 62 06 8 15 4 0218 2673 3120 3567 0143 59 03 9 10 4 0070 2769 3158 3547 0123 54 03

10 10 4 0635 2033 2184 2335 0069 70 03 11 10 4 0060 1171 1611 2051 0273 59 03




(Tabla 5-19)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +









Figura 5-25




h (km)

Mmin

λ(Mmin)


β


de Mmax media media

- σ media media

+ σ media

1 7 35 0100 2241 3201 4161 03 50 03 2 7 35 0128 2205 2761 3318 0202 56 02 4 10 39 0157 1838 2157 2476 0148 65 03 5 10 39 0040 1625 2265 2906 0283 59 03 6 10 39 0099 2296 3395 4494 0324 47 03 7 15 42 0957 2239 2439 2638 0082 65 06 8 15 42 0218 2524 2950 3369 0143 62 03 9 10 39 0070 2615 2983 3350 0123 53 03

10 10 39 0635 1920 2063 2205 0069 71 02 11 10 39 0060 1106 1522 1937 0273 59 03




(Tabla 5-20)

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +
















Medio (antildeos)



()


() 1 147 169 208 13 23 2 37 42 45 12 7 3 63 71 83 11 17


















h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 28 0100 2811 03 44 04 2 7 28 0128 2252 0202 52 05 4 10 28 0157 1642 0148 61 05 5 10 28 0040 1847 0283 52 05 6 10 28 0099 3230 0324 35 05 7 15 28 0957 1856 0082 57 09 8 15 28 0218 2403 0143 52 05 9 10 28 0070 2620 0123 44 04 10 10 28 0635 1472 0069 71 06 11 10 28 0060 1241 0273 52 05








Tabla 5-23

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 4 0100 3389 03 54 03 2 7 4 0128 2924 0202 59 03 4 10 4 0157 2284 0148 65 03 5 10 4 0040 2398 0283 59 03 6 10 4 0099 3595 0324 48 03 7 15 4 0957 2582 0082 62 06 8 15 4 0218 3120 0143 59 03 9 10 4 0070 3158 0123 54 03

10 10 4 0635 2184 0069 70 03 11 10 4 0060 1611 0273 59 03











Tabla 5-24

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +





h (km)

Mmin

λ(Mmin) β

Coef variacioacuten

β



media media

1 7 35 0100 3201 03 50 03 2 7 35 0128 2761 0202 56 02 4 10 39 0157 2157 0148 65 03 5 10 39 0040 2265 0283 59 03 6 10 39 0099 3395 0324 47 03 7 15 42 0957 2439 0082 65 06 8 15 42 0218 2950 0143 62 03 9 10 39 0070 2983 0123 53 03

10 10 39 0635 2063 0069 71 02 11 10 39 0060 1522 0273 59 03







(Tabla 5-24)





101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - media

media +









Medio (antildeos)



()


()

1 53 169 1111 69 557

2 15 42 128 64 205

3 25 77 286 68 271

58 Resultados





































5 6 7 8 910

-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

media - CRISIS2007

media CRISIS2007

media + CRISIS2007

CRISIS2008






101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


Relacioacuten I0-Ms

Caso 1 (033)

Caso 2 (033)

Caso 3 (034)


033

033

034

















198log ( ) 651I PGA 5-13

366log ( ) 166I PGA 5-14

10 23log ( )I PGA 5-15

32233 log ( )] 030103I PGA 5-16

101

102

103

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

PGA (cms2)

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos














2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1210

0

101

102

103

104

I EMS98

PG

A (

cm s

2 )

Sorensen et al 2008

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3

















5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3















5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Caso 1

Caso 2

Caso 3


5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

Sorensen et al 2008






















5 6 7 8 910

-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

NCSE-94

Wald et al 1999

Marin et al 2004

Sorensen et al 2008











antildeos

Caso PGA (cms2)


1 55 67 2 110 140 3 80 95




macrosiacutesmica



63



64

5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos




















V-VI y VI-VII -

Goula et al 1997 - 63 -

NCSE-02 2002 61








NCSE-02 2002 40






















































ciudad de Barcelona



5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Tas

a d

e ex

ced

enci

a (1

antilde

o)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

este trabajo





585 Efectosdesitio












Zona siacutesmica

PGA (cms2)







2008)



R 85 76 - 64 - I 160 82 06 69 05 II 165 82 06 69 05 III 144 81 05 68 04





5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Tas

a d

e ex

ced

enci

a (1

antilde

o)

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Zona siacutesmica R























No 2

(a) (b)




1 2 4 5 6 7 8 9 10 110

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Co

ntr

ibu

cioacute

n e

n

a la

ta

sa

de

ex

ce

de

nc

ia d

el v

alo

r d

e P

GA

= 5

cm

s2


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Co

ntr

ibu

cioacute

n e

n

a la

ta

sa

de

ex

ce

de

nc

ia d

el v

alo

r d

e P

GA

= 2

0 c

ms

2












































LM1_P



























































En la Ta

en la Ta

ayuntam

las cuale

Estudio

en el An

Figura

Evaluacioacuten

abla 6-1 se m

abla 6-2 se l

miento de Bar

es ha denom

Reducidas (I

nexo B

a 6-1 Localiza

T

n probabilista

muestra la sup

listan cada u

rcelona ha de

minado Zone

Idescat 2010

acioacuten de los 1

Tabla 6-1 Sup

a del riesgo s

perficie que l

uno de los 3

efinido para

es de Recerc

0 Lantada 2

10 distritos m

perficie por d


siacutesmico de ed

le correspon

38 barrios d

fines de estu

ca Petites (Z

2007) El no

municipales e

Barcelona

distrito en Bar

Vella le


Guinardoacute rris

ndreu Martiacute

dificios en zo

de a cada dis

de la ciudad

udio 248 zon

ZRP) que e

mbre de cad

en los que act

a

rcelona en km

km2

437748

2294602

2009419

1195804657

1052

onas urbanas

strito de Barc

(Idescat 20

nas de menor

n castellano

da zona ZRP

tualmente est

m2 (Idescat 2

7842995472

s

rcelona (Ides

007) Adicion

r tamantildeo que

o se llamariacutea

y su ubicaci


2009)

185

cat 2010) y

nalmente el

e los barrios

an Zonas de

ioacuten se indica

a ciudad de

5

y

l

e

a

186

Ca

Distrito


Figura


Tabla 6-2

Vella

ple

Montjuiumlc

rts Sant Gervasi

Guinardoacute

arris

ndreu

artiacute

a 6-2 Localiza

naacutelisis de vu

2 Barrios por

Barrio


acioacuten de los 3

ulnerabilidad

r distrito de B

oneta




38 barrios de

en el meacutetod

Barcelona (Id

2 4 6 8 1113151719

s 2224

Peira 27bona

3032 3537

e Barcelona li

o LM1_P

escat 2007)


istados en la

xample d

uatlla

erdum

a Tabla 6-2

623 P

De acuer

habitante

a los exi

estudio d

al antildeo 2

barrio

Evaluacioacuten

Poblacioacuten

rdo con los d

es (Idescat 2

istentes en el

de Lantada (

009 (Idescat

Tabla

Figur

n probabilista

datos del anu

2010) De m

l antildeo de 200

(2007) En la

t 2010) y en

a 6-3 Distribu

Distr


ra 6-3 Distrib

a del riesgo s

uario estadiacutest

anera que la

4 (Idescat 2

a Tabla 6-3 s

n la Figura 6

ucioacuten de pobl

rito



bucioacuten de la d

siacutesmico de ed

tico de Barc

a poblacioacuten e

2005) Siendo

se indica la d

6-3 se muest

lacioacuten por dis

Habita

121

i 111112

densidad de p

dificios en zo

elona en el a

en el 2009 su

o la poblacioacute

distribucioacuten

tra la corresp

strito de Barc

antes

107426266874182395

82952143911123383171186168181146528228701

poblacioacuten po

onas urbanas

antildeo de 2009

uperaba en ce

oacuten del 2004 l

de poblacioacuten

pondiente de

celona (Idesc

Habskm2

24583 35678

7951 13779

7163 29447 14325 20918 22303 21740

r barrio de B

s

la ciudad te

erca de 4300

la que se con

n por distrito

ensidad de po

cat 2010)

Barcelona

187

niacutea 1621537

00 habitantes

nsideroacute en el

o actualizada

oblacioacuten por

7

7

s

l

a

r


























































edificadas

1 Ciutat Vella 422 284 (673) 545 5991 5755 (961)

2 Eixample 748 444 (594) 472 8942 8764 (980)


4 Les Corts 602 350 (581) 261 3025 2634 (871)


6 Gragravecia 419 286 (683) 453 7524 7088 (942)


8 Nou Barris 804 395 (491) 514 8293 7033 (848)

9 Sant Andreu 657 363 (553) 498 7780 7198 (925)

10 Sant Martiacute 1056 490 (464) 729 7919 7127 (900)

Total 10098 5878 (582) 5325 78668 71256 (906)




















1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 20000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios







1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 19800

100

200

300

400

500

600

700

800


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios


1890

1900

1910

1920

1930

1940

1950

1960

1970

Ciu

tat V

ella

Eix

ampl

eS

ants

-Mon

tjuiumlc

Les

Cor

tsS

arriagrave

-San

t Ger

vasi

Gragrave

cia

Hor

ta-G

uina

rdoacute

Nou

Bar

risS

ant A

ndre

uS

ant M

artiacute

Antilde

o p

rom

edio

de

con

stru

ccioacute

n d

e lo

s ed

ific

ios

192

ciudad q

poblacioacute

633 T

En la p

informac

construid

cada edi

del cono

propusie

la Tabla

Ayuntam

3-2 (Lun

A partir

6-6 en l

Ca

que crece de

oacuten existentes

Figura

Tipologiacuteas

primera base

cioacuten de la tip

das La defin

ficio 1) los

ocimiento de

eron represen

a 6-5 (Lant

miento de Ba

ngu et al 200

de la equiva

a que se mue


esde un nuacutec

en el llano d

a 6-7 Antiguumle

constructiv

e de datos

pologiacutea cons

nicioacuten de la t

principales e

l tipo de edi

ntar a la may

tada 2007)

arcelona para

01 Milutinov

alencia de la

estra el nuacuteme

naacutelisis de vu

leo histoacuterico

de Barcelona

edad promed

vas

facilitada po

structiva de

tipologiacutea con

elementos es

ficios que ex

yoriacutea de los e

se indica l

a identificar e

vic y Trenda

Tabla 6-5 y

ero de edifici

ulnerabilidad

o (Ciutat Ve

a y en las fald

dio de los edi

or el IMI d

70137 edific

nstructiva se

structurales y

xisten en Bar

edificios med

la correspon

edificios co

afiloski 2003

de la base d

ios por tipolo

en el meacutetod

ella) hasta i

das de la sier

ficios de cad

del Ayuntam

cios lo cual

e establece pr

y 2) el tipo d

rcelona Lan

diante las 8 ti

ndencia entr

n las tipolog

3)

e datos de B

ogiacutea estructu

o LM1_P

incorporar lo

rra de Collser

a barrio de B

miento de B

representa e

rincipalment

de forjados A

ntada (2007)

ipologiacuteas list

re las tipolo

giacuteas de Risk-U

arcelona es

ural identifica

os pequentildeos

rola

Barcelona

Barcelona s

el 984 de

te mediante d

A partir de e

y Lantada e

tadas en la T

ogiacuteas emple

UE descritas

posible obte

ado en cada

s nuacutecleos de

e incluiacutea la

las parcelas

dos datos de

estos datos y

t al (2009b)

Tabla 3-2 En

adas por el

s en la Tabla

ener la Tabla

distrito de la

e

a

s

e

y

n

l

a

a

a









MNRU OF

M31

MNRR MNCR MNSL

M32

MNRE OM

M33

MNRO MNFO MNFR

M34

FO RC32

FERE FERR

S3

FH FERO FEFO

S5

FMRE FMRU FMRR

W




M31 M32 M33 M34 RC32 S3 S5 W

Ciutat Vella 5675 4069 112 690 151 459 101 47 46

Eixample 8723 1624 57 3990 384 2309 182 155 22


Les Corts 2587 428 29 539 352 1155 49 33 2


Gragravecia 6976 2049 32 2023 1003 1635 80 113 41


Nou Barris 6912 1025 75 1613 2169 1761 51 194 24

Sant Andreu 7000 1728 157 981 2002 1890 101 133 8

Sant Martiacute 6785 2240 12 1270 353 2443 201 234 32

Total 69982 18198 940 17327 12357 18354 1103 1487 216











armado












M31 M32 M33 M34 RC32 S3 S5 W0

5

10

15

20

25

30


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

()





Barcelona

1940 1960 1980 20000

500

1000

1500

2000

2500

3000


Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Nuacute

mer

o d

e ed

ific

ios

()

Ciu

tat V

ella

Eix

ampl

eS

ants

-Mon

tjuiumlc

Les

Cor

tsS

arriagrave

-San

t Ger

vasi

Gragrave

cia

Hor

ta-G

uina

rdoacute

Nou

Bar

risS

ant A

ndre

uS

ant M

artiacute

Mamposteriacutea

Hormigoacuten

Otros

196



Fig

ura

6-1

1 P

rop

orc

ioacuten

de

las

tip

olo

giacutea

s es

tru

ctu

rale

s p

or

bar

rio

al

con

sid

erar

lo

s 69

982

ed

ific

ios

de

Bar

celo

na









los edificios


N Normal

R Regular

D Deficiente

O Ruinoso

64 Plataforma GIS


















198

Fig

Adiciona

dicho fin

la manza

sobre la

tiene un

(Te) y qu

el Ayun

descrita

presente

Figura 6

Ca

gura 6-12 Eje

almente la

n las parcelas

ana 41300 y

misma Por

nuacutemero maacute

ue hay dos z

ntamiento de

permitioacute ide

trabajo

6-13 Imagen


mplo de una

informacioacuten

s se dividen

y las subparc

ejemplo los

aacuteximo de niv

zonas de pati

e Barcelona

entificar las

digital de la m

naacutelisis de vu

manzana con

catastral in

en subparcel

celas que con

s datos de la

veles igual a

o (P) En el a

para indica

principales

manzana 413

de d

ulnerabilidad

n los datos c

Barcelona

ncluye una d

las por ejem

ntiene Los

a Figura 6-14

7 (VII) que

anexo D se i

ar caracteriacutest

caracteriacutestic

00 (ICC 2010

datos del IMI

en el meacutetod

catastrales fac

a

descripcioacuten d

mplo en la Fi

letreros de c

4 indican que

e la cubierta

incluye la tot

ticas de las

as geomeacutetric

0) representa

(2009)

o LM1_P

cilitados por

del contenido

igura 6-14 se

cada subparc

e en la parce

a del edificio

talidad de los

parcelas L

cas de cada

da mediante

el Ayuntamie

do de cada p

e muestra la

cela indican

ela existe un

o es tipo terr

s coacutedigos em

La informaci

edificio estu

la Figura 6-1

ento de

parcela Para

parcela 4 de

informacioacuten

edificio que

raza catalana

mpleados por

ioacuten catastral

udiado en el

2 en la base

a

e

n

e

a

r

l

l

Fig

643 A

A partir

de cada

dichos re

(Tabla 6

(Figura 6

Tabla

Por otra

correspo

medio de

niveles e

Evaluacioacuten

gura 6-14 De

Alturadelo

del dato del

distrito de

esultados el

6-8) y el dis

6-15)

6-8 Nuacutemero


parte en la

ondiente desv

e niveles es e

es el de Vallv

n probabilista

etalle de la inf

osedificios

nuacutemero de n

Barcelona y

l distrito con

strito con el

o medio de niv

Distrito




Tabla 6-9 s


el de Esquer

vidrera-Les P

a del riesgo s

formacioacuten ca

s

niveles por e

y su corresp

el mayor nuacute

menor nuacuteme

veles de los e

de

Nuacutem

vasi

e muestra el

ndar De acu

rra Eixample

Planes con 1

siacutesmico de ed

atastral de la

edificio se es

pondiente de

uacutemero medio

ero medio de

edificios de c

esviacioacuten est


585 716 485 566 476 469 382 403 386 493

l nuacutemero me

uerdo con di

e con 757 ni

82 niveles (

dificios en zo

parcela 4 de


sviacioacuten est

o de niveles

e niveles el

cada distrito d

aacutendar

niveles de s

D

edio de nivel

icha informa

iveles y el b

Figura 6-16)

onas urbanas

la manzana 4

ero medio de

aacutendar (Tabla

es el del Eix

de Horta-Gu

de Barcelona


156 238 263 358 281 248 236 265 274 345

les de cada b

acioacuten el barri

arrio con el

)

s

41300 (Figura

e niveles de

a 6-8) De a

xample con

uinardoacute con

a y su corresp

aacutendar

barrio de Ba

io con el ma

menor nuacuteme

199

a 6-12)

los edificios

acuerdo con

716 niveles

382 niveles

pondiente

arcelona y su

ayor nuacutemero

ero medio de

9

s

n

s

s

u

o

e




edificios



02 Parc 590 137


04 Raval 594 151











15 Sants 478 242









24 Horta 323 189











35 Poblenou 402 304


37 Clot 496 294

38 Verneda 746 422

Evaluacioacuten

Figura 6-

Figura 6

n probabilista

-15 Nuacutemero m

6-16 Nuacutemero

a del riesgo s

medio de niv

medio de niv

siacutesmico de ed

veles de los e

veles de los e

dificios en zo

dificios de ca

edificios de c

onas urbanas

ada distrito d

cada barrio de

s

de Barcelona

e Barcelona

201






























65 Vulnerabilidad


























C

ARC

A 6-1







RC Modificador

RClt05 +004

05sectRClt07 +002







Terminal 3 +006

Esquina 1 +004

Intermedio 2 -004







2009b)

000

+002 +004

-004 -002

(a) (b) (c)

(d) (e)





a 0

b 1

c 2

d 3

e 4







y BCN4












Barcelona


2


-1


2









edificios




BCN3 BCN4


















0 1







siguientes











3-20


































edificio BCN3



BCN3 y BCN4



BCN3 BCN4

Datos













Resultados













(a) (b)























-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


rob

abili

dad

[ V

lt v

]

Inferior

Mejor

Superior

























P(Vltv)

016 01 070 01 043 01 029 02 078 02 054 02 039 03 083 03 061 03 047 04 088 04 068 04 054 05 093 05 074 05 061 06 096 06 079 06 070 07 101 07 086 07 079 08 106 08 093 08 092 09 113 09 103 09 137 1 139 1 138 1

















Inferior 2601 2141 065 021

Mejor 2589 1871 074 022

Superior 2609 1661 083 022

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Mejor BCN3

Mejor BCN4


-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior BCN3


Inferior BCN4

Mejor BCN4

Superior BCN4


Superior Promedio







































Barcelona


αL βL _I LV σL

αm βm IV V

αU βU _I UV σU

281 2241 067 021 272 1931 075 021 2674 1701 083 022



P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 10)


7905 8791 9321 2688 4235 5689 539 127 2293








-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio





(a) (b)


Barcelona







2 Hormigoacuten 1370 1461 045 028 1416 1291 057 028 1453 1131 069 029



Tipologiacutea

P(V gt 05) P(V gt 08) P(V gt 10)



2 Hormigoacuten 4313 5964 7405 1076 2129 3561 236 639 1413








-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio










(a) (b)

(c) (d)


(c) y Les Corts (d)

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)



-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio



Barcelona



IV V αU βU

_I UV σU

1 Ciutat Vella 3406 2191 083 019 3305 1931 089 02 322 1701 096 02

2 Eixample 2431 1751 074 023 2361 1521 082 023 2315 1331 09 024


4 Les Corts 2034 1751 061 024 2016 1541 07 025 1985 1351 079 025


257 2171 063 021 253 1901 071 022 2483 1671 079 023

6 Gragravecia 2779 2171 068 021 2757 1921 077 021 2705 1691 085 022


8 Nou Barris 2675 2321 061 021 2627 2031 069 022 2651 1841 077 022

9 Sant Andreu 2587 2211 062 021 2447 1841 071 022 2465 1671 079 023

10 Sant Martiacute 2429 1961 066 022 2351 1691 074 023 2304 1471 083 024



de cada distrito

Distritos

P( V gt 05) P( V gt 08) P( V gt 10)


1 Ciutat Vella 9498 9729 9862 5596 6865 7915 1876 3043 4400

2 Eixample 8565 9144 9515 4099 5507 6776 1300 2314 3559


4 Les Corts 6792 7902 8676 2214 3502 4857 519 1123 2018


7207 8304 8992 2130 3534 4965 393 963 1835

6 Gragravecia 8086 8919 9396 2957 4483 5912 645 1402 2465


8 Nou Barris 6933 8112 8894 1805 3141 4541 285 756 1478

9 Sant Andreu 7081 8254 8946 1999 3543 4872 351 994 1779

10 Sant Martiacute 7623 8535 9157 2697 4134 5610 620 1353 2434





























0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Ciutat Vella

Eixample

Sants-Montjuiumlc

Les Corts


Gragravecia

Horta-Guinardoacute

Nou Barris

Sant Andreu

Sant Martiacute

Figu

Barc

Evaluacioacuten

ura 6-27 Prob

celona de ac

n probabilista

(

(b)

babilidad de

cuerdo con la

a del riesgo s

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

siacutesmico de ed

e de vulnerab

vulnerabilida

dificios en zo

ilidad V sea m

ad siacutesmica Me

onas urbanas

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

s

5 en cada dis

rior (b) y Supe

219

strito de

erior (c)

9

220

Figu

Barc

Ca

ura 6-28 Prob

celona de ac


(a)

(b)

babilidad de

cuerdo con la

naacutelisis de vu

que el iacutendice

as curvas de v

ulnerabilidad

e de vulnerab

vulnerabilida

en el meacutetod

ilidad V sea m

ad siacutesmica Me

o LM1_P

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

8 en cada dis

rior (b) y Supe

strito de

erior (c)


(a1) (b1)

(a2) (b2)

(a3) (b3)



-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio






αU βU _I UV σU

Ciutat Vella



Sants-Montjuiumlc






Horta-Guinardoacute



Sant Andreu




































6-27)




Distrito










Horta-Guinardoacute





224

(a1)

(a2)

(a3)

Figu

mamp

Ca

ura 6-30 Prob

posteriacutea (a) y


babilidad de

en los de ho

curvas de

naacutelisis de vu

que el iacutendice

rmigoacuten (b) de

vulnerabilida

ulnerabilidad

(b3)

e de vulnerab

e los distritos

ad Inferior (1

en el meacutetod

(b1)

(b2)

bilidad V sea

s de Barcelon

) Mejor (2) y

o LM1_P

mayor que 0

na de acuerd

y Superior (3)

8 en los edif

do con sus re

)

icios de

espectivas














-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]










Distrito



IV V αU βU

_I UV σU

Ciutat Vella


Eixample


Eixample 2238 1621 074 024 2177 1411 082 024 2156 1251 09 024


Sants-Montjuiumlc


Hostafrancs 2676 2041 07 021 2667 1831 078 022 2641 1631 085 022

15 Sants 1641 1631 05 026 1624 1421 06 027 1672 1301 069 027


17 Pedralbes 1801 1661 056 025 178 1451 065 026 1803 1311 074 026

Sarriagrave-Sant

Gervasi


Planes 2639 2371 058 021 2646 2141 066 021 2723 2001 073 021

Gragravecia

21 Gragravecia 2753 2051 072 021 2729 1811 08 022 2671 1591 088 022

22 Vallcarca 2289 2021 059 023 2268 1791 068 023 2305 1641 075 023

Horta-Guinardoacute

23 Guinardoacute 2451 2091 062 022 2379 1801 071 023 2383 1621 079 023

24 Horta 2672 2281 062 021 2573 1951 071 022 2734 1901 077 021


Nou Barris


266 2271 062 021 2654 2041 07 021 2712 1891 077 022


Vallbona 2694 2221 064 021 2648 1951 073 022 2639 1751 08 022

Sant Andreu


Sant Martiacute





cada barrio

Distrito



Ciutat Vella



Eixample 8429 9030 9429 4073 5424 6633 1362 2353 3516


Sants-Montjuiumlc


Hostafrancs 8249 8965 9416 3297 4692 6053 811 1568 2625



Gervasi


Planes 6487 7694 8559 1493 2579 3771 211 531 1022


Horta-Guinardoacute


Nou Barris


7119 8170 8896 1977 3199 4479 335 774 1416


Vallbona 7521 8507 9128 2343 3755 5144 442 1037 1889

Sant Andreu


Sant Martiacute



(a)

(b) (c)










0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample


Sagrada Familia

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta Eixample

Estacioacute Nord

Sagrada Familia

0 05 1 150

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Sant Antoni

Esquerra Eixample

Dreta Eixample

Estacioacute Nord

Sagrada Familia





















(a) (b)



-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

-1 -05 0 05 1 15 20

01

02

03

04

05

06

07

08

09

1


Pro

bab

ilid

ad [

V lt

v ]

Inferior

Mejor

Superior

230

Fig

Barc

Ca

ura 6-34 Pro

celona de ac


(

(b)

obabilidad de

cuerdo con la

naacutelisis de vu

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

ulnerabilidad

e de vulnerab

vulnerabilida

en el meacutetod

bilidad V sea

ad siacutesmica Me

o LM1_P

(c

mayor que 0

ejor (a) Inferi

c)

05 en cada ba

ior (b) y Supe

arrio de

erior (c)

Fig

Barc

Evaluacioacuten

ura 6-35 Pro

celona de ac

n probabilista

(

(b)

obabilidad de

cuerdo con la

a del riesgo s

(a)

que el iacutendice

as curvas de v

siacutesmico de ed

e de vulnerab

vulnerabilida

dificios en zo

bilidad V sea

ad siacutesmica Me

onas urbanas

(c)

mayor que 0

ejor (a) Inferi

s

08 en cada ba

ior (b) y Supe

231

arrio de

erior (c)

232

Figura

del Ei

Ca

6-36 Probab

ixample de a


(a)

(b)

bilidad de que

acuerdo con l

naacutelisis de vu

e el iacutendice de

las curvas de

ulnerabilidad

vulnerabilida

e vulnerabilid

en el meacutetod

ad sea mayo

dad siacutesmica M

o LM1_P

(c)

r que 05 en c

Mejor (a) Infe

cada edificio

erior (b) y Su

del distrito

perior (c)


66 Discusioacuten


























(Tabla 6-25)























































siacutesmica





















LM1_P















el presente trabajo




obtenidos




















Figura 3-4

































Inferior 432E-03 172E-03 642E-04 198E-04 380E-05

Inferior + σ 543E-03 233E-03 935E-04 311E-04 657E-05

Mejor - σ 565E-03 242E-03 960E-04 311E-04 624E-05

Mejor 669E-03 307E-03 131E-03 460E-04 103E-04

Mejor + σ 812E-03 401E-03 183E-03 694E-04 172E-04

Superior - σ 844E-03 418E-03 190E-03 704E-04 167E-04

Superior 969E-03 511E-03 247E-03 994E-04 263E-04

Superior + σ 114E-02 642E-03 332E-03 143E-03 416E-04





Inferior - σ 143E-02 711E-03 287E-03 839E-04 128E-04

Inferior 162E-02 884E-03 396E-03 131E-03 236E-04

Inferior + σ 186E-02 112E-02 557E-03 205E-03 424E-04

Mejor - σ 171E-02 961E-03 439E-03 147E-03 266E-04

Mejor 188E-02 115E-02 580E-03 218E-03 463E-04

Mejor + σ 209E-02 141E-02 781E-03 328E-03 797E-04

Superior - σ 196E-02 124E-02 648E-03 253E-03 559E-04

Superior 210E-02 143E-02 816E-03 355E-03 913E-04

Superior + σ 227E-02 168E-02 105E-02 506E-03 149E-03


















7-8)







Inferior 231 582 1557 5060 26328

Mejor 150 326 764 2174 9668

Superior 103 196 404 1006 3809

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos




superior +





Inferior 62 113 252 764 4243

Mejor 53 87 172 458 2158

Superior 48 70 123 282 1095







5-16)


Inferior 433E-03 161E-03 567E-04 167E-04 311E-05

Mejor 690E-03 296E-03 119E-03 395E-04 849E-05

Superior 103E-02 509E-03 232E-03 877E-04 218E-04




5-16)


Inferior 174E-02 857E-03 351E-03 108E-03 188E-04

Mejor 209E-02 116E-02 531E-03 184E-03 369E-04

Superior 241E-02 150E-02 781E-03 309E-03 735E-04

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos




superior +





Inferior 231 622 1762 6002 32155

Mejor 145 338 842 2530 11776

Superior 97 196 431 1140 4582







1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

enci

a d

e ex

ced

en

cia

[1

antilde

o]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

enc

ia d

e ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior





Inferior 57 117 285 929 5307

Mejor 48 86 188 545 2713

Superior 41 66 128 323 1361

















1 2 3 4 50

0002

0004

0006

0008

001

0012

0014

0016

0018

002


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

Mejor BCN3

Mejor BCN4

















3-4)






















Mejor promedio 73 138 295 798 3456








1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cue

nc

ia d

e e

xce

de

nci

a [1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

1

102

103

104

105


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio




















32





5 6 7 8 910

-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

I EMS98

Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

(1a

ntildeo

)

475 antildeos







moderado







1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

inferior

mejor

superior

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exce

den

cia

[1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos













Mejor promedio 82 162 373 1136 6275









Diferencia 9 24 78 338 2819






























armado (28)






Mejor promedio 91 193 466 1433 7269









1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio















1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio





(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)






1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cuen

cia

de

exc

ede

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Ciutat Vella

Eixample

Sants-Montjuiumlc

Les Corts


Gragravecia

Horta-Guinardoacute

Nou Barris

Sant Andreu

Sant Martiacute

Figura

acuerdo

Evaluacioacuten

a 7-17 Period

con las curv

la curv

n probabilista

(

(b)

dos de retorn

vas promedio

va de peligro

a del riesgo s

(a)

o en antildeos de

del riesgo siacute

osidad siacutesmic

siacutesmico de ed

el grado de da

iacutesmico Mejor

ca calculada e

dificios en zo

antildeo moderad

r (a) Inferior (

en el present

onas urbanas

(c

do en cada dis

(b) y Superior

e trabajo (Fig

s

c)

strito de Barc

r (c) estimad

gura 5-16)

253

celona de

das mediante

3











(a) (b)

(c) (d)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




de sitio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

exc

ed

en

cia

[1

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio













(a) (b)

(c) (d)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




(Figura 5-16)

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio












valor medio de 29

(a) (b)

(c) (d)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio






































Distrito














262

Figur

acuerdo

Cap

ra 7-24 Perio

con las curv

la curv


(

(b)

odos de retorn

vas promedio

va de peligro


(a)

no en antildeos d

del riesgo siacute

osidad siacutesmic

esgo siacutesmico

del grado de d

iacutesmico Mejor

ca calculada e

o en el meacutetod

dantildeo modera

r (a) Inferior (

en el present

do LM1_P

(c)

do en cada b

(b) y Superior

e trabajo (Fig

barrio de Barc

r (c) estimad

gura 5-16)

celona de

das mediante

Figura

Barce

Evaluacioacuten

(b)

7-25 Periodo

elona de acue

mediante la

n probabilista

(a)

os de retorno

erdo con las

a curva de pe

a del riesgo s

o del grado de

curvas del rie

eligrosidad siacute

siacutesmico de ed

e dantildeo mode

esgo siacutesmico

iacutesmica calcul

dificios en zo

erado en cada

o Mejor (a) In

lada en el pre

onas urbanas

(c)

a edificio del

nferior (b) y S

esente trabajo

s

distrito del E

Superior (c) e

o (Figura 5-1

263

Eixample de

estimadas

6)

3







antildeos














1 2 3 4 510

-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos


Inferior promedio

Inferior + promedio

Mejor - promedio

Mejor promedio

Mejor + promedio

Superior - promedio

Superior promedio

Superior + promedio
























Mejor promedio 80 139 276 692 2816

Mejor + σ promedio 70 113 207 474 1723




1 2 3 4 510

1

102

103

104

105


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior - promedio

Inferior promedio

Inferior + promedio

Mejor - promedio

Mejor promedio

Mejor + promedio

Superior - promedio

Superior promedio

Superior + promedio










































1 2 3 4 510

-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia [

1a

ntildeo

]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos



1 2 3 4 510

1

102

103

104


Pe

rio

do

de

re

torn

o [

antilde

o]

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos











7-2





k kVD Vcu FD 7-2





















Grado de dantildeo





1 0035 0020 0055 2 0145 0100 0200 3 0305 0500 0450 4 0800 1000 0800 5 1000 1000 1000



Barcelona

LD1 LD2 LD3 LD4 LD5

2554 10579 22253 58368 72960








excedencia



103

104

105

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio















2 Eixample 12774244


4 Les Corts 3674114







Total 63327130

(a) (b)



102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

105

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)




102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio


(a) (b)



74 Discusioacuten




















102

103

104

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio

102

103

104

10-4

10-3

10-2

10-1


Fre

cu

en

cia

de

ex

ce

de

nc

ia (

1a

ntildeo

)

95 antildeos

475 antildeos

975 antildeos

2475 antildeos

Inferior promedio

Mejor promedio

Superior promedio














































































siacutesmicos






de dantildeo
























































































vulnerabilidad


























263 antildeos


































incertidumbre











de dichos desastres















confianza














9 REFERENCIAS




















284 Referencias














































286 Referencias













































288 Referencias










































290 Referencias
















































292 Referencias













































294 Referencias








































296 Referencias












































Anexo A










Medio (34 o 5) +002















Bajo ( 1 o 2) -004 -004 -004

Medio (34 o 5) 0 0 0

Alto (6 o maacutes) +008 +006 +004






A-2 Anexo A


Anexo B



B-2

Figuura B-1 Loca


A

as zonas ZRP

Anexo B


abla B-1

Introdu

En este a

a la indi

USERIS

informac

Descripc

USERIS

edificios

Instalac

Para usa

operativo

Ejecucioacute

Al ejecu

con el u

(File) 2)

Evaluacioacuten

ccioacuten

anexo se inc

icada en dive

SK Por lo ta

cioacuten sobre el

cioacuten general

SK 2011 es

s mediante la

cioacuten

ar el coacutedigo

o Windows

oacuten

utar USERIS

usuario (Figu

) Datos (Dat

n probabilista

cluye informa

ersos capiacutetul

anto los usu

l manejo de U

l

un coacutedigo p

a metodologiacute

o USERISK

particularme

K 2011 se m

ura C-1) Des

a) 3) Ejecut

Figura

a del riesgo s

Uso d

acioacuten sobre e

los de la pre

uarios e inter

USERISK 20

para ordenad

iacutea probabilist

2011 es n

ente el sistem

muestra la pa

sde esta pan

tar (Run) 4)

C-1 Pantalla

siacutesmico de ed

Anexo

de USERIS

el uso del coacute

esente Tesis

resados en U

011

dor que per

ta LM1_P y

ecesario ins

ma Windows

antalla princi

ntalla se pued

Herramienta

a principal de

dificios en zo

C

SK 2011

oacutedigo USERI

y a la que

USERISK pu

rmite hacer

la metodolog

stalarlo en u

s XP en adela

ipal de la ap

de acceder a

as (Tools) y

l coacutedigo USE

onas urbanas

ISK Dicha i

contiene la a

ueden consu

estimaciones

giacutea LM1 de R

un ordenado

ante

plicacioacuten que

a los moacutedulo

5) Ayuda (H

ERISK 2011

s

informacioacuten

ayuda del pr

ultar esas tre

s del riesgo

Risk-UE

or que posea

e funciona co

os siguientes

Help)

C-1

es adicional

ropio coacutedigo

s fuentes de

o siacutesmico de

a el sistema

omo interfaz

1) Archivo

l

o

e

e

a

z

o

C-2

Moacutedulo

Las prin

- Nu

siacutesm

pos

US

nue

que

US

(se

mo

par

al i

US

- Ab

del

C-1

Tab

- Gu

gen

- Sal

Figura C

Archivo (F

cipales opcio

uevo (New)

mico de edi

sibilidad de g

SERISK Pos

evo proyecto

e se estudiar

SERISK reali

debe respe

odificadores

rte en esta p

intervalo de

SERISK son

brir (Open)

l proyecto tie

1 se describe

bla C-2 se m

uardar como

nerales del pr

lir (Exit) Op

C-2 Pantalla d

ile)

ones de este

Opcioacuten par

ificios Al e

guardar en u

steriormente

o (Figura C-2

raacute Este dato

izaraacute determi

etar el uso

regionales d

pantalla (Figu

valores posib

-1 y 2

Opcioacuten para

ene extensioacute

en los datos q

muestra un eje

o (Save as)

royecto

pcioacuten para fi

de USERISK

y lo

A

moacutedulo son

a iniciar un

ejecutar esta

un archivo co

se muestra

2) En esta p

o es muy im

inadas consid

de minuacutescu

de dicha ciud

ura C-2) el u

bles del iacutendi

a abrir un arc


que debe con

emplo de los

Opcioacuten pa

inalizar la eje

en la que se

s liacutemites del

Anexo C

las siguiente

nuevo proy

a opcioacuten se

on extensioacuten

la pantalla e

antalla se req

mportante por

deraciones P

ulas y may

dad que por

usuario pued

ice de vulner

chivo corres

contiene info

ntener el arch

datos y el fo

ara guardar

ecucioacuten del c

asignan o m

iacutendice de vul

es

yecto para ca

muestra un


en la que se d

quiere propo

rque en func

Por ejemplo

yuacutesculas) en

r defecto se

e confirmar

rabilidad Lo

spondiente a

ormacioacuten ge

hivo con exte

ormato de un

en un archi

coacutedigo USER

uestran el no

lnerabilidad s

alcular la vu

na ventana

nformacioacuten d

deben asigna

orcionar el no

cioacuten del nom

si se asigna

ntonces USE

han incluido

o proponer l

os valores pro

un proyecto

neral sobre e


n archivo con

ivo con exte

RISK

ombre de la c

siacutesmica

ulnerabilidad

en la que s

del proyecto

ar los primer

ombre de la

mbre que se

a el nombre d

ERISK con

o en el coacutedi

los nuacutemeros

opuestos por

o ya existente

el proyecto

ardquo Adicional



ciudad o zona

d y el riesgo

se ofrece la

existente en

ros datos del

zona urbana

proporcione

de Barcelona

nsideraraacute los

go Por otra

que definen

r defecto por

e El archivo

En la Tabla

lmente en la

ldquodatardquo

ardquo los datos

a de estudio

o

a

n

l

a

e

a

s

a

n

r

o

a

a

s











Barcelona

2

-12

















C-4

Figura C

Tabla C-3

le prop

111111221121

Figura

informa

curvas

C-3 Pantalla d

3 Ejemplo de

porcionan a U

vulne

11112284422221940

C-4 Pantalla

cioacuten que def

de peligrosid

de USERISK

e los datos y

USERISK los

rabilidad y rie

488469M31838310RC

a de USERISK

ine a las curv

dad que se g

A

2011 en la qu

el formato de

datos de dos

esgo siacutesmico

371931RRC3291975II

K 2011 en la q

vas de peligro

generan a par

Anexo C

ue es posible

estudiar

e un archivo

s edificios de

o Nombre de

10 N01

que se asign

osidad siacutesmi

rtir de los dat

e proporciona

de texto con

e Barcelona d

el archivo ldquoE

a el archivo c

ca En esta m

tos contenido

ar informacioacute


de los cuales

dificios_ejem

con extension

misma pantall

os en el archi

oacuten sobre los e

cvsrdquo median

se requiere e

mplocsvrdquo


la se pueden

ivo con exten

edificios por

nte el cual se

estimar su

contiene la

mostrar las


e
























0 1




4 4695696574 0027000490001100001 5 55565758 00270012000190000210000062 5 531556575815 002700213000378000055000012

C-6 Anexo C



edificios


















































proporcionada






Datos



C-8 Anexo C







Datos














Resultados










edificio 0192 0290








Descripcioacuten

Datos













Resultados










C-10 Anexo C






Datos








Resultados

13 Dantildeo medio















Figura C

edificio

cada

Figura C

estudia

Evaluacioacuten

C-5 Pantalla d

o estudiado

curva de vul

C-6 Pantalla d

ado en este c

teacute

n probabilista

de USERISK

en este caso

lnerabilidad s

de USERISK

caso se obse

eacuterminos de fre

a del riesgo s

en la que se

o se muestran

siacutesmica (Infer

en la que se

rvan las curv

ecuencias an

siacutesmico de ed

pueden obse

n las curvas y

rior Mejor y S

pueden obse

vas de riesgo

nuales de exc

dificios en zo

ervar las curv

y los respect

Superior) del

ervar las curv

o siacutesmico del

cedencia vers

onas urbanas

vas de vulner

ivos paraacutemet

l edificio 2 de

vas de riesgo

edificio 2 del

sus grado de

s

rabilidad siacutesm

tros α y β que

el ejemplo (Ta

o siacutesmico de c

l ejemplo (Ta

dantildeo

C-11

mica de cada

e definen a

abla C-4)

cada edificio

abla C-4) en

C-12

Figura C

estudia

Moacutedulo

Las opci

- Iacutend

com

- Ac

coacuted

C-7 Pantalla d

ado en este c

Ayuda (He

iones de este

dice (Index)

mplementaria

erca de (Ab

digo USERIS

Figura C

de USERISK

caso se obse

teacutermino

lp)

e moacutedulo son

Opcioacuten que

a a la conten

out) Opcioacuten

SK y sobre lo

C-8 Pantalla d

A

en la que se

rvan las curv

os de los per

n las siguiente

e muestra la a

nida en el pre

n que muestr

os autores de

de USERISK c

Anexo C

pueden obse

vas de riesgo

riodos de reto

tes

ayuda de US

esente docum

ra la pantalla

el mismo (Fi

con informac

ervar las curv

o siacutesmico del

orno del grad

SERISK En

mento sobre e

a que contien

gura C-8)

cioacuten sobre la

vas de riesgo

edificio 2 del

do de dantildeo

dicha ayuda

el uso de USE

e informacioacute

versioacuten de d

o siacutesmico de c

l ejemplo (Ta

se ofrece inf

ERISK

oacuten sobre la v

dicho coacutedigo

cada edificio

abla C-4) en

formacioacuten

ersioacuten del


Anexo D





















(P2)



CH Chapa plegada

FI Fibrocemento



OB Obra

SI Sinteacuteticos

TM Ladrillo macizo

D-2 Anexo D


(P3)












CH Chapa Plegada

FI Fibrocemento

PS Pizarra

TA Tejidos D

TC Catalana

TE Terraza

TL Teja S

TS Teja SOL



CR Ceraacutemica

ES Estucado

MM Maacutermol


PN Piedra Natural

RE Revocado

TV Obra Vista

VD Acristalado


forjados (P6)


CC Ceraacutemica

FO Hormigoacuten

GR Granito

MM Madera

MO Mosaico

PQ Parquet

ST Sinteacuteticos

TE Terrazos

evaluación probabilista del riesgo sísmico de edificios en

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