RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO DE LADERAS

RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO DE LADERAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA
EN TOPOGRAFÍA, GEODESIA Y CARTOGRAFÍA
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
Proyecto con América Latina 2005 (UPM)
RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO
DE LADERAS EN EL SALVADOR
Coordinadora:
Participantes:
INFORME FINAL
Belén Benito
Rosa Mª García Blanco
María José García
Jorge Gaspar
María Esther Jiménez
Diciembre 2005
1.
INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS
El Proyecto solicitado y aprobado en la convocatoria de 2005 de proyectos con América Latina de la UPM,
ha supuesto una línea de continuidad se una colaboración iniciada en El Salvador, a raíz del devastador
terremoto ocurrido el 13 de Enero de 2001. Este terremoto causó el deslizamiento de Las Colinas de Santa
Tecla (foto de la portada) que causó más de 600 víctimas mortales.
Tras ese terremoto, un grupo de profesores de diversas universidades Españolas, realizamos una visita al
país, respondiendo a una petición de ayuda, cursada desde la Universidad Centroamericana Simeón Cañas
(UCA), para colaborar en tareas de inspección de daños e interpretación de registros de movimiento.
Durante la estancia de 2 semanas de duración (20 Enero al 5 de Febrero) iniciamos una colaboración con el
Ministerio de Ambiente y Recursos Naturales de El Salvador (MARN) y comprobamos el alto potencial de
peligro de deslizamientos existente en el país, debido a la confluencia de factores que allí se presentan y
que son determinantes de mismo: Topografía abrupta, suelos muy poco consolidados, elevado índice de
lluvias durante la mitad el año y elevada sismicidad. A ese peligro hay que añadir la falta de recursos
humanos y materiales para abordarlo, lo que hace que aumente la vulnerabilidad y el riesgo asociado.
Además, en El Salvador, no existen estudios superiores de Geología ni de Sismología, con la consiguiente
ausencia de técnicos cualificados. Todo ello ha motivado el interés prioritario por establecer una línea de
cooperación en el país, con una vertiente de investigación aplicada y otra estrictamente formativa. Este es el
objetivo global de la línea de acción emprendida, en el marco de la cual se sitúa el presente Proyecto.
En cuanto a los objetivos estrictamente técnicos del Proyecto, el objetivo final concebido es el desarrollo de
una metodología que permita el análisis multidisciplinar de riesgos de deslizamientos catastróficos de
laderas en El Salvador, lo que conlleva a su vez los siguientes objetivos específicos
1) Caracterización de la acción sísmica capaz de inducir deslizamientos.
2) Evaluación de la amenaza de deslizamientos inducidos por sismos, incluyendo como detonante el
movimiento estimado previamente, e introduciendo otros factores que intervienen en el fenómeno,
como la geología y topografía del terreno, el índice de lluvias, la vegetación, etc.
En el apartado 3 se describe la metodología propuesta y las actividades desarrolladas con el doble objetivo
expuesto.
2.
ANTECEDENTES DE COLABORACIÓN
A raíz del terremoto del 13 de Enero de 2001 y respondiendo a una invitación del Departamento de
Mecánica Estructural de la Universidad Centroamericana Simeón Cañas (UCA), se configuró en España un
grupo de trabajo, que se desplazó a El Salvador para asistir en la evaluación de los efectos del terremoto.
Este grupo estaba compuesto por especialistas en sismología, geotécnia e instrumentación sísmica de la
Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Universidad Complutense de Madrid (UCM), Universidad de
Granada, el Centro de Estudios y Experimentación de Obras Públicas (CEDEX) y el Real Observatorio de la
Armada en San Fernando (ROA), coordinados por la profesora Belén Benito de la UPM (coordinadora del
presente Proyecto).
Durante su estancia en El Salvador, los miembros del grupo antes mencionado contactaron con el MARN, el
Comité de Emergencia Nacional (COEN) y el Centro de Investigaciones Geotécnicas (CIG) del Ministerio de
Obras Públicas (MOP), para colaborar con las actividades de evaluación de daños y determinación de áreas
de peligro por nuevos deslizamientos. Al cabo de su estancia, se discutió la posibilidad de formular y
gestionar proyectos de cooperación científica y técnica, dirigidos hacia investigaciones en los temas de
sismología y deslizamientos. Los resultados de las evaluaciones producto de la visita a El Salvador y los
2
estudios posteriores realizados fueron expuestos en el informe: “Estudio de la crisis sísmica de enerofebrero de 2001 en El Salvador. Asistencia Técnica Española”.
Un mes después del primer terremoto ocurrió un segundo, el 13 de Febrero de 2001, con epicentro cerca de
San Pedro de Nonualco, que causó más de 200 víctimas mortales. Inmediatamente después del este
terremoto, el Gobierno de El Salvador gestionó ante el Gobierno de España, asistencia en los temas de
vigilancia volcánica y sísmica. Por este motivo, AECI contactó con la profesora Belén Benito de la UPM para
que propusieran proyectos de investigación en El Salvador que pudieran implementarse durante el año
2001. Tras la solicitud de AECI, la citada profesora comenzó a gestionar la propuesta de un proyecto
esencialmente sísmico, para lo que contactó con el CIG y el MARN (que entonces organizaba la creación de
SNET), con objeto de tener conocimiento sobre las principales necesidades y preferencias de actuación en
temas de riesgo sísmico en el país, así como de integrar a estas Instituciones en el proyecto. Se vio
entonces la necesidad de incorporar a la UCA, como institución contraparte de El Salvador, y se configuró el
grupo de trabajo formado por los siguientes miembros: Carlos Pullinger y Douglas Hernadez (SNET),
Patricia Hasbun y José Cepeda (UCA) y Belén Benito (UPM). Este grupo ha venido teniendo una activa
colaboración desde entonces, que se ha visto reforzada con el presente Proyecto de la UPM. El proyecto
iniciado entonces y financiado por la UCA se tituló: “Contribución a la Renovación de la Red
Acelerometrica de El Salvador y Estudio del Movimiento de los Sismos de 2001 y sus Efectos”
La cooperación se reforzó con otro proyecto de investigación, solicitado el anterior Ministerio de Ciencia y
Tecnología de España dentro de la convocatoria del plan nacional I+D 2001-2004, titulado: “Evaluación del
Riesgo y Prevención de Deslizamientos Catastróficos de Laderas Inducidos por Terremotos.
Aplicación a los casos de El Salvador y Sureste de España”. El proyecto fue aprobado (Ren2001-0266C02-02) y se desarrolló contando como instituciones participantes el CEDEX y la UPM, siendo la
investigadora principal de la UPM la profesora Belén Benito. En el transcurso de este proyecto, aunque sin
vinculación oficial por tratarse del plan Nacional, se ha desarrollado una estrecha colaboración con el SNET,
que ha facilitado todos los datos disponibles y necesarios para el proyecto y ha mostrado indudable interés
en el mismo. A su vez el SNET ha sido receptor de todos los resultados.
Los proyectos previos han permitido iniciar una línea de trabajo en EL Salvador, en materia de Ingeniería
Sísmica y riesgo de deslizamientos, así como configurar un grupo de trabajo, que ha venido dando
resultados muy fructíferos hasta la fecha. Las técnicas, software desarrollado y mapas realizados se han
incorporado al plan de ordenamiento Territorial del SNET, y hay que destacar además, la capacitación de
técnicos de ese organismo en distintas materias implicadas en el proyecto. Numerosos trabajos han sido ya
publicados por el grupo en revistas de prestigio (ver apto de publicaciones, y otros están en vías de
publicación).
Por ultimo hay que destacar, parte del interés científico y formativo del proyecto, el indudable interés social
del mismo, al contribuir a mitigar el riesgo sísmico y de deslizamientos en un país altamente vulnerable a
estos fenómenos, que dispone además de escasos recursos humanos y materiales para abordarlos.
3
3. METODOLOGIA PARA LA EVALUACIÓN DE LA AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOS DE LADERAS INDUCIDOS POR TERREMOTOS EN
ÁREAS EXTENSAS. APLICACIÓN EN EL SALVADOR
3.1. INTRODUCCIÓN
En este apartado se presenta una propuesta metodológica para la deducción de un modelo de amenaza de
deslizamientos inducidos por terremotos partiendo del modelo desarrollado inicialmente por Rodríguez
(2001), que incluye esencialmente factores representativos de la topografía, la geología, la pluviometría y el
movimiento fuerte activado por el sismo. Dicho modelo se aplica al escenario del sismo del 13 de Enero de
2001 en El Salvador, del que se dispone de un importante volumen de datos representativos de todos los
aspectos que intervienen. El mapa de amenaza resultante es contrastado con el inventario de
deslizamientos de 2001, y el modelo es calibrado, reajustando los pesos de las diferentes funciones hasta
obtener un mapa de amenaza acorde con las observaciones.
La aplicación desarrollada ha conllevado la generación de herramientas necesarias para la práctica de la
metodología de análisis, en primer lugar para su calibración en El Salvador. Ello ha supuesto
concretamente, la construcción de un SIG con toda la información requerida (mapa geológico digitalizado a
escala 1:100.000, modelo digital del terreno, mapa de pendientes, mapas de precipitaciones media anual y
mensual, mapas de movimiento fuerte, etc.) así como el desarrollo de algoritmos para llevar a cabo
operaciones de álgebra de capas, que permitan la evaluación de las variables implicadas en el cálculo, de
acuerdo a la metodología seguida.
En una primera fase, la estimación del movimiento fuerte incluyó sólo amplificación por geología, pero no
por topografía, dada la dificultad de generalizar la influencia de ésta en el movimiento fuerte del suelo. En
dicha fase la influencia de la topografía y de las lluvias se consideraron con el mismo peso en la función de
susceptibilidad, y ésta a su vez se ponderó igual que la acción sísmica en la estimación de la amenaza o
peligro de deslizamientos. En una segunda fase, se procedió a incorporar la topografía en el efecto local del
movimiento y a considerar diferentes pesos para evaluar las funciones de susceptibilidad y amenaza, de
modo que reflejaran mejor lo observado con datos reales. En este sentido, los datos de los sismos de 2001
aportaron un importante volumen de información para la calibración de modelos, a partir de los cuales se
puede estimar después la amenaza a futuros deslizamientos.
A continuación se presenta en primer lugar el marco teórico, donde se expone la metodología de partida a
seguir en la evaluación, y posteriormente la aplicación realizada, para el sismo del 13 de Enero de 2001 y
los resultados obtenidos en las dos iteraciones realizadas, con el consiguiente modelo de amenaza
calibrado.
Basándonos en el modelo teórico de Rodríguez (2001), la amenaza de deslizamientos (Hs) se plantea como
una función que combina la susceptibilidad de un talud a deslizarse (S) y la carga sísmica inducida que
actúa como detonante (T):
HS = T ⋅ S
(ec.1)
A su vez, la función de susceptibilidad, S, depende de la topografía, la litología y las condiciones de
humedad del suelo, entre otras. En la metodología referida la función de susceptibilidad queda definida por:
S=
1
(G + C )
2
(ec. 2)
donde G representa la geometría del talud, expresada en términos de pendiente, y C representa el factor
climático, que incluye las lluvias totales de un periodo de acumulación de un año y de un mes, y sus
4
respectivos excesos con respecto a la media multianual de cada uno de ellos. El factor ½ es incluido con el
fin de asignar el mismo valor de ponderación a cada una de las dos variables consideradas.
A su vez, el factor C se define como:
C=
1
(LTR + STR + LTE + STE )
4
(ec.4)
donde LTR representa la lluvia total de largo periodo de acumulación, STR la lluvia total de corto periodo de
acumulación, LTE es el exceso de lluvia de largo periodo de acumulación con respecto a la media
multianual y STE es el exceso de lluvia de corto periodo de acumulación con respecto a la media multianual.
El factor ¼ considera que los cuatro términos de la función tienen el mismo peso dentro de la variable C, lo
que no es necesariamente cierto. Una definición más apropiada de los factores de ponderación a asignar a
las diferentes variables ayudará a mejorar el modelo de predicción. Ello requerirá, en fases posteriores,
realizar análisis estadísticos más complejos para calibrar dichos pesos.
Por otra parte, la función detonante T es definida en términos de la aceleración pico del terreno, la cual debe
ser determinada a partir de modelos de predicción del movimiento fuerte y considerando la influencia del
efecto de sitio por geología y por topografía.
Hasta el momento la función T se define como:
T=
(SP − SPmin )
(SPmax
− SPmin )
(ec.5)
En esta ecuación SP (Parámetro Sísmico) se representa generalmente por la aceleración pico (PGA) del
punto donde se hace el análisis, mientras que SPmin y SPmax representan los valores de PGAmin y PGAmax,
que definen el rango de aceleraciones dentro de la zona potencialmente afectada por deslizamientos. Estos
valores máximo y mínimo corresponden a puntos donde se han observado deslizamientos, y pueden
estimarse a partir de correlaciones empíricas deducidas con la base de datos. Si la metodología se aplica a
un determinado sismo, para calibrar los parámetros con observaciones reales, estos valores deben
determinarse tras obtener la distribución de aceleraciones en la zona donde ha habido deslizamientos.
Una vez definidas las funciones S y T, el nivel de amenaza se obtiene con base a gráficas como la
presentada en la figura 1a, modificada de la original de Rodríguez (2001) para el caso práctico de El
Salvador.
La gráfica compuesta por valores de Susceptibilidad y Detonante se divide en cinco rangos o grupos que
nos definirán el nivel de amenaza correspondiente a cada punto del mapa. Estos niveles son: muy bajo,
bajo, medio, alto y muy alto.
5
1.0
T
0.9
VERY HIGH
0.8
0.7
HIGH
0.6
0.5
MEDIUM
0.4
LOW
0.3
0.2
VERY
LOW
0.1
0.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
S
Figura 1a. Gráfica para la evaluación de la amenaza por deslizamientos. La identificación de diferentes niveles se
establece atendiendo a los valores de Susceptibilidad (S) y función detonante (T)
Un esquema de la metodología propuesta, con los diferentes aspectos que intervienen, se muestra en la
figura 1b.
Figura 1b. Esquema de la metodología propuesta
6
3.2. APLICACIÓN A LOS SISMOS DE 2001 EN EL SALVADOR
Para la evaluación de peligrosidad de deslizamientos en el caso de El Salvador se han ejecutado varias
fases que se enumeran a continuación:
1. Creación de un SIG geofísico de El Salvador
2. Modelo Digital del Terreno y Mapa de Pendientes
3. Caracterización del Movimiento Fuerte
4. Estudio de Efecto Local
5. Mapa de peligrosidad a los deslizamientos de El Salvador
3.2.1. Creación del SIG de El Salvador
La creación de un SIG en el contexto del presente Proyecto responde primeramente al objetivo de disponer
de una herramienta útil para la recopilación y el almacenamiento ordenado de datos sísmicos, geológicos y
tectónicos, en distintas capas de información, y de posibilitar su posterior interrelación por medio de
algoritmos programados para realizar las necesarias operaciones. En segundo lugar, el SIG constituye un
sistema ágil para la representación de mapas, tanto correspondientes a alguna fase intermedia de cálculo,
como mapas con resultados finales. Al mismo tiempo, los diferentes mapas que se han ido generando
sucesivamente se incorporaron al SIG inicialmente creado, por lo que éste se fue retro-alimentando con
toda la información manejada y producida en el Proyecto, constituyendo una importante base de datos para
estudios futuros.
3.2.2. Modelo Digital del Terreno y Mapa de Pendientes
Partiendo de la cartografía digital a escala 1:25.000 aportada por el Servicio Nacional de Estudios
Territoriales de El Salvador (SNET), con curvas de nivel cada 20 metros, se procedió con herramientas de
análisis espacial tridimensional de ArcGis 8.3, a la generación de una malla triangular, TIN (Triangulated
Irregular Network). A continuación, se transformó esta malla en una estructura matricial regular o “grid”, con
un tamaño de celda de 100 metros. El resultado es un Modelo Digital del Terreno (MDT) que contiene la
información altimétrica en cada punto del mismo. A partir de este MDT se ha generado un mapa de
pendientes, que contiene el ángulo (en grados) en cada punto del mapa. Esta información ha resultado
básica para evaluar el efecto local en el movimiento del suelo que actúa como detonante y para estimar el
factor geométrico que interviene en la susceptibilidad (S).
3.2.3. Caracterización del Movimiento Fuerte
A la hora de evaluar el potencial de deslizamientos inducidos por sismos se requiere un estudio de
caracterización del movimiento fuerte esperado por terremotos en la zona. Dicha tarea ha requerido varias
acciones: procesado y tratamiento de registros del movimiento en zonas de deslizamientos, estimación de
parámetros característicos del mismo (aceleración, velocidad y desplazamiento pico, duración, intensidad de
Arias, espectros de respuesta, etc.) y estudio de efectos locales debido a la composición del suelo y a la
topografía. El análisis estadístico de los registros ha llevado a la deducción de modelos de movimiento
fuerte, que permiten después estimar parámetros de movimiento de forma empírica en zonas donde no se
disponga de tales registros. Dichos modelos actúan entonces como modelos de predicción.
Partiendo de registros del terremoto del 13 de Enero de 2001 y de su serie de réplicas se ha estimado un
modelo espectral de movimiento para sismos de subducción en El Salvador. Dichos modelos permiten la
predicción de la aceleración pico PGA o de aceleraciones espectrales en función de la magnitud, distancia y
tipo de suelo. Igualmente, partiendo de los registros del 13 de Febrero se ha deducido otro modelo para
sismos de cadena volcánica, habiendo sido ambos ya publicados (Cepeda et al., 2004). Dichos modelos
han servido como punto de partida para caracterizar el movimiento en sus correspondientes escenarios, en
la aplicación dirigida a evaluar el peligro de deslizamientos y constituyen un referente para futuros estudios
de amenaza sísmica en la zona.
7
3.2.4. Estudio del Efecto Local
El estudio del efecto local del suelo es un factor a tener en cuenta en la caracterización del movimiento,
puesto que la composición geológica y la topografía de un lugar pueden afectar considerablemente al
movimiento registrado, siendo en muchas ocasiones responsable de los mayores daños causados por el
terremoto. Sin embargo, su evaluación en un emplazamiento dado, requiere un conocimiento preciso de la
estratigrafía del terreno bajo el emplazamiento, así como de la geometría y forma del relieve en el mismo.
Cuando el estudio se realiza, como en el caso que nos ocupa, en un área extensa, es necesario adoptar
hipótesis e introducir generalizaciones para considerar tanto el efecto de la geología como el de la
topografía, evidentemente con menor detalle que el requerido para un emplazamiento particular. Se acuden
entonces a clasificaciones más o menos sencillas, y se asignan factores de amplificación a cada clase
diferenciada. En el caso de la geología, la mayor parte de las clasificaciones existentes en la literatura
atienden a las propiedades geológicas y dinámicas de los materiales. En el caso de la topografía, es más
difícil establecer generalizaciones y asignar factores de amplificación, ya que el efecto no depende sólo del
accidente topográfico, sino también de las características de la radiación incidente. Pero una aproximación
valida puede ser considerar rangos de pendientes y asignar factores de amplificación promedio, al menos
en aplicaciones a escala regional. Este ha sido el tratamiento seguido en nuestro estudio.
3.2.4.1. Efecto Geológico
Tras una revisión de la literatura especializada, y la valoración de distintas clasificaciones propuestas al
caso de El Salvador, se ha optado por la clasificación de Borcherdt (1994), la cual ha sido también
contrastada con la propuesta por el MARN (2003) para suelos volcánicos de El Salvador, con el fin de
equiparar las clases de ambas y aprovechar los factores de amplificación asignados en la primera.
La Tabla 1 muestra la clasificación de las unidades geológicas según Borcherdt (1994) y MARN (2003).
El efecto local se cuantifica asignando una función de amplificación a cada clase, que generalmente actúa
sobre la aceleración pico del movimiento PGA. En nuestro caso, los factores de las clases I, II y III se han
extraído de la clasificación de Borcherdt (1994), recogidos en la Tabla 2. Para la clase de suelo IV según el
MARN (2003), no existía ningún factor equiparable, por lo que se ha estimado a partir de los datos
disponibles, ajustando por regresión los valores registrados en estaciones asentadas en esta clase de
suelo.
8
Tabla 1. Clasificación de unidades geológicas para la determinación de la amplificación por geología
(Q’f) Depósitos
sedimentarios del cuaternario
LITOLOGÍA
Depósitos acuáticos con intercalaciones de piroclastitas
Depósitos de estuario con/ sin manglares
Clase Borcherdt
(1994)
SC-IV
Clase MARN
4
SC-IV
4
Playa con nivel antiguo de costa
SC-III
4
Barra costera con nivel antiguo de costa
Depósitos coluviales sin representación de depósitos
subyacentes.
Depósitos coluviales con representación de depósitos
subyacentes. (por ejemplo Blockchutt...)
Cono de deyección
SC-III
4
SC-II
4
SC-II
4
SC-II
4
Suelo anmoor
SC-IVb
SC-IV
4
(S5’b): Conos de acumulación (escorias, tobas de lapilli, cinder.)
SC-II
4
(S5’a): Efusivas básicas - intermedias
(S4): "Tierra blanca": piroclastitas ácidas y apiclastitas volcánicas
subordinadas; localmente efusivas ácidas (s3'b)
(S3’b): Efusivas ácidas
SC-Ib
1
SC-IV
4
SC-I
1
SC-II
4
SC-Ib
4
SC-II
4
SC-Ib
1
SC-Ia
1
SC-II
4
SC-Ib
1
SC-Ib
3
SC-II
3
SC-Ia
3
SC-II
3
SC-Ia
1
SC-II
3
SC-Ib
3
SC-Ia
3
SC-II
3
SC-Ib
2
SC-Ib
1
SC-Ib
2
SC-Ia
2
(S5’c): Cenizas volcánicas y tobas de tapilli
(S3’a): Piroclastitas ácidas, epiclastitas volcánicas ("tobas color café")
(S2): Efusivas básicas -intermedias, piroclastitas subordinadas
(S1): Piroclastitas ácidas, epiclastitas volcánicas, localmente efusivas básicas
-intermedias
(C3): Efusivas básicas-intermedias
(C2): Efusivas ácidas y intermedias ácidas (ocurrencias aisladas en parte
eventualmente =ch2)
(C1): Piroclastitas ácidas, epiclastitas volcánicas
(b3): Efusivas básicas-intermedias
(b2): Efusivas básicas-intermedias, piroclastitas, epiclastitas volcánicas
subordinadas (estratos no diferenciados y edificios volcánicos)
(b1): Epiclastitas volcánicas y piroclastitas; localmente efusivas básicas intermedias intercaladas.
(ch2):Efusivas ácidas; piroclastitas ácidas subordinadas
(ch1): Piroclastitas ácidas, ignimbritas, epiclastitas volcánicas, localmente
efusivas ácidas intercaladas
(I): Rocas intrusivas ácidas hasta intermedias
(m2’b): Piroclastitas intermedias hasta intermedias-ácidas, epiclastitas
volcánicas, efusivas subordinadas
(m2’a): Efusivas intermedias hasta intermedias- ácidas piroclastitas
subordinadas (alteración regional por influencia hidrotermal)
(m1’b): Efusivas ácidas y ignimbritas localmente piroclastitas
(m1’a): Piroclastitas ácidas hasta intermedias; en la parte basal localmente
efusivas intermedias hasta intermedias- ácidas
(Vs): Capas rojas (conglomerado de cuarzo y caliza, areniscas, siltitas,
lutitas), localmente vulcanitas intermedias intercaladas
(ya): Calizas y calizas margosas con una intercalación de capas rojas (capas
rojas mapeadas como ts)
(ts): conglomerados de cuarzo principalmente rojos, areniscas, siltitas, lutitas;
localmente vulcanitas intermedias intercaladas; en la parte superior
localmente incluyendo capas rojas del grupo Yojoa
(ts’m): Metasedimentos, Metavulcanitas, principalmente ts, en parte
eventualmente más antiguas o más jóvenes
4
9
Tabla 2. Factores de amplificación para los grupos litológicos considerados en el análisis
Clase
Función de Amplificación
I
Amplificación=1.00
II
Amplificación=0.66*Aceleración+1.33
III
Amplificación =0.24*Aceleración+1.62
IV
Amplificación =2.44
3.2.4.2. Efecto Topográfico
Revisada la literatura especializada y dado que el estado actual del conocimiento en este aspecto es
todavía escaso, se optó por la aplicación de factores de amplificación promedios en función de rangos
determinados del ángulo de pendiente. La Tabla 3, muestra los valores de amplificación considerados a
este respecto.
Tabla 3. Valores de amplificación para rangos de pendiente
Pendiente
Valor de Amplificación
0º - 5º
Amplificación =1.00
6º - 10º
Amplificación =1.50
11º - 20º
Amplificación =2.00
21º - 35º
Amplificación =2.50
35º - 90º
Amplificación =3.00
3.2.5. Mapa de Peligrosidad a los Deslizamientos
3.2.5.1. Método y Fases Seguidas
Se ha realizado una primera aplicación dirigida a evaluar la amenaza de deslizamientos correspondiente al
escenario del sismo del 13 de Enero de 2001. El objetivo ha sido el desarrollo de las herramientas
necesarias para la puesta en práctica de la metodología expuesta (SIG con las diferentes capas,
programación de algoritmos para la definición de funciones y álgebra de capas, etc) y la calibración de
parámetros de los modelos mediante el contraste de los resultados con las observaciones reales.
Tomando como metodología de partida la expuesta anteriormente de Rodríguez (2001), se han realizado
algunas modificaciones para la evaluación de la amenaza por deslizamientos inducidos por sismos en El
salvador, como son: la introducción de diferentes pesos para el factor geométrico (G) y climático (C), la
consideración de los efectos locales, tanto geológico como topográfico en el movimiento sísmico y la
elección de diferentes rangos de susceptibilidad y detonante para definir la amenaza.
Para ello, se ha requerido, por una parte, elaborar un mapa con la función detonante, en nuestro caso
representada por la aceleración pico, PGA. Ello implica construir un mapa de isolíneas de PGA, que reflejen
las aceleraciones máximas alcanzadas en cada punto con el sismo del 13 de Enero. Esto a su vez exige
combinar los modelos de atenuación de movimiento por la distancia, con amplificaciones locales. Se ha
procedido secuencialmente, de la siguiente forma:
10
ƒ
Partiendo del modelo de movimiento fuerte desarrollado por Cepeda et al, (2004) a partir de los
acelerogramas de los sismos de subducción, del tipo PGA= f (M, R rup), siendo M la magnitud y
Rrup la distancia a la ruptura, se ha trazado un mapa de isolíneas de PGA sin incluir efecto local.
ƒ
Partiendo del SIG Geológico desarrollado en la ETSITGC de la UPM, Se ha realizado un mapa
generalizado de suelos, siguiendo la clasificación en cuatro clases propuesta por el MARN.
ƒ
Se han asignado factores de amplificación local para cada clase, a aplicar a los valores de PGA del
mapa previo. Estos factores han sido extraídos de la clasificación de Borcherdt (1994), para las 3
primeras clases, y de un análisis particular efectuado con los datos registrados en 2001 para la
clase 4.
ƒ
Se ha combinado el mapa previo de PGA con el mapa generalizado de suelos, y se han aplicado los
factores de amplificación establecidos, empleando para ello, herramientas propias del SIG como
operaciones de álgebra de capas. Así se ha obtenido un mapa preliminar de valores de PGA
previsiblemente generado por el sismo del 13 de Enero, incluyendo la geología superficial.
ƒ
Se ha creado un mapa de amplificación por topografía en función del ángulo de la pendiente del
talud. Asimismo, se ha multiplicado este factor topográfico por el mapa calculado en el apartado
anterior que representa los valores PGA incluyendo amplificación por geología.
ƒ
Las aceleraciones del mapa anterior se han normalizado. El mapa resultante es ya un indicador de
la función detonante.
Por otra parte, se ha elaborado un mapa de susceptibilidad, lo que ha requerido a su vez trazar un mapa de
pendientes (a partir del modelo digital del terreno) y un mapa de factor climático, a partir de los mapas de
precipitaciones media anual y mensual de Enero.
La combinación final del mapa de susceptibilidad y del mapa de detonante, nos da un mapa preliminar de
amenaza para el escenario del sismo del 13 de Enero. Este mapa preliminar lo contrastamos con los
deslizamientos observados del 13 de Enero.
La Figura 2 muestra esquemáticamente el proceso seguido y los mapas generados.
11
Figura 2. Esquema de la metodología de evaluación de la amenaza de deslizamiento
A continuación se detallan los mapas obtenidos de susceptibilidad y detonante para la evaluación final de la
amenaza.
3.2.5.2. Mapa de Susceptibilidad
En una segunda iteración se ha representado la función susceptibilidad variando los pesos asignados al
factor climático y al topográfico, respecto a la propuesta inicial. En la primera calibración realizada se
comprobó que el ángulo de la pendiente del talud es más susceptible al deslizamiento que el índice de
precipitaciones. En consecuencia se ha procedido a asignar un peso mayor al factor geométrico que el
factor climático, siendo el primero de ¾ y el segundo de ¼ La función de susceptibilidad aplicada es:
3
1
S = ⋅G + ⋅C
4
4
(ec. 6)
El mapa de susceptibilidad resultante se muestra en la Figura 3.
12
Figura 3. Mapa de susceptibilidad a deslizamientos inducidos por sismos, particularizado para el escenario del sismo
del 13 de enero de 2001
3.2.5.3. Mapa Detonante
A continuación, se ha elaborado un mapa con la función detonante, asociada también al sismo del 13 de
Enero, para el que se está contrastando la metodología. Esto ha supuesto construir un mapa de isolíneas
de PGA, que refleje las aceleraciones máximas alcanzadas en cada punto con dicho sismo. En primer lugar
dicho mapa se ha obtenido en suelo duro o roca, aplicando el modelo de movimiento fuerte de Cepeda et al.
(2004) (Figura 4).
Figura 4. Mapa de isoaceleraciones en roca, sin considerar el efecto local. Los valores son las aceleraciones pico
(PGA) en g
13
Una vez calculado el mapa de PGA en roca se ha combinado con el mapa generalizado de suelos, y se han
aplicado los factores de amplificación por la geología y por la topografía del terreno, indicados
anteriormente. Para ello, se han empleado herramientas propias del SIG como operaciones de álgebra de
capas. De este modo, se ha obtenido un mapa preliminar de valores de PGA previsiblemente generado por
el sismo del 13 de Enero, incluyendo el efecto local.
Por último las aceleraciones del mapa anterior se han normalizado. El mapa resultante es un indicador de la
función detonante (Figura 5) que interviene después en la peligrosidad de deslizamientos.
Figura 5. Mapa de aceleraciones máximas incluyendo el efecto local, para el escenario del sismo del 13 de Enero de
2001 (función detonante)
3.2.5.4. Mapa de peligrosidad
Finalmente, se combina el mapa de índice detonante con el mapa de susceptibilidad, obteniendo el mapa
final de amenaza de deslizamientos para el escenario del sismo del 13 de Enero de 2001.
Como se ha comentado, en una primera iteración dicho mapa se obtuvo ponderando con igual peso los
factores de susceptibilidad, geométrico y climático con igual peso. En la comparación con el inventario de
deslizamientos disponible se comprobó que no existía buen acuerdo entre los resultados y los datos reales
(Figura 6).
14
Figura 6. Mapa Preliminar de Amenaza para el escenario del sismo del 13 de enero y deslizamientos inventariados
para ese sismo (1ª iteración)
En una segunda iteración, introduciendo el mapa de susceptibilidad obtenido con diferente ponderación del
factor climático y del geométrico (Figura 3) y considerando amplificaciones locales, tanto por geología como
topografía para el mapa detonante, se ha obtenido un mapa final de amenaza más realista (Figura 7). Este
se ha comparado también con el inventario disponible , comprobando que mejora notablemente el grado de
acuerdo entre las observaciones reales y los valores predichos de amenaza. Se tiene así un modelo
calibrado que representa de forma más realista la peligrosidad de deslizamientos que el inicial.
Figura 7. Mapa de Amenaza obtenido para el escenario del sismo del 13 de enero, junto con los deslizamientos
inventariados para ese sismo (2ª iteración)
15
4. MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA
4.1. INTRODUCCIÓN
En un intento de modelar estocásticamente la susceptibilidad a los deslizamientos, en vez de asignar
subjetivamente los pesos a los factores donde interviene el juicio de experto o el método de ensayo y error,
se han adoptado nuevas líneas metodológicas basadas en modelos de regresión logística. Estas técnicas
han permitido establecer modelos de susceptibilidad y peligrosidad a los deslizamientos más complejos.
El modelo de regresión logístico múltiple considera una variable dependiente con un único valor posible.
Así, un evento ocurre (valor 1) o no ocurre (valor 0). Además se consideran otras variables independientes,
que representan los factores susceptibles que determinan la ocurrencia del evento. Los valores predichos
pueden ser interpretados como probabilidades en un intervalo de 0 a 1.
La relación cuantitativa entre la ocurrencia y su dependencia en varias variables puede ser expresada como
una función tipo sigmoide:
S (evento) = 1 /(1 + e − z )
(ec. 7)
donde S(evento) es la susceptibilidad de un evento ocurrido. En la actual situación, S(evento) es la
susceptibilidad estimada de ocurrencia del deslizamiento. El valor de Z varía entre ∞ y − ∞ , la
susceptibilidad varía entre 0 y 1 en una curva con forma de S, que corresponde a la función sigmoide.
El valor de Z es la combinación lineal de la siguiente expresión:
Z = C + B1 X 1 + B2 X 2 + ... + Bn X n
(ec. 8)
donde
C y Bi (i=0, 1,…, n) son los coeficientes estimados de la muestra de datos.
n es el número de variables independientes (por ejemplo, los parámetros físicos relacionados con el
deslizamiento).
Xi (i=0, 1,…, n) es la variable independiente.
Es decir el modelo de regresión logística emplea la función sigmoide, donde el valor Z depende de una
combinación lineal de los parámetros Xi y unos coeficientes Bi que hacen que el valor de Z, sea 0 (ausencia
de deslizamientos) ó 1 (presencia de deslizamientos).
El programa Statgraphics permite introducir la respuesta dicotómica de dos formas. Una forma sería
introducir la variable dependiente de las observaciones individuales como 0 y 1; mientras que otra
posibilidad seria especificar probabilidades entre 0 y 1 para un conjunto de datos.
Los valores independientes pueden ser cualitativos o cuantitativos. La solución al problema de tener
factores cualitativos es crear tantas variables dicotómicas como clases disponga el factor considerado.
Estas nuevas variables, artificialmente creadas, reciben el nombre de dummy o variables internas o
indicadoras.
16
4.2. APLICACIÓN AL CASO DE EL SALVADOR
Para la ejecución de la herramienta de regresión logística en Statgraphics, se ha preparado un fichero de
muestras de entrenamiento en una hoja Excel, con los factores cuantitativos y factores cualitativos, cuyos
datos están normalizados de 0 a 255, junto con un valor de susceptibilidad al deslizamiento, 0 si hay
ausencia de deslizamientos y 1 en presencia de los mismos.
Los factores cuantitativos introducidos para el cálculo de la susceptibilidad son:
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
Modelo Digital del Terreno (MDT)
Pendiente
Promedio de lluvias
Factor C (índice de lluvias)
Y los factores cualitativos:
ƒ
ƒ
ƒ
Orientación
Usos del suelo
Litología
En este caso, el programa crea variables indicadoras para cada uno de los factores cualitativos: orientación,
usos del suelo y litología.
En una primera iteración se detectan registros anómalos en el inventario de deslizamientos, que no son
adecuados para el ajuste del modelo, y son eliminados del cálculo. En una segunda iteración y eliminados
los puntos atípicos, se calcula los parámetros que definen el modelo de regresión logística mediante máxima
verisimilitud (Tabla 4)
Tabla 4. Modelo de regresión ajustado
Parámetro
ID*
Estimado
Límite
Inferior
Límite
Superior
Error
Estándar
CONSTANTE
MDT
PENDIENTE
PRECIPITACIÓN M.A.
ORIENTACIÓN=FLAT
ORIENTACIÓN =N
ORIENTACIÓN =NE
ORIENTACIÓN =E
ORIENTACIÓN =SE
ORIENTACIÓN =S
ORIENTACIÓN =SW
SUELO=1
SUELO =2
SUELO =3
SUELO =4
USOS_SUELO=UA
USOS_SUELO =F
USOS_SUELO =AC
USOS_SUELO =MC
USOS_SUELO =PC
USOS_SUELO =MA
USOS_SUELO =S
USOS_SUELO =M
USOS_SUELO =G
USOS_SUELO =BV
USOS_SUELO =IA
C
B1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
B8
B9
B10
B11
B12
B13
B14
B15
B16
B17
B18
B19
B20
B21
B22
B23
B24
B25
-12.087
0.068
0.148
0.031
-10.259
-4.976
-5.217
-11.183
0.074
-7.421
-1.146
3.658
5.883
11.733
6.377
-10.596
-3.940
-9.355
-6.562
-8.043
-16.551
-0.056
-3.647
-11.089
-0.928
-7.458
-24.1356
0.0340843
0.0892128
-0.0237508
-18.6211
-10.2241
-10.4315
-17.9758
-4.62487
-16.5014
-6.33898
-41.79
-57.8938
-33.8068
-38.7824
-55.7736
-48.565
-54.1937
-51.2224
-52.7229
-66.1559
-48.577
-66.1234
-55.9962
-46.823
-56.8795
-0.0378
0.1028
0.2074
0.0851
-1.8971
0.2731
-0.0028
-4.3900
4.7738
1.6596
4.0461
49.1052
69.6600
57.2734
51.5372
34.5817
40.6844
35.4844
38.0992
36.6360
33.0531
48.4653
58.8302
33.8183
44.9673
41.9641
6.112
0.017
0.030
0.028
4.242
2.662
2.645
3.446
2.384
4.606
2.634
23.054
32.351
23.101
22.908
22.917
22.636
22.745
22.655
22.664
25.162
24.613
31.692
22.780
23.281
25.070
* Siendo ID, el valor de los coeficientes estimados de la muestra de datos del modelo de regresión logística (C, Bi).
17
El porcentaje explicado por la variable deslizamiento para el modelo es igual a 98.1%, parámetro estadístico
similar al R cuadrado. El porcentaje ajustado, que es más adecuado para comparar modelos con distinto
número de variables independientes es 82.1% (Tabla 5)
Tabla 5. Valores de p-valor del modelo de Regresión Logística.
Fuente
Desviación
Df
P-Value
Model
Residual
319.129
6.13513
25
209
0.0000
1.0000
Total (corr.)
325.264
234
Porcentaje de varianza explicado por el modelo = 98.1138
Porcentaje ajustado = 82.1268
La mayoría de los factores tienen un p-valor inferior a 0.01, indicando que las variables de este modelo son
altamente significativas. Sin embargo el factor de precipitaciones promedio anual tiene un p-valor de 0.4564,
siendo el menos significativo del modelo, lo cual puede venir explicado por una dependencia de este factor
C con el promedio de lluvias. A continuación, se calcula el test chi-cuadrado y p-valor para los factores
independientes analizados del modelo son mostrados en la Tabla 6.
Tabla 6. Test Chi-cuadrado y p-valor de los factores independientes
Factor
Chi-Square
MDT
PENDIENTE
PRECIPITACIÓN
ORIENTACIÓN
SUELO
USOS-SUELO
gl
11.5177
60.2989
0.554808
117.193
11.7989
12.1011
P-Value
1
1
1
7
4
11
0.0007
0.0000
0.4564
0.0000
0.0189
0.3561
El error medio cuadrático (MSE) con un valor de 0.0003, ha mejorado bastante con respecto al primer
análisis (MSE =0.01).
4.2.1. Ecuación del modelo ajustado
Como resultado se obtiene un modelo ajustado de regresión logística para describir las relaciones entre la
variable deslizamiento y 6 variables independientes. La ecuación del modelo ajustado es:
DESLIZ = exp(η)/(1+exp(η))
(ec. 9)
η = -12.0867 + 0.0684453 * B + 0.148326 * B + 0.0306926 * B - 10.2591 * B - 4.97553 * B - 5.21718 * B
1
- 11.1829 * B
7
2
3
4
5
6
+ 0.0744556 * B - 7.42094 * B - 1.14642 * B + 3.6576 * B + 5.88311 * B + 11.7333 * B
8
9
10
11
12
13
+ 6.37736 * B - 10.5959 * B - 3.94028 * B - 9.35463 * B - 6.56157 * B - 8.04347 * B - 16.5514 * B
14
15
16
17
18
19
20
- 0.0558896 * B
21
- 3.64659 * B
22
- 11.0889 * B
23
donde Bi representa los coeficientes estimados del modelo de regresión logística, cuyos valores están
listados en la tabla 4.
El test Chi-cuadrado va a determinar si la función logística se ajusta adecuadamente a los datos
observados. Como se observa en la tabla 7, p-valor es menor que 0.01, por lo cual, no hay razón para
rechazar la hipótesis de la adecuación del modelo a un nivel de confianza del 90% o mayor.
18
Tabla 7. Test de ajuste Chi-Square.
Logit Class
Intervalo
n
1
2
3
4
5
Total
Menos que -11.0699
-11.0699 to -6.4596
-6.4596 to 6.07901
6.07901 to 16.5556
16.5556 o mayor
48
47
46
47
47
235
VERDADERO
Observado
0.0
0.0
18.0
47.0
47.0
112.0
Esperado
0.020333
18.0191
46.9874
47.0
FALSO
Observado
48.0
47.0
28.0
0.0
0.0
123.0
Esperado
47.9999
46.9797
27.9809
0.0125547
2.05728E-7
Chi-cuadrado = 0.0330776 con 3 grados de libertad (gl). P-valor = 0.998416
4.2.2. Mapa de Susceptibilidad a partir del Modelo de Regresión Logística
El modelo de regresión logística fue transferido al programa ArcGIS 9.0, donde se ha generado mediante
álgebra de capas la función “DESLIZ”, compuesta por los factores independientes y sus respectivos
coeficientes ajustados para cada uno de los píxeles del área de estudio. El resultado final es un mapa de
susceptibilidad a los deslizamientos con un 82% de concordancia con los datos observados. La Figura 8,
ilustra el mapa de susceptibilidad obtenido mediante el uso del modelo de regresión logística ajustado, junto
con la muestra de deslizamientos considerados en el proceso de cálculo.
Si comparamos los dos mapas de susceptibilidad obtenidos por diferentes métodos (Figura 3 y Figura 8), se
puede concluir que los dos modelos de peligrosidad obtenidos coinciden bastante bien en la identificación
de zonas con mayor peligro de deslizamientos. En concreto se puede observar que la localización de las
zonas de alta y muy alta, así como las zonas de muy baja susceptibilidad presenta una gran concordancia
en ambos modelos. El método de regresión logística ahora ensayado es una novedad en el contexto de la
evaluación del peligro de deslizamientos, y abre nuevas posibilidades para la ponderación de los distintos
factores que intervienen con rigor estadístico.
Figura 8. Mapa de Susceptibilidad de El Salvador empleando un modelo de regresión logística
19
5. INFORME DE LA VISITA REALIZADA A EL SALVADOR
Los profesores B Benito y José Martínez Díaz desarrollaron una estancia en El Salvador desde el 7 hasta el
20 de Septiembre de 2005. Durante la visita de casi dos semanas de duración, se abordaron las actividades
contempladas en el Proyecto que requerían mayor interacción con los técnicos locales de El Salvador.
Además se hicieron varias visitas de campo para cartografiar fallas y toma de datos “in situ”. Y aunque no
estaba previsto en el Proyecto, se colaboró en el monitoreo del volcán Santa Ana previo a su erupción.
Específicamente, las actividades desarrolladas durante la visita son:
A. Estudio Tectónico de Campo de la Zona de Falla del Eje Volcánico
La campaña de campo se realizó durante la primera semana de la visita. Mediante el análisis de datos de
campo, fotografías aéreas a escala 1:36.000 e imágenes de satélite (se cuenta con la imagen SRTM de la
NASA cedida gratuitamente por el Jet Propulsion Laboratory, y con la imagen Landsat TM) se realizó un
estudio de la fracturación con actividad cuaternaria de El Salvador. Con el tratamiento de esta información
se pretende obtener posteriormente los siguientes resultados:
ƒ
Cartografía de detalle de la traza de la Falla de El Salvador, con especial interés en la zona al Este
del Río Lempa, donde el terremoto de 2001 indujo un aumento de esfuerzos que la han acercado
al punto de ruptura sísmica. (Figura 9)
ƒ
Una segmentación de toda la zona de falla de El Salvador que generó el terremoto de Febrero de
2001. Esta segmentación se realizará teniendo en cuenta tanto la geometría de la zona de falla,
como la actividad sísmica previa y la distribución de materiales en el entorno de la falla.
ƒ
Establecimiento de relaciones genéticas entre los segmentos y la sismicidad previa
ƒ
Propuesta de escenarios de reactivación sísmica en función de los segmentos diferenciados en la
zona volcánica y aquellos que puedan inferirse en la zona de subducción.
B. Recopilación de Información Sísmica Asociada a la Zona de Falla y a la Zona de Subducción,
Catálogos sismicos (instrumentales e históricos), relación entre sismicidad y tectónica, modelos de zonas
sismogenéticas y modelos de fallas activas con posibles terremotos característico.
C. Definición de un Modelo de Zonas Sismogenéticas, contrastando la información sísmica y geológica
de los anteriores apartados. Dicho modelo servirá de base para la elaboración final de mapas de
peligrosidad sísmica que se llevará a cabo en la última fase del proyecto
D. Toma de Muestras Geotécnicas “in situ” , en diferentes suelos de El Salvador para su posterior
análisis en el laboratorio de Geotecnia de la UCM y estimación de factores de amplificación al movimiento
sísmico.
E. Planificación con Técnicos del SNET del Estudio Final de Transferencia de Esfuerzos, para
proponer un modelo regional en Centroamérica, que lleve a determinar las zonas con mayor peligro se
sismos futuros.
D. Seguimiento de las Señales Sísmicas recibidas en el SNET del Volcán Illimatepec (Santa Ana) e
Interpretación de Precursores de la Actividad Volcánica. (Figuras 10 a 13.). El volcán entró finalmente
en erupción el 30 de septiembre de 2005, pudiendo predecirse con horas de antelación lo que permitió
evacuar a la población (Figuras 14 y 15)
.
20
Figura 9 Muestra de alguna de las fallas identificadas en el terreno con evidencia de movimientos en sismos pasados
Figura 10 Imágenes del volcán Santa Ana previas a su erupción, el 30 de Septiembre de 2005
21
Figura 11. Ejemplo de espectrograma correspondiente a la actividad del volcán Santa Ana en la estación e San Blas
22
Figura 12 Evaluación del RSAM del volcán Santa Ana, antes y después de la erupción
Figura 13 Evolución del RSAM para diferentes bandas e frecuencia
23
Figura 14 Fotografías de la erupción
24
Erupción
Volcán de Santa
Ana, 1/10/2005
Sismograma de las 0 a las 12
Espectrograma de las 0 a las 24 horas
Figura 15. Sismograma y espectrograma de la erupción
25
6. PRINCIPALES CONCLUSIONES
¾
La metodología implementada para la evaluación de peligrosidad a los deslizamientos ha sido
aplicada al escenario del sismo del 13 de Enero de 2001, proporcionando un mapa resultante donde
las zonas de mayor peligro coinciden con el inventario de deslizamientos
¾
Se tiene un modelo calibrado para evaluar la amenaza por sismos futuros.
¾
La técnica de regresión logística concluye que la pendiente del terreno es el factor más influyente
en la susceptibilidad a los deslizamientos
¾
Modelo tectónico global: Identificación de una gran estructura denominada Falla ZFES (más de 100
Km.). Posiblemente esta es la fuente responsable de algunos de los terremotos destructivos
ocurridos en la zona volcánica durante el último siglo.
¾
Se han reconocido procesos de triggering entre eventos de subducción y de cadena volcánica
(transferencia de esfuerzos de Coulomb). Se identifica una zona al este del Rio lempa con mayor
probabilidad de ocurrencia de un futuro sismo de cadena volcánica
26
7. RESULTADOS TRANSFERIDOS AL SNET
Todos los resultados del proyecto han sido transferidos al SNET. Entre ellos cabe destacar:
¾
SIG Geológico desarrollado en el Proyecto, incluido en el SIG Global del SNET.
¾
Resultados de la modelización de esfuerzos de Coulomb: identificación de una zona al Este del Río
Lempa con alta probabilidad de disparo de un sismo de cadena volcánica.
¾
Mapa de movimiento fuerte asociado al sismo del 13 de Enero de 2001.
¾
Modelo digital del terreno, escala 1:25000.
¾
Mapa de susceptibilidad de deslizamientos.
¾
Mapa de peligro de deslizamientos inducidos por sismos.
¾
Cartografía de Fallas: Identificación de la Zona de Falla de El Salvador
27
8. CARÁCTER FORMATIVO DEL PROYECTO
Aparte de la vertiente investigadora, el proyecto ha tenido un carácter formativo, dirigido tanto a mejorar la
capacitación de técnicos Salvadoreños, como a la especialización de alumnos de la ETSIGC de la UPM en
la materias que componen la temática global del Proyecto.
Particularmente, es de destacar la estancia de un técnico del SNET en Madrid, de un mes de duración, para
aprender la metodología de transferencia de esfuerzos estáticos de Coulomb y mecanismo de disparo de
eventos, que después se ha implementado en el SNET y constituye actualmente una práctica común de
este organismo en la vigilancia sísmica.
Por su parte, en la ETSITGC se han desarrollado (o están en curso) tres proyectos fin de carrera
referentes al tema del proyecto, haciendo uso de los datos y software adquiridos durante el mismo y
tutelados por la profesora Belén Benito. Estos proyectos son los siguientes:
Y Aplicación de técnicas de teledetección para el estudio y detección de deslizamientos en Las Colinas,
Santa Tecla (El Salvador). Autor: Noelia Saiz Salmerón. E. U. Ingeniería Técnica en Topografía.
Universidad Politécnica Madrid. Presentado en Octubre 2005.
Y Evaluación de la amenaza de deslizamientos en El Salvador, asociada a los sismos del 13 de Febrero
de 2001 en El Salvador. Autor: César Ruiz Hombrebueno. E. U. Ingeniería Técnica en Topografía.
Universidad Politécnica Madrid. En ejecución.
Y Catalogación y Representación de Registros de Movimiento Fuerte de Terremotos en El Salvador.
Autor: Carlos Muñoz de las Heras. E. U. Ingeniería Técnica en Topografía. Universidad Politécnica
Madrid. En ejecución
Además, la ETSIGC ha iniciado recientemente una línea de tercer ciclo que se está viendo favorecida por
éste y otros proyectos existentes en el centro. El programa de Doctorado existente, titulado:“Ingeniería
Geográfica”, consta de asignaturas afines a la temática del proyecto, como SIG, teledetección, peligrosidad
sísmica, cartografía digital, etc; por lo que la información generada en el transcurso del proyecto proporciona
datos de interés para trabajos tutelados, de acuerdo con el perfil docente del programa.
Finalmente, cabe reseñar el desarrollo de la tesis doctoral de Mª José García, en el marco del presente
proyecto y de otro anterior del plan nacional (2001-2004, proyecto ANDES). La doctoranda ha presentado
este año su trabajo de investigación DEA, con la calificación de sobresaliente, titulado:“Metodologías para la
Evaluación de Peligrosidad a los Deslizamientos Inducidos por Terremotos. Autora: María José García
Rodríguez.”
Directores: Dra. Dª. Belén Benito Oterino y Dr. D. José Antonio Malpica Velasco. Noviembre 2005
28
9. BENEFICIOS
De este proyecto se HAN derivado una serie de beneficios, entre los que destacamos los siguientes:
1) Consolidación de un grupo de trabajo formado por técnicos Españoles y Salvadoreños, que se en los
distintos aspectos que concurren en el análisis del peligro de deslizamientos de laderas, desde la
caracterización geológica de la fuente sísmica, cuantificación del movimiento del suelo asociado a
posibles terremotos generados y susceptibilidad a deslizamientos por las características geológicas y
topográficas del terreno, hasta mecanismos de iniciación y propagación de deslizamientos. La
cualificación de especialistas ha permitido abordar el problema de forma integral.
2) El Proyecto ha supuesto un aporte metodológico en el análisis del peligro de deslizamientos,
incorporando modernas tecnologías espaciales (teledetección, cartografía digital, fotogrametría, SIG,
etc) que facilitarán la introducción de los diferentes aspectos que intervienen (geomorfología y geología
local, topografía, acción sísmica, etc) y su cuantificación en la valoración del peligro de deslizamientos.
3) Se ha avanzado particularmente en el conocimiento de la caracterización de la acción sísmica,
incluyendo el efecto de la topografía y geología local a nivel regional, estableciendo clasificaciones y
factores de amplificación que aportarán criterios prácticos para la elaboración de mapas de peligrosidad
en áreas extensas, de aplicación en materia de ordenación territorial y planes de mitigación de riesgo.
4) Se ha potenciado la colaboración científica del grupo investigador con los investigadores y técnicos del
Servicio Nacional de Estudios Territoriales de El Salvador (SNET), ya iniciada en el transcurso de
proyectos previos. Esto ha reforzado, por un lado, la línea de cooperación mantenida por España con
este país, altamente expuesto al fenómeno de deslizamientos, con escasos recursos humanos y
materiales para abordarlo, y al mismo tiempo ha contribuido a la formación de técnicos cualificados para
hacer frente al problema. Por otro lado, la colaboración ha redundado también en beneficios para
mejorar las evaluaciones del peligro en España, ya que las conclusiones de la aplicación en El Salvador
y las lecciones aprendidas aportaran criterios aplicables a evaluaciones en nuestro país, donde al ser la
sismicidad más moderada se dispone de menos datos, pero donde el riesgo de deslizamientos es no
despreciable.
5)
Se ha iniciado una tesis doctoral, basada en la metodología multidisciplinar propuesta y aplicada en el
proyecto, por parte de. Mª José García, que había sido ya becada en el proyecto ANDES ha adquirido
experiencia en el tema.
6)
El Proyecto ha reforzado además una importante línea de investigación iniciada en en la EUITTO, muy
adecuada a su perfil docente, que reforzará los estudios de tercer ciclo recientemente iniciados. Al
mismo tiempo, facilitará la consolidación de un grupo de investigación en el centro
29
10. DIFUSION DE RESULTADOS
Los resultados de los distintos aspectos involucrados en el desarrollo del proyecto han sido objeto
de dos trabajos ya publicados o en vías de publicación
PUBLICACIONES (2005)
Revistas
¾
García-Rodríguez, MJ, Benito, B; Rodríguez, CE (2005). “A Multidisciplinary GIS-Based
Approach to Earthquake-Triggered Landslide Hazard Analysis with an Application to the
13th January 2001 El Salvador Earthquake”. Enviado a: Natural Hazards.(en revision).
Monografía
¾
Benito, B; Pullinger, C; Hernández, D; Cepeda, J; Hasbún, P (2005). “Caracterización del
Movimiento del Suelo y sus Efectos en la Infraestructura durante los Terremotos del 2001
en El Salvador. Publicación de la Universidad Centroamericana Simeón Cañas (UCA), 120
pp, en prensa.
PUBLICACIONES PREVIAS
Algunas publicaciones previas en la temática del proyecto, que avalan la línea de investigación
iniciada en El Salvador son:
¾
Cepeda, JM; Benito, B; Burgos, EA (2004). “Strong Motion Characteristics of January and
February, 2001 Earthquakes in El Salvador”. Geological Society of America GSA Special
Paper 375-25: Natural Hazards in El Salvador. ISBN: 0-8137-2375-2, pp. 405-423.
¾
Benito, B; Cepeda, JM; Martínez Diaz, JJ (2004) “Analysis of the Spatial and Temporal
Distribution of the 2001 Earthquakes in El Salvador”. Geological Society of America GSA
Special Paper 375-25: Natural Hazards in El Salvador. ISBN: 0-8137-2375-2, pp. 339-356.
¾
Martínez-Díaz, J; Álvarez-Gómez, J; Benito, B; Hernández, D (2004). “Triggering of
Destructive Earthquakes in El Salvador”. Geology, Vol. 32, No. 1, pp. 65-68.
¾
Bommer, JJ; Benito, B; Ciudad-Real, M; Lemoine, A; López-Menjívar, MA; Madariaga, R;
Mankelow, J; Méndez de Hasbun, P; Murphy, W; Nieto-Lovo, M; Rodríguez-Pineda, CE;
Rosa, H (2002). "The El Salvador Earthquakes of January and February 2001: Context,
Characteristics and Implications for Seismic Risk". Soild Dynamics and Earthquake
Engineering, Vol. 22, pp. 389-418.
¾
Benito, B; Contreras, M; Bravo, M; Barrero, G; Jiménez, ME (2002). “Aplicación de un
Sistema de Información Geográfica al Estudio de la Distribución Espacio-Temporal de los
Sismos de 2001 en El Salvador”, Capítulo Libro: Los Sistemas de Información Geográfica
en la Gestión de los Riesgos Geológicos y el Medio Ambiente, Publicación del Instituto
Geológico y Minero de España, Serie Medio Ambiente Riegos Geológicos, No. 3, pp.
21.42.
30
PÁGINA WEB:
Se ha creado una página Web del Proyecto, que muestra conjuntamente los actividades y
resultados del mismo con las el proyecto previo (ANDES) que marcó los antecedentes.
31
OTRAS REFERENCIAS CITADAS
¾
ArcInfo v.8.3 y ArcGis 9.0. Productos de Esri, Software de Gis y Cartografía.
¾
Borcherdt, R.D. (1994). Estimates of site dependent response spectra for design
(methodology and justification), Earthquake Spectra, 10(4), pp. 617-653.
¾
Página Web del grupo de investigación con información del proyecto UPM Latinoamérica
de 2005: http://redgeomatica.rediris.es/andes
¾
Rodríguez, C. E. (2001). Hazard assessment of earthquake-induced landslides on natural
slopes. Tesis Doctoral, University of London.
¾ Statgraphics v.5.1. plus para Windows.
32