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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA
DEDESLIZAMIENTOS
Jairo Edmundo Yepes HerediaCdigo: 296483
Trabajo de grado presentado para optar al ttulo de Magster en
Ingeniera Geotecnia
Dirigido por:Carlos Eduardo Rodrguez Pineda
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIAFACULTAD DE INGENIERA
DEPARTAMENTO DE INGENIERA CIVIL Y AGRCOLABOGOT D.C., 2009.
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA
DEDESLIZAMIENTOS
APLICACIN PARA EL SALVADOR
Jairo Edmundo Yepes HerediaCdigo: 296483
Trabajo de grado presentado para optar al ttulo de Magster en
Ingeniera Geotecnia
Director:Carlos Eduardo Rodrguez Pineda
Jurados:Ing. lvaro Jaime Gonzlez
Ing. Edgar Rodrguez
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIAFACULTAD DE INGENIERA
DEPARTAMENTO DE INGENIERA CIVIL Y AGRCOLABOGOT D.C., 2009.
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
3
AGRADECIMIENTOS
Al profesor Carlos Eduardo Rodrguez Pineda, por todo el aporte
tanto investigativo comoprofesional, que siempre considerar
invaluable.
Al profesor lvaro Jaime Gonzlez Garca, por compartir sus
conocimientos y experienciacon voluntad y altruismo.
Al profesor Flix Hernndez, por sus aportes como profesor y como
gua, en todas lasactividades desarrolladas en la seccin de
Geotecnia.
A los profesores: Carlos Ivn Gutirrez, Pedro Hernndez y
Guillermo ngel; por losconocimientos aportados en las asignaturas
cursadas durante la maestra.
A Manuel Daz - Director General del Servicio Nacional de
Estudios Territoriales de ElSalvador (SNET), y a Rosa Mara Araujo -
Encargada Unidad de Atencin Usuarios DGSNET del Ministerio de Medio
Ambiente y Recursos Naturales (MARN); por sucolaboracin inmediata e
ilimitada durante todo el desarrollo de este proyecto.
A profesores, compaeros, y en general a todo el personal de la
seccin de Geotecnia,por compartir la experiencia de estudiar la
ingeniera geotcnica
A Dios, Janeth, Silvio, Paul, Balty, Helen,por ensearme que con
fe, actitud, y perseverancia
se pueden lograr las metas.
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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TABLA DE CONTENIDO
PAG.
LISTA DE FIGURAS..8LSTA DE FIGURAS DE ANEXOS..11LISTA DE
TABLAS14LISTA DE ECUACIONES........151. INTRODUCCION.162. TEMA.163.
PROBLEMA.174. JUSTIFICACION........175. OBJETIVOS.18
5.1 OBJETIVO GENERAL.185.2 OBJETIVOS ESPECFICOS..18
6. MARCO REFERENCIAL...196.1 ANTECEDENTES....19
6.1.1 HADJ-HAMOU TARIK AND KAVAZANJIAN EDWARD (1985)Seismic
stability of gentle infinite slopes-Journal of
GeotechnicalEngineering, ASCE - Vol. 111 No 6, Jun 1985, pp.
681-697.
6.1.2 HARR, M.E. (1987).- Reliability Based Design in Civil
Engineering-290pp.- McGraw Hill
6.1.3 MORA, S; VAHRSON, W-G. (1994). - Macrozonation
Methodologyfor Landslide Hazard Determination -Bulletin of the
Association ofEngineering Geology-Vol 31 No 1- 1994, pp 49-58.
6.1.4 CHRISTIAN JOHN, LADD CHARLES AND BAECHER GREGORY
1994) - Reliability Applied to Slope Stability Analysis. Journal
ofGeotechnical Engineering - Volume 120 - Issue 12, pp.
2180-2207
6.1.5 CRUDEN, D.M.; VARNES, D.J. (1996).- Landslides types
andprocesses in LandslidesInvestigation and Mitigation
-Transportation Research Board Special Report No. 247 (A.T.Turner
and R.L. Schuster editors)- National Academy Press,Washington DC,
36-75
6.1.6 SHACKELFORD CHARLES, NELSON PRISCILLA, AND ROTHMARY (1996)
Uncertainty in the Geologic Environment - fromTheory to Practice -
Geotechnical Special Publication No. 58Madison, Wisconsin -
American Society of Civil Engineers ASCE
6.1.7 CROVELLI ROBERT (2000) - Probability Models for Estimation
of
Number and Costs of Landslides U.S. Geological Survey, USGS
-Open-File Report 00-0249
6.1.8 EL-RAMLY H., MORGENSTERN N., CRUDEN D. (2002)
ProbabilisticSlope Stability Analysis for Practice Canadian
GeotechnicalJournal Volume 39, Number 3, pp. (665-683)
6.1.9 BAECHER GREGORY AND CHRISTIAN JOHN (2003) - Reliabilityand
Statistics in Geotechnical Engineering - 604pp. - Wiley
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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6.1.10 GONZLEZ, A.J.; MILLAN, J (2005)- Landslide Hazard
Evaluationfor Bogot, Colombia - Landslide Risk Management-
Vancouver,Canada- Vol. 1-pp.475-485-A.A. Balkema- June 2005
6.1.11 RODRGUEZ CARLOS, TORRES A. AND LEN E. (2004) -Landslide
Hazard in El Salvador - Universidad Nacional deColombia, Bogot -
ECI Conference on Geohazards, paper 6 10pp.
6.2 MARCO CONCEPTUAL..306.2.1 DEFINICIONES PRINCIPALES..306.2.2
MANEJO DEL RIESGO (Sociedad Geotcnica Australiana)....34
6.2.2.1 ANLISIS DE RIESGO6.2.2.2 EVALUACION DE RIESGO6.2.2.3
MITIGACION DE RIESGO
6.2.3 MANEJO DE RIESGO (Herbert Einstein et.al).....386.2.4
CARACTERISTICAS DE LA AMENAZA.....396.2.5 TERMINOLOGA PARA EL
MODELO RODRGUEZ (2003)...41
6.3 MARCO TEORICO, MODELO ESTOCSTICO PARA PROBABILIDADDE
DESLIZAMIENTOS INDUCIDOS POR SISMO Y LLUVIA426.3.1 DETERMINACION DE
LA PROBABILIDAD DE FALLA..42
6.3.1.1 PROBABILIDAD TOTAL CONDICIONAL DE UNEVENTO DE FALLA
P(F)
6.3.2 DEFINICION DE FUENTES SISMOGNICASPARA DESLIZAMIENTOS
INDUCIDOS POR SISMOS...47
6.4 MARCO GEOGRAFICO..526.4.1 ASPECTOS GENERALES DE EL
SALVADOR.52
6.4.1.1 Geografa6.4.1.2 Poblacin
6.4.1.3 Topografa6.4.2 RGIMEN CLIMTICO...546.4.3 LLUVIA
ANUAL....546.4.4 REGIONES HIDROGRFICAS..566.4.5 ELEMENTOS
TECTNICOS.....576.4.6 GEOMORFOLOGA.....596.4.7 GEOLOGIA ...60
6.4.7.1 Formaciones Sedimentarias6.4.7.2 Formaciones
Volcnicas6.4.7.3 Formaciones Intrusitas
6.4.8 ELEMENTOS ESTRATIGRFICOS......626.4.9 SISMICIDAD
HISTORICA....65
6.4.10 ZONIFICACIONES ANTERIORES..676.4.11 NECESIDAD DE
ZONIFICACION...68
7. METODOLOGA...697.1 PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA POR
SISMOS....70
7.1.1 FUNCION DE SUSCEPTIBILIDAD....717.1.2 PROBABILIDAD DE
OCURRENCIA DEL SISMO CRITICO...71
7.1.2.1 FUENTES SISMOGNICAS
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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7.1.3 PROBABILIDAD QUE EL SISMO CRITICOGENERE
DESLIZAMIENTOS.74
7.1.4 PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA DEBIDO A SISMOS..787.2
PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA POR LLUVIAS...78
7.2.1 FUNCION DE SUSCEPTIBILIDAD787.2.2 PROBABILIDAD QUE OCURRA
LA LLUVIA CRITICA787.2.3 PROBABILIDAD QUE LA LLUVIA CRITICA
GENERE DESLIZAMIENTOS.807.2.4 PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA POR
LLUVIAS...82
8 DESARROLLO DEL PROYECTO...858.1 PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA
POR SISMOS.85
8.1.1 FUNCION DE SUSCEPTIBILIDAD858.1.2 PROBABILIDAD QUE OCURRA
EL SISMO CRITICO.858.1.3 PROBABILIDAD QUE EL SISMO CRITICO
GENERE DESLIZAMIENTOS.868.1.3.1 ACTUALIZACION DE BASE DE
DATOS8.1.3.2 ORGANIZACIN DE LA INFORMACION8.1.3.3 ABSTRACCIN DE LA
INFORMACION8.1.3.4 REUNION DE INFORMACION EXISTENTE8.1.3.5
DEFINICION DE CURVAS DE DENSIDAD
DE DESLIZAMIENTOS8.1.3.6 CURVAS DE DENSIDAD DE
DESLIZAMIENTOS = PROBABILIDADDE OCURRENCIA DE LOS
DESLIZAMIENTOS
8.1.3.7 DETERMINACION DE LA PROBABILIDADDE OCURRENCIA DEL
DESLIZAMIENTO
DEBIDO AL EVENTO SISMICO8.1.4 PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA POR
SISMOS..1038.1.5 ZONIFICACION DE LA PROBABILIDAD DE FALLA
POR SISMOS..1058.1.6 EJEMPLO DE METODOLOGIA RECOMENDADA PARA
ZONIFICAR PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA POR SISMOS..1088.2
PROBABILIDAD DE FALLA POR LLUVIAS..114
8.2.1 FUNCION DE SUSCEPTIBILIDAD.1148.2.2 PROBABILIDAD QUE
OCURRA LA LLUVIA CRITICA.1148.2.3 PROBABILIDAD QUE LA LLUVIA
CRITICA
GENERE DESLIZAMIENTOS..1158.2.4 PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA POR
LLUVIAS.117
8.2.5 ZONIFICACION DE LA PROBABILIDAD DE FALLAPOR
LLUVIAS.118
8.2.6 EJEMPLO DE METODOLOGIA RECOMENDADAPARA ZONIFICAR
PROBABILIDAD TOTAL DE FALLAPOR LLUVIAS.121
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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8.3 PROBABILIDAD DE FALLA DADO EL EFECTO DE LLUVIASY
SISMOS..1248.3.1 EJEMPLO DE METODOLOGIA RECOMENDADA
PARA ZONIFICAR PROBABILIDAD TOTAL DE FALLAPOR LLUVIAS Y
SISMOS..127
9. CONCLUSIONES1289.1 PROBABILIDAD DE FALLA POR SISMOS.1289.2
PROBABILIDAD DE FALLA POR LLUVIAS1329.3 PROBABILIDAD CONDICIONAL DE
FALLA POR LLUVIAS Y SISMOS.1349.4 FACTORES QUE DOMINAN LOS VALORES
ALTOS DE
PROBABILIDADES TOTALES DE FALLA13810. RECOMENDACIONES...140
10.1 RECOMENDACIN METODOLOGICA PARAPROBABILIDAD DE FALLA POR
LLUVIAS...141
11. REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS143LISTA DE ANEXOS.148ANEXO I.
GRAFICAS DE DISTANCIA EPICENTRAL VS. MAGNITUD DE SISMOANEXO II.
CURVAS DE DENSIDAD DE DESLIZAMIENTOS PARADESLIZAMIENTOS COHERENTES
Y PARA PROPAGACIN LATERALY FLUJOSANEXO III. COMPARACION DE CURVAS
DE DENSIDAD DE RODRIGUEZ 2003(2000) CON RODRIGUEZ YEPES (2009),
PARA DESLIZAMIENTOSCOHERENTES Y PARA PROPAGACION LATERAL Y
FLUJOSANEXO IV. PROBABILIDAD DE OCURRENCIA DE DESLIZAMIENTOS
VS.DISTANCIA EPICENTRO AL DESLIZAMIENTO MS LEJANO DESLIZAMIENTOS
COHERENTES, PROPAGACION LATERAL Y FLUJOS.
ANEXO V. COMPARACION DE CURVAS DE PROBABILIDAD DEOCURRENCIA DE
DESLIZAMIENTOS DE RODRIGUEZ (2003) VS.RODRIGUEZ YEPES (2009)ANEXO
VI. MAPAS DE EL SALVADOR COMPARATIVOS DE ZONIFICACIONDE AMENAZA DEL
PRESENTE PROYECTOANEXO VII. EJEMPLOS DE CLCULO DE
PROBABILIDADES
A. EJEMPLO 1: PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA PARAPERIODO DE DISEO 1
AO, EN ZONA DE AMENAZA ALTA
B. EJEMPLO 2: PROBABILIDAD TOTAL DE FALLA PARAPERIODO DE DISEO 1
AO, EN ZONA DE AMENAZA BAJA
ANEXO VIII. ZONIFICACIONES DEL MODELO EN TERMINOS DE
PORCENTAJES
ANEXO VIX. MODELO DIGITAL TRIDIMENSIONAL DE ELEVACIONESDE EL
SALVADOR
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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LISTA DE FIGURAS
Figura 6.1 Diagrama de flujo para manejo de riesgo (tomado de
ICOLD, InternationalComission of Large Dams)
Figura 6.2 Representacin esquemtica del proceso de manejo del
riesgo integrado(tomado de Herbert Einstein et.al, Massachusetts
Institute of Technology)
Figura 6.3 Localizacin de Fuentes Sismognicas correspondientes a
ZonasSuperficiales (Tomado de SNET)
Figura 6.4 Localizacin de Fuentes Sismognicas correspondientes a
ZonasInterplaca (Tomado de SNET)
Figura 6.5 Localizacin de Fuentes Sismognicas correspondientes a
ZonasIntraplaca (Tomado de SNET)
Figura 6.6: mapa poltico de El Salvador (Tomado de SNET) Figura
6.7: Topografa de El Salvador (Tomado de SNET)
Figura 6.8: Lluvia anual para el ao 2000 (Tomado de SNET) Figura
6.9: Precipitacin anual para el ao 2000 (Tomado de SNET) Figura
6.10. Regiones Hidrogrficas (Tomado de SNET) Figura 6.11: Entorno
tectnico de Centroamrica (Tomado de Baxter 1999). Figura 6.12 :
Mapa Geomorfolgico de El Salvador (Tomado de SNET) Figura 6.13 :
Ambiente geolgico de El Salvador, Litologa (Tomado de SNET) Figura
6.14: Mapa geolgico segn edad geolgica (Tomado de SNET) Figura 6.15
: Perfil Estratigrfico geolgico promedio de El Salvador (Tomado
de
Baxter 1999) Figura 6.16 : Sismicidad histrica de El Salvador
(Tomado de SNET) Figura 6.17 : Isosistas de Intensidad VII (lnea
punteada) VIII (lnea continua) para
los sismos superficiales de corteza en El Salvador (tomado de
Harlow et al, 1993) Figura 6.18: Amenaza por deslizamiento
disgregado para el sismo del 13 enero de
2001 en El Salvador (tomado de Rodrguez, Torres, Leon 2004)
Figura 6.19 : Amenaza por deslizamiento para el sismo del 13 enero
de 2001 en El Salvador (tomado de Mora & Vahrson 1991) Figura
7.1 Esquema general de la metodologa del presente proyecto
(Rodrguez,
Yepes 2009) Figura 7,2. Curvas de densidad de deslizamientos
para deslizamientos inducidos
por sismos 1767 A.C. hasta 2007 D.C. (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 7,3. Curvas de probabilidad de ocurrencia de deslizamientos
inducidos por
sismos 1767 A.C. hasta 2007 D.C. (Rodrguez, Yepes 2009) Figura
7,4. Esquema de clculo de probabilidad de ocurrencia de
deslizamientos
en una celda en la zona piloto, en funcin de distancias
epicentrales y magnitudesde sismo para las fuentes sismognicas que
influyen sobre la zona. (Rodrguez,Yepes 2009)
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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Figura 7,5. Curva I-D-F para la Estacin Lago Coatepeque (tomado
deUniversidad Tecnolgica de San Salvador 1981; digitalizadas
Rodrguez, Yepes2009)
Figura 7,6. Grfica Intensidad Duracin con densidades de
deslizamientosdeterminadas a partir de la base de datos. (Rodrguez,
Yepes 2009)
Figura 7,7. Grfica Intensidad Probabilidad de ocurrencia de
deslizamientosinducidos por lluvias. (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 7,8. Cruce de curvas I-D-F con densidades de
deslizamientos en trminosde Intensidad Duracin de la base de datos
del presente proyecto. (Rodrguez,Yepes 2009)
Figura 7,9. Cruce de curvas I-D-F con densidades de
deslizamientos en trminosde Intensidad Duracin de la base de datos
del presente proyecto. (Rodrguez,Yepes 2009)
Figura 7,10. Determinacin de la probabilidad de deslizamiento
debido a esa lluviacrtica. (Rodrguez, Yepes 2009) Figura 8,1.
Deslizamientos inducidos por sismos de 1999 a 2007. Distancia
epicentro al deslizamiento ms lejano (Km) vs. Ms (sin
discriminacin pormecanismos (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,2. Esquema de determinacin de distancias epicentrales
(Rodrguez,Yepes 2009)
Figura 8,3. Distancia epicentral vs. Magnitud de sismo,
deslizamientos inducidos porsismos 1767 A.C. 2007 D.C
Deslizamientos disgregados. (Rodrguez, Yepes2009)
Figura 8,4. Deslizamientos inducidos por sismos. Mxima distancia
epicentro adeslizamiento ms lejano vs. Magnitud de sismo para
Deslizamientos disgregados
(Tambin las propuso para deslizamientos coherentes y flujos).
(Tomado de Keefer1984) Figura 8,5. Curvas del 0%, 15% y 60%,
trazadas a partir de la base de datos de
Rodrguez 2000. (Tomado de Rodrguez, 2003) Figura 8,6. Curvas de
densidad de deslizamientos propuestas en este proyecto de
tesis, basadas en propuestas antecedentes mencionadas para
deslizamientosdisgregado y cadas de rocas (Rodrguez, Yepes
2009)
Figura 8,7.Curvas de densidad de deslizamientos propuestas en
este proyecto detesis, comparadas con propuestas antecedentes
mencionadas para los 3mecanismos de falla propuestos por Keefer
(Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,8.Curvas de probabilidad de ocurrencia de
deslizamientos propuestas eneste proyecto de tesis para
deslizamientos disgregados. (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,9.Curvas de probabilidad de ocurrencia de
deslizamientos propuestas eneste proyecto de tesis, comparadas con
propuestas antecedentes mencionadas ejemplo para el caso de
deslizamientos disgregados. (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,10. Densidades de deslizamiento para una distancia
desde una celda de lazona piloto hasta una celda contribuyente,
para sus intervalos de magnitudes desismo. Caso de deslizamientos
disgregados. (Rodrguez, Yepes 2009)
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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Figura 8,11.a. Zonificacin de Amenaza por sismos: representada
por laprobabilidad total condicional de falla por cualquiera de los
tres mecanismospropuestos por el modelo, debida a sismos, para un
periodo de diseo de 50 aos.(Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,11.b. Zonificacin de Amenaza por sismos: representada
por laprobabilidad total condicional de falla por cualquiera de los
tres mecanismospropuestos por el modelo, debida a sismos, para un
periodo de diseo de 1 ao.(Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,12. Deslizamientos inducidos por lluvias en: Honduras,
El Salvador,Nicaragua, y Guatemala. (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,13.a. Zonificacin de amenaza de deslizamientos por
lluvias,correspondiente a la probabilidad total de falla por
lluvias para un periodo de diseode 50 aos (Rodrguez, Yepes
2009)
Figura 8,13.b. Zonificacin de amenaza de deslizamientos por
lluvias,correspondiente a la probabilidad total de falla por
lluvias para un periodo de diseode 1 ao (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,14.a. Zonificacin de amenaza de deslizamientos dado el
efectocondicional de sismos y lluvias, que se representa por la
probabilidad que ocurrafalla por sismo y por lluvia, pero no por
los dos detonantes simultneamente, y paraun periodo de diseo de 50
aos (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8,14.b. Zonificacin de amenaza de deslizamientos dado el
efectocondicional de sismos y lluvias, que se representa por la
probabilidad que ocurrafalla por sismo y por lluvia, pero no por
los dos detonantes simultneamente, y paraun periodo de diseo de 1
ao (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura 8.15. Localizacin del valor de probabilidad total de
falla calculado como
ejemplo de zonificacin para la celda particular (celda en color
azul claro) Figura 10.1. Metodologa recomendada para zonificacin de
amenaza de
deslizamientos inducidos por lluvias como la probabilidad de
ocurrencia de eventoscrticos en una celda de la zona piloto
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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FIGURAS DE ANEXOS
ANEXO I
Figura I.1. Mxima distancia epicentral vs. Magnitud de sismo
(propagacin lateral yflujos)
Figura I.2. Mxima distancia epicentral vs. Magnitud de sismo
(deslizamientoscoherentes)
ANEXO II
Figura II.1. Curvas de densidad de deslizamientos propuestas en
este proyecto detesis, basadas en propuestas antecedentes
mencionadas para deslizamientoscoherentes (propuestos por Keefer,
1984)
Figura II.2. Curvas de densidad de deslizamientos propuestas en
este proyecto detesis, basadas en propuestas antecedentes
mencionadas para propagacin lateraly flujos ( propuestos por
Keefer, 1984)
ANEXO III
Figura III.1. Comparacin de curvas de Densidad de deslizamientos
propuestas porKeefer-Ishihara y Nakamura vs. Propuesta de Rodrguez
Yepes (deslizamientoscoherentes)
Figura III.2. Comparacin de curvas de Densidad de deslizamientos
propuestas porKeefer-Ishihara y Nakamura vs. Propuesta de Rodrguez
Yepes (propagacin lateraly flujos)
ANEXO IV
Figura IV.1. Curvas de Probabilidad de ocurrencia de
deslizamientos en funcin de
la mxima distancia epicentral y de la magnitud del sismo
(deslizamientoscoherentes) Figura IV.2. Curvas de Probabilidad de
ocurrencia de deslizamientos en funcin de
la mxima distancia epicentral y de la magnitud del sismo
(propagacin lateral yflujos)
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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ANEXO V
Figura V.1. Comparacin de curvas de densidad de deslizamientos a
partir de lapropuesta de Keefer-Ishihara, Nakamura vs. Propuesta de
Rodrguez-Yepes(deslizamientos coherentes)
Figura V.2. Comparacin de curvas de densidad de deslizamientos a
partir de lapropuesta de Keefer-Ishihara, Nakamura vs. Propuesta de
Rodrguez-Yepes(propagacin lateral y flujos)
ANEXO VI
Figura VI.1. Mapa de Susceptibilidad a deslizamientos por
Remocin en masa desuelos y rocas en El Salvador, SNET con
metodologa Mora-Vahrson (tomado dewww.snet.gob.sv)
Figura VI.2. Mapa de Susceptibilidad a deslizamientos inducidos
por sismos en ElSalvador Metodologa de Beln Benito Oterino - SNET
(tomado dewww.snet.gob.sv)
Figura VI.3. Mapa de elevaciones de EL Salvador (tomado de
www.snet.gob.sv) Figura VI.4. Mapa de pendientes de EL Salvador
(tomado de www.snet.gob.sv) Figura VI.5. Mapa de ISO aceleraciones
(GAL) de El Salvador (tomado de
www.snet.gob.sv)
Figura VI.6. Mapa de precipitacin promedio anual de 1971 a 2002
en El Salvador
(tomado de www.snet.gob.sv) VI.7. Mapa de Nivel de Amenaza de
deslizamientos por el sismo del 13 de febrero
de 2001 en el Salvador - metodologa Mora-Vahrson (tomado de
Rodrguez, Torres,Len - 2004)
VI.8.. Mapa de Amenaza de deslizamientos disgregados para el
sismo del 13 defebrero de 2001 metodologa Rodrguez 2004 (tomado de
Rodrguez, Torres,Len - 2004)
ANEXO VII
VII.1. Localizacin del valor de probabilidad total de falla
calculado como ejemplode zonificacin para la celda particular, zona
de amenaza alta y periodo de diseo 1ao (celda en crculo de color
azul)
VII.2. Localizacin del valor de probabilidad total de falla
calculado como ejemplode zonificacin para la celda particular, zona
de amenaza baja y periodo de diseo 1ao (celda en crculo de color
azul)
http://www.snet.gob.sv/http://www.snet.gob.sv/
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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ANEXO VIII
Figura VIII.1. Zonificacin de Amenaza por sismos (en
porcentajes): representadapor la probabilidad total condicional de
falla por cualquiera de los tres mecanismospropuestos por el
modelo, debida a sismos, y para un periodo de diseo de 50aos.
(Rodrguez, Yepes 2009)
Figura VIII.2. Zonificacin de Amenaza por sismos (en
porcentajes): representadapor la probabilidad total condicional de
falla por cualquiera de los tres mecanismospropuestos por el
modelo, debida a sismos, y para un periodo de diseo de 1
ao.(Rodrguez, Yepes 2009)
Figura VIII.3. Zonificacin de amenaza de deslizamientos por
lluvias (enporcentajes), correspondiente a la probabilidad total de
falla por lluvias, y para unperiodo de diseo de 50 aos (Rodrguez,
Yepes 2009)
Figura VIII.4. Zonificacin de amenaza de deslizamientos por
lluvias (enporcentajes), correspondiente a la probabilidad total de
falla por lluvias, y para unperiodo de diseo de 1 ao (Rodrguez,
Yepes 2009)
Figura VIII.5. Zonificacin de amenaza de deslizamientos dado el
efecto condicionalde sismos y lluvias (en porcentajes), que se
representa por la probabilidad queocurra falla por sismo y por
lluvia, pero no por los dos detonantes simultneamente,y para un
periodo de diseo de 50 aos (Rodrguez, Yepes 2009)
Figura VIII.6. Zonificacin de amenaza de deslizamientos dado el
efectocondicional de sismos y lluvias (en porcentajes), que se
representa por la
probabilidad que ocurra falla por sismo y por lluvia, pero no
por los dos detonantessimultneamente, y para un periodo de diseo de
1 ao (Rodrguez, Yepes 2009)
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IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE
DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
14
LISTA DE TABLAS
Tabla 7,1. Mecanismos de falla (tomado de Keefer 1984) Tabla
7,2. Fuentes Sismognica para El Salvador, en informacin ssmica
(tomado
de Evaluacin de la Amenaza Ssmica en Centroamrica, SNET et.al
2008) Tabla 8,1. Deslizamientos inducidos por sismos 1767 A.C. 1999
D.C. (Tomado de
Rodrguez, 2000) Tabla 8,2. Deslizamientos inducidos por sismos
2000 2007 ((Rodrguez, Yepes
2009) Tabla 8,3. Archivo con acceso a base de datos para
Deslizamientos inducidos por
sismos de 1999 a 2007 (Rodrguez, Yepes 2009)
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DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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LISTA DE ECUACIONES
Ecuacin 6,1. Probabilidad de falla por lluvias Ecuacin 6,2.
Probabilidad de falla por sismos Ecuacin 6,3. Funcin de recurrencia
de Gutenberg Richter Ecuacin 6,4. Probabilidad de ocurrencia del
sismo crtico Ecuacin 6,5. Funcin de susceptibilidad de la zona
Ecuacin 6,6. Probabilidad de falla por sismos en trminos de los 3
mecanismos de
falla propuestos por Keefer 1984 Ecuacin 6,7. Formulacin
explicativa para la probabilidad de falla por sismos en
trminos de los 3 mecanismos de falla propuestos por Keefer 1984
Ecuacin 6,8. Probabilidad de ocurrencia de falla debido a sismo,
lluvia, pero no por
los dos detonantes simultneamente Ecuacin 7,1. Probabilidad de
ocurrencia de la lluvia crtica
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DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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1 INTRODUCCION
En el medio geotcnico, las metodologas para evaluar amenaza de
deslizamientos sonde carcter cualitativo o semi-cuantitativo en su
gran mayora. Por otro lado, nuestra zonapiloto El Salvador,
presenta suficientes problemas a raz de los deslizamientos,
comopara pensar en opciones alternativas para buscar una solucin ms
efectiva a estosproblemas. En lo que nos compete la ingeniera
geotcnica, la zonificacin de amenazade deslizamientos por los dos
factores detonantes ms notorios y mas causantes detragedias, que
son las lluvias y los sismos, es la opcin con la que podemos
contribuir aeste problema.A esto, le podemos agregar que El
Salvador cuenta, debido a los mencionados problemasde
deslizamientos, informacin suficiente como para poder hacer un
estudio y tratar devalidarlo.
Estos factores mencionados, generados por los desastres a causa
de deslizamientos, sonla base del presente proyecto, y es la
necesidad que se buscar suplir mediante unametodologa a partir de
una base de datos y de una aplicacin a una zona connecesidades de
solucin.
El presente proyecto tiene por objeto aplicar una metodologa
estocstica para evaluaramenaza de deslizamientos. Se involucran los
efectos la lluvia y los sismos como factoresdetonantes de los
deslizamientos; y se asocia a estos un factor de susceptibilidad
que, eneste caso, es la pendiente del terreno.
2. TEMA
Se desea evaluar la amenaza por deslizamiento para El Salvador
mediante un modeloestocstico desarrollado por el profesor Carlos
Rodrguez (2003), que estudia laprobabilidad de falla como la
probabilidad conjugada que se den ciertos valores desusceptibilidad
y de las carga detonantes de lluvia y sismo.Dicho modelo se basa
en: tres mecanismos de falla (que incluyen a los dems y que es
loque se viene trabajando), unos niveles de susceptibilidad, una
funcin de probabilidadpara sismo en funcin de su magnitud distancia
y susceptibilidad, y una funcin deprobabilidad para lluvia en
funcin de las caractersticas de dicha lluvia y de lasusceptibilidad
tambin. Estos elementos se incluyen en un modelo estocstico ya
desarrollado, y lo que se busca bsicamente es calibrarlo
mediante su aplicacin a unabase de datos confiable y suficiente con
la que se cuenta que es la de El Salvador.
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DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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3. PROBLEMA
En la literatura existen muchos mtodos para analizar amenaza de
deslizamientos. Lagran mayora se basa en modelos cualitativos;
existen los modelos semi-cuantitativos,que bsicamente se inclinan
por el lado cualitativo; pocos son los modelos que se enfocanen el
anlisis cuantitativo; y entre estos, muy pocos son los que tienen
en cuenta losefectos de los factores detonantes de sismo y lluvia
simultneamente dentro de lasusceptibilidad de una zona
determinada.Por lo tanto, ante esta ausencia de modelos
estrictamente probabilsticos (cuantitativos)para evaluar amenaza,
este proyecto de investigacin pretende, mediante un
modeloestocstico desarrollado por el profesor Carlos Rodrguez
(2003) determinarcuantitativamente amenaza, como una etapa inicial
y fundamental de la evaluacin delriesgo.Para evaluar
probabilsticamente la amenaza, se deben incluir las variables
de:susceptibilidad, sismo y lluvia disponibles de la base de datos
de la zona; en el modelo, yas lograr resolver el problema que
impulsa este proyecto de investigacin, que es:evaluar
cuantitativamente la amenaza.Finalmente, para lograr: aplicar,
calibra y validar el modelo; se requiere adicionarleinformacin
real. Para esto se usar la base de datos de El Salvador, debido a
quecontiene datos aproximadamente precisos.
4. JUSTIFICACION
Este proyecto tiene dos connotaciones importantes que justifican
su realizacin. Por unlado, se tiene la ausencia estudios
probabilsticos de amenaza que incluyan factores desismo y lluvia al
tiempo; y por otro lado, El Salvador, que es la zona piloto de este
estudio,se encuentra ubicado en Centro Amrica, una parte del
continente Americano quepresenta bastantes problemas de
inestabilidad en trminos generales.En nuestro medio, uno de los
mtodos de evaluacin de amenaza ms usados es el deMora Vahrson
(1994). Estos autores evalan la amenaza en trminos de
factoresdetonantes y de susceptibilidad, como se plantea en el
modelo de este proyecto, pero alfinal, ponderan todos los valores y
determinan un nivel de susceptibilidad; esto hace queun mtodo que
inicialmente es numrico, al final se incline por el lado
cualitativo de ladeterminacin de la amenaza relativa.La necesidad
radica entonces, en que, mediante la aplicacin de un modelo
numrico, se
logra determinar de forma ms estricta unos niveles de amenaza
para una zona que enrealidad necesita este tipo de estudios para
evitar el gran nmero de desastres quepuedan ocurrir y que se
traducen en perdidas tanto econmicas como humanas.El modelo que se
va a usar en el proyecto, ya fue aplicado a la misma zona, para
unevento ssmico particular que genero desastres, y los resultados
entregaron ciertasfalencias en sus criterios iniciales. Se pretende
reevaluarlo, y as, redefinir los niveles deamenaza.
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5. OBJETIVOS
5.3 OBJETIVO GENERAL
Zonificar amenaza de deslizamiento para el Salvador utilizando
un modelo estocstico.
5.4 OBJETIVOS ESPECFICOS
Definir una funcin de susceptibilidad a partir de informacin:
suficiente, aproximada, yconfiable con que se cuente para la zona
piloto.
Aplicar la funcin de susceptibilidad a El Salvador
Hacer la evaluacin de amenaza ssmica para El Salvador con nfasis
en ladeterminacin de fuentes sismognicas y su funcin de
recurrencia.
Determinar probabilidades de falla debida a sismos, para cada
uno de los tresmecanismos propuestos, en funcin de: la probabilidad
de ocurrencia de sismos, laprobabilidad que el sismo sea capaz de
generar deslizamientos, la susceptibilidad de lazona.
Determinar la probabilidad de falla debida a sismos, mediante un
diagrama de conjuntos,
a partir de la probabilidad de falla de los 3 mecanismos del
modelo propuesto en esteproyecto.
Obtener una base de datos de deslizamientos inducidos por
lluvias en pases donde elsubsuelo predominante sea derivado de
cenizas volcnicas, como curvas de Intensidad -Duracin
Frecuencia.
Obtener curvas de Intensidad - Duracin - Frecuencia para la zona
de estudio, ycontrastarlas con las curvas de la base de datos para
definir umbrales de lluvia -deslizamiento
Determinar la probabilidad de falla debida a lluvias para suelos
conformados por cenizas
volcnicas, en funcin de la: probabilidad de ocurrencias de una
lluvia total, laprobabilidad que esa lluvia total genere
deslizamientos, y la susceptibilidad de la zona.
Obtener la probabilidad de falla conjugada incluyendo lluvia y
sismo a partir de un modeloestocstico.
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6. MARCO REFERENCIAL
6.1 ANTECEDENTES
Las aproximaciones al problema de evaluar la amenaza
cuantitativamente se haabordado con poca frecuencia; y mucho menos
teniendo en cuenta los detonantes delluvia y sismo. A continuacin
se vern los estudios ms relevantes que se han realizado,los cuales,
algunos aplican a la Ingeniera Civil y Geotecnia en general, y
otros ya seenfocan especficamente en la estabilidad de taludes.
6.1.1 HADJ-HAMOU TARIK AND KAVAZANJIAN EDWARD (1985) Seismic
stabilityof gentle infinite slopes-Journal of Geotechnical
Engineering, ASCE - Vol.111 No 6, Jun 1985, pp. 681-697.
Este estudio desarrolla modelos determinsticos y probabilsticos
de estabilidad ssmicade taludes infinitos de suelos no cohesivos de
pendiente suave sujetos a excesos depresin de poros inducidos por
sismos y a fuerzas de inercia. El modelo determinsticoest diseado
para pendientes de todos los ngulos, mientras el probabilstico
admite solopendientes con ngulos
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Conclusiones
Los resultados probabilsticos se presentan como la probabilidad
de falla del taludal final de un ciclo de carga.
Se compararon los anlisis determinsticos y probabilsticos,
calculando un F.S.basado en la razn de presin de poros promedio R
al final de cada ciclo decarga y la aceleracin promedio K para cada
ciclo. Se encontraron similitudessustnciales entre los dos anlisis
y se ilustr una relacin inversamenteproporcional entre el F.S. y la
probabilidad de falla.
Los resultados de ambos anlisis se compararon con casos
histricos deexpansin lateral en San Francisco, y se not gran
influencia del ngulo de lapendiente en la confiabilidad y similitud
con el comportamiento observado.
Se recomienda estudios tericos de la influencia del ngulo de la
pendiente sobrela aceleracin, y estudios de laboratorio del
desempeo de la presin de porosbajo estados de esfuerzos de no
reposo, para extender los anlisis probabilsticosa pendientes de
ngulos >10.
6.1.2 HARR, M.E. (1987).- Reliability Based Design in Civil
Engineering - 290pp.-McGraw Hill
El libro contiene, en trminos generales: elementos y conceptos
de probabilidad que sepueden aplicar a la Ingeniera Civil; mtodos
para determinar la confiabilidad de unsistema; tcnicas de anlisis
de confiabilidad; y procedimientos para el anlisis de lainformacin
obtenida de estudios probabilsticos.
El texto aborda el tema de la confiabilidad del sistema, y
dentro de l, habla de las redesbayesianas, las cuales estn basadas
en el teorema de Bayes, que es la herramienta msfuerte que existe
entre las tcnicas de anlisis estadstico. Adems, se trata el tema de
losanlisis de confiabilidad, y se estudian varias tcnicas como: la
simulacin de MonteCarlo,las series de Taylor (primer orden segundo
momento), el mtodo del estimativo puntualbivariado y
generalizado.
Adicionalmente, se analizan: regresiones mltiples, esfuerzos
principales, componentesprincipales. Esto entre lo ms relevante del
texto y que puede servir para este proyecto deinvestigacin.
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Conclusiones:
Este libro se convierte en una herramienta importante para:
Proveer conceptos y tcnicas para evaluar la confiabilidad de los
sistemas en laIngeniera Civil.
Proveer los medios para calcular y mejorar la confiabilidad en
los diseos.
Presentar la informacin resultante como un cuerpo de
conocimiento organizado,lgico y sistemtico.
Proveer al ingeniero, entendimiento sobre la importante idea de
la teora de laprobabilidad como una codificacin de la informacin, e
ilustrar su relevancia conla aplicacin a problemas prcticos
Proveer conocimientos sobre tcnicas estadsticas probabilsticas
al ingenieroCivil, para que posteriormente, tenga la capacidad de
entender y asimilar laliteratura que se desarrolle al respecto.
6.1.3 MORA, S; VAHRSON, W-G.(1994).- Macrozonation Methodology
for LandslideHazard Determination -Bulletin of the Association of
Engineering Geology-Vol 31 No 1- 1994, pp 49-58.
El modelo fue elaborado en Costa Rica y evala cinco factores
agrupados en doscategoras:
Factores Intrnsicos (Susceptibilidad): relieve relativo,
litologa, humedad.
Factores Externos (detonantes):actividad ssmica y
precipitacin.
Determinacin de Amenaza:
Para cada factor se toma una base de datos y se ponderan con
unos valores quedefinen su grado de influencia en los
deslizamientos de tierra.
Luego, los valores se combinan mediante una expresin matemtica
que arrojauna susceptibilidad por deslizamiento o nivel de amenaza
relativa
Los valores obtenidos de esta ecuacinson categorizados en una
tabla que defineunos grados de susceptibilidad que aumentan
proporcionalmente con los valoresde la ecuacin.
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DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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6.1.4 CHRISTIAN JOHN, LADD CHARLES AND BAECHER GREGORY 1994)
-Reliability Applied to Slope Stability Analysis. Journal of
GeotechnicalEngineering - Volume 120 - Issue 12, pp. 2180-2207
Descripcin del estudio:
El estudio menciona el poco impacto en la prctica que han tenido
los mtodosformalmente probabilsticos para el anlisis de estabilidad
de taludes. Muchosingenieros no estn familiarizados con los
conceptos de probabilidad,confiabilidad, y su relacin con los
sistemas geotcnicos, especficamente con lostaludes; siendo, de este
modo, difcil incorporarlos en la prctica.
Conclusiones:
Este estudio, determin que las aplicaciones ms efectivas de
mtodosprobabilsticos son aquellos que involucran probabilidades
relativas de falla o queaclaran los efectos de la incertidumbre en
los parmetros. Intentos por determinarla probabilidad absoluta de
falla son mucho menos exitosos.
El estudio adems muestra, como descripciones probabilsticas de
los parmetrosde suelo se pueden derivar de informacin de campo y
laboratorio y aplicar en elanlisis de estabilidad. Se explora y
aplica la aproximacin de primer-ordensegundo-momento al diseo de
presas. El ejemplo ilustra las contribucionesrelativas de
incertidumbres de diferentes parmetros a la confiabilidad de la
presa.El anlisis de confiabilidad es especialmente til para
establecer valores de diseo
de factores de seguridad que representan riesgos consistentes
para diferentestipos de falla.
6.1.5 CRUDEN, D.M.; VARNES, D.J. (1996).- Landslide types and
processes inLandslidesInvestigation and Mitigation - Transportation
Research BoardSpecial Report No. 247 (A.T. Turner and R.L. Schuster
editors)- NationalAcademy Press, Washington DC, 36-75
Este artculo, llamado Tipos y Procesos de Deslizamientos, que se
encuentra en el texto
Investigacin y mitigacin de deslizamientos, recopila el rango de
procesos dedeslizamientos y vocabulario para describir las
caractersticas de un deslizamientorelevantes a su clasificacin, y
as, lograr evitarlo, controlarlo, o remediarlo. Esto
permiteunificar terminologa para llegar a mejores y ms precisas
conclusiones en los procesosinvestigativos relacionados con los
deslizamientos.
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Aportes del estudio:
Definiciones de la actividad (estado, distribucin y estilo) y
los materialespresentes en un deslizamiento, con descripciones de
movimiento necesarios parasu reconocimiento.
Definiciones de las caractersticas presentes en un
deslizamiento.
Definiciones de las dimensiones de un deslizamiento y algunas
hiptesispreliminares sobre las causas de un movimiento
Un formato sencillo del reporte de un deslizamiento que permite
la creacin debases de datos simples que se ajustan al manejo de
programas de computadordisponibles hoy en da.
Significado de velocidades de deslizamientos y su probable
destruccin conejemplos reales.
Tipos de movimientos o modos de falla: cadas, volteo,
deslizamientos,esparcimientos (spread) y flujos; cada uno con sus
modos de falla ycomportamientos complejos.
Finalmente: procesos de deslizamientos y sus causas; estados de
esfuerzos;resistencias.
Se aconseja investigar ms para ser ms precisos al estimar las
dimensiones y paraincrementar la confianza en las descripciones de
actividad y material y en las hiptesissobre las causas que
generaron el movimiento. Toda esta informacin adicional de
mayorconfianza se podr aadir a una base de datos como las que se
mencionan, y asinfluenciar el anlisis de futuros
deslizamientos.
6.1.6 SHACKELFORD CHARLES, NELSON PRISCILLA, AND ROTH MARY
(1996)Uncertainty in the Geologic Environment - from Theory to
Practice -Geotechnical Special Publication No. 58 Madison,
Wisconsin - AmericanSociety of Civil Engineers ASCE
Este texto presenta todo un volumen de artculos con memorias del
congreso que lleva elmismo nombre. Contiene artculos entre los
cuales hay varios para Estabilidad deTaludes. El estado del arte se
presenta a travs de mtodos analticos y de diseo queincorporan la
incertidumbre en el ambiente geolgico.
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Se hace nfasis particular en aplicaciones prcticas donde,
cuantificar la incertidumbre yel riesgo asociado con los ambientes
geolgicos, juega un papel importante, si nodominante, en el anlisis
y diseo. El papel de la incertidumbre en un ambiente geolgicose
ilustra a travs de numerosos ejemplos que involucran informacin de
campo ascomo casos histricos. Adems, se presentan: anlisis
cuantitativos de la incertidumbreen un ambiente geolgico para
caracterizacin de una zona de estudio; variabilidad en
laspropiedades del suelo y de la roca; estabilidad de presas;
estructuras de suelo yfundaciones; aplicaciones geoambientales;
anlisis ssmico y dinmica; y aplicacin demodelos para analizar la
incertidumbre en un ambiente geolgico.
En trminos generales, analizan los problemas existentes en el
manejo de laincertidumbre en geotecnia, mencionan beneficios que se
podran alcanzar si se da unmanejo adecuado a la informacin, y se
inclinan hacia el manejo de informacin obtenidaa partir de
mediciones de propiedades del subsuelo.
6.1.7 CROVELLI ROBERT (2000) - Probability Models for Estimation
of Number andCosts of Landslides U.S. Geological Survey, USGS -
Open-File Report 00-0249
Este estudio analiza y describe el desarrollo de dos modelos
probabilsticos para calcularel nmero y el costo de deslizamientos
que ocurren en un tiempo determinado:
Modelo de tiempo-continuo (Poisson):
Modela la ocurrencia de eventos puntuales aleatorios
(deslizamientos) en un tiempoordinario que naturalmente es
continuo. Es muy usado para modelar la ocurrencia desismos.
Modelo de tiempo-discreto (Binomial):
El modelo binomial es un modelo de tiempo discreto que consiste
en la ocurrencia deeventos puntuales aleatorios (deslizamientos) en
tiempo discreto; o sea, el tiempo sedivide en una serie de
incrementos discretos de la misma longitud y dentro de cada
incremento, un evento puntual sencillo (deslizamiento) puede
ocurrir o no.
Costa y Baker en 1981 proponen un modelo que es un ejemplo del
modelo binomial, yque usaron para modelar el riesgo de inundacin.
El modelo fue luego usado por otrosinvestigadores para modelar
flujos de detritos.
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Revisin de los modelos:
Teora de estimacin: se us para calcular parmetros de ambos
modelos.
Probabilidad excedente: se calcul para ambos modelos, y
representa laprobabilidad de uno o ms deslizamientos en un tiempo
especfico.
Teora de estimacin y Probabilidad excedente: se aplic a
ocurrencia dedeslizamientos futuros en Seattle EEUU, con informacin
histrica (1909-1997)
Probabilidad econmica: Como adicin al modelo Poisson, se
desarrollo paraestimar el riesgo total en prdidas econmicas a
partir de deslizamientos futuros.
Conclusiones
El modelo binomial sobrestima significativamente la probabilidad
excedente paraperiodos de tiempo cortos entre deslizamientos.
Se prefiere Poisson para modelar la ocurrencia de
deslizamientos, por ser unaprimera aproximacin, ante el binomial de
Costa-Baker que es una aproximacinde otra aproximacin.
La teora es aplicable no solamente a deslizamientos, sino tambin
a sismos,
tsunamis, flujos, volcanes, y tormentas.
Los modelos probabilsticos son aplicables no solo a tipos de
riesgos naturales,sino tambin a prdidas econmicas y prdidas
humanas.
6.1.8 EL-RAMLY H., MORGENSTERN N., CRUDEN D. (2002)
Probabilistic SlopeStability Analysis for Practice Canadian
Geotechnical Journal Volume 39,Number 3, pp. (665-683)
Este estudio menciona la incertidumbre como el factor dominante
por la gran variabilidadde parmetros del suelo, y los mtodos
determinsticos convencionales comoconservadores al tratar la
incertidumbre, lo cual no siempre es seguro ante falla.
Tambindefine Los Anlisis probabilsticos de estabilidad de taludes
(PSSA) como unaalternativa que permite cuantificar racionalmente la
incertidumbre y los avances han sidoimportantes, pero la ingeniera
no ha adoptado estas tcnicas rpidamente, y se atribuyea los
siguientes factores.
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Factores que retrasan el uso de probabilidad en la estabilidad
de taludes:
Entrenamiento limitado en estadstica y probabilidad hace que el
ingeniero sesienta ms cmodo trabajando con F.S. determinsticos
Creencia errnea que los anlisis probabilsticos requieren ms
datos, tiempo yesfuerzo que los determinsticos.
Pocas publicaciones sobre el uso y beneficios de los anlisis
probabilsticos
Falta de conexin entre anlisis probabilsticos y determinsticos,
hacen quehaya dificultades de comprensin de resultados
probabilsticos.
Este estudio integra mtodos probabilsticos enfocndose en estos
obstculos y sedesarroll una metodologa prctica en hoja de clculo
para el anlisis probabilstico detaludes basndose en la simulacin
Montecarlo, y utilizando programas de computadorconvencionales
(Excel). Se explica la variabilidad espacial de los parmetros,
laincertidumbre estadstica por falta de informacin y prejuicios de
los factores empricos ycorrelaciones usados.
Conclusiones:
La metodologa es flexible para resolver problemas reales de
taludes, incluyendo
varias condiciones de carga, estratigrafa compleja, suelos
cohesivos-friccionantes,y superficies de falla circulares y no
circulares.
La combinacin de anlisis de taludes determinsticos y
probabilsticos esbeneficia el proceso de toma de decisiones.
Anlisis probabilsticos simplificados que ignoran ciertos tems,
pueden resultarerrneos; como por ejemplo, la variabilidad espacial
de las propiedades del suelo,sobrestima la probabilidad de
comportamiento insatisfactorio (falla).
6.1.9 BAECHER GREGORY AND CHRISTIAN JOHN (2003) - Reliability
and
Statistics in Geotechnical Engineering - 604pp. - Wiley
Este texto trata de introducir mtodos probabilsticos en la
geotecnia y la geologa, queprofundicen tanto en su investigacin
como en su prctica. Se aborda la problemtica delpoco conocimiento
de las propiedades y distribucin espacial de los materiales.
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El estudio define y relaciona conceptos de: incertidumbre,
probabilidad, confiabilidad,estadstica, riesgo; relacionados con
geotecnia y geologa (variabilidad espacial depropiedades de suelos
y rocas). Se describen los anlisis de confiabilidad, y
prediccionesprobabilsticas de la incertidumbre en el comportamiento
de la geotecnia. Se examinanmtodos importantes y se proveen
detalles sobre los varios modelos.Se realizananlisisde riesgo
integrando la incertidumbre y sus consecuencias. Finalmente, se
explica elproceso de obtencin y manejo de la informacin
probabilstica.
Los mtodos que se estudiaron y compararon, en trminos generales,
son modelosestocsticos que, mediante la evaluacin de la
incertidumbre, analizan la confiabilidad endiversos problemas
geotcnicos:
Conclusiones sobre las tcnicas:
Mtodo de primer orden segundo momento (FOSM): tiene la gran
ventaja deestimar la contribucin relativa de cada variable a la
incertidumbre total de unamanera clara. Es muy til para definir
factores de seguridad que requieran msinvestigacin. Esta informacin
no la proveen otros mtodos.
El mtodo del estimativo puntual: bsico en los anlisis de
confiabilidadgeotcnicos, aunque criticado por la simplicidad de su
metodologa. Es sencillo,fcil de usar y requiere poco conocimiento
de probabilidad. Su concepcin esbastante razonable y es muy
apropiado para un amplio rango de problemasprcticos aunque los
requisitos de clculo crecen con el nmero de variables.
Mtodo de simulacin de Montecarlo: tiene la ventaja de ser
relativamente fcil de
implementar como programa de computador y es capaz de tratar con
un ampliorango de funciones. Su principal desventaja es que tiene
dificultades al reducir lavarianza de resultados.
El mtodo de elementos finitos estocstico: El mtodo de elementos
finitos es muyconveniente para analizar problemas en los cuales las
propiedades y la geometravaren de lugar a lugar, pero su combinacin
con formulaciones estocsticaspresenta algunas complicaciones de
clculos y se debe investigar ms al respecto.La literatura geotcnica
contiene relativamente pocas descripciones sobre estos.La mayora
tratan con el flujo a travs de medios porosos.
En trminos generales, este estudio cubre la definicin y anlisis
de riesgo y confiabilidadtanto en trminos cientficos como prcticos.
Incluye el amplio uso de mtodosestadsticos en casos reales,
presenta temas que han sido poco tratados como lavariabilidad
espacial y las propiedades estocsticas de los materiales
geolgicos.Este estudio se menciona, hasta la fecha de su
publicacin, como el nico que contienemtodos y modelos
probabilsticos y su aplicabilidad en la geotecnia, y se convierte
enuna herramienta muy completa para profesionales en el rea de la
geotecnia.
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6.1.10 GONZLEZ, A.J.; MILLAN, J (2005)- Landslide Hazard
Evaluation for Bogot,Colombia - Landslide Risk Management-
Vancouver, Canada- Vol. 1-pp.475-485-A.A. Balkema- June 2005
Se hicieron estudios de amenaza de deslizamientos para las zonas
montaosas querodean el rea metropolitana de Bogot D.C. Este trabajo
consisti en la aplicacin detres metodologas:
Evaluacin de Estabilidad Semicuantitativa (SSE, Ramrez y
Gonzlez, 1989):
Este usa un ndice derivado de un punto asignado a los factores
intrnsecos(geomateriales, relieve, densidad de drenaje y
vegetacin), y factores externosdetonantes (lluvia, sismo, erosin y
efectos antrpicos)
Metodologa de la pendiente natural (NSM-Shuk, 1968 a 1999):
Aqu, mediante medidas geomorfolgicas sobre mapas topogrficos, se
calculanfactores de seguridad y probabilidades de falla para varios
horizontes de tiempo.
Interventora de deslizamientos:
Los tres mtodos se combinaron para un horizonte de 10 aos para
obtener 5 mapasde amenaza de deslizamiento 1:10000; cada uno con 5
categoras de amenaza dedeslizamiento.
6.1.11 RODRGUEZ CARLOS, TORRES A.AND LENE. (2004) - Landslide
Hazard inEl Salvador- Universidad Nacional de Colombia, Bogot - ECI
Conference onGeohazards, paper 6 10pp.
Este estudio determina la amenaza de deslizamiento mediante un
modelo estocsticodesarrollado por Rodrguez (2001) aplicado a la
base de datos de El Salvador. Se trabajcon eventos ssmicos
destructivos del ao 2001, con origen en el rea de subduccin y
lacadena volcnica. El modelo estocstico bsicamente, trata las
variables como factoresde peso en un anlisis bivariado.
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Se utiliz como factor detonante: el parmetro de movimiento
fuerte del terreno; y comofactor de susceptibilidad: la lluvia a
corto y largo periodo, un parmetro geomtrico y lalitologa. Se
analizaron los eventos en trminos de sismos y lluvias precedentes y
surelacin con los deslizamientos inducidos. Se compararon algunos
mtodos dezonificacin de amenaza que definen amenaza en trminos de
la interaccin entre losdetonantes y la susceptibilidad como
aquellos propuestos por Mora & Vahrson (1994) yRodrguez
(2001).
Parmetros ssmicos:
Se hizo modelacin numrica de la propagacin de ondas S dado que
los modelosde atenuacin no incluan los efectos de las
irregularidades del medio y la litologa.
Parmetros de precipitacin:
Se estimaron a partir de un modelo geoestadstico basado en la
estructura espacial delas mediciones puntuales, que son ms
rigurosos para explicar el fenmeno regionalde precipitacin.
Las metodologas se evaluaron mediante la implementacin de un
Sistema deInformacin Geogrfica (SIG) que llev a la verificacin de
los niveles de amenazapropuestos y su representatividad en El
Salvador, con base en la distribucin dedeslizamientos.
Resultados, crticas y conclusiones
Se redefinieron los umbrales de amenaza inicialmente propuestos
por Rodrguezpara los mecanismos de falla reportados.
La combinacin de los factores lluvia y sismo es crtica al
definir umbralesdetonantes y al controlar mecanismos de falla.
Mora & Vahrson1991: subestima el riesgo de deslizamiento
(discutido tambin
por Bommer y Rodrguez 2002), debido al uso de niveles de lluvia
para lascondiciones de Costa Rica, muy diferentes a las de El
Salvador.
Rodrguez 2004: describe mejor la distribucin espacial de la
amenaza dedeslizamiento, pero es sobrestimada en ciertas reas,
debido a la forma como seusan los valores de pesos para diferentes
variables.
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Esto sugiere que la labor de los valores de peso en el modelo
deben ser revisadosimplementando un anlisis de correspondencia
multivariado en lugar del modelobivariado usado hasta ahora.
6.2 MARCO CONCEPTUAL
Para definir la terminologa de este marco conceptual, se
trabajar lo que propone ElComit Tcnico de Evaluacin y Manejo de
Riesgo (TC32) de la Sociedad Internacionalde Mecnica de Suelos e
Ingeniera Geotcnica (ISSMGE). La unificacin de laterminologa se ha
venido trabajando desde 1997 mediante el desarrollo de congresos.
Suprincipal desarrollo ha sido realizado por el profesor Herbert
Einstein.En trminos generales se ver, para riesgo: manejo,
evaluacin y anlisis; y paraamenaza, sus principales caractersticas:
tipo, localizacin, recurrencia e intensidad. Esmuy importante, para
un estudio de amenaza por deslizamiento, desde un principio,
lograrsincronizar la terminologa.
6.2.1 DEFINICIONES PRINCIPALES
Amenaza:
Definicin a trabajar: probabilidad de ocurrencia de un evento
capaz de producir daoen un tiempo dado. Un evento puede darse y no
producir dao, y para que sea
amenaza, debe producir dao.
Peligro:
Evento natural que puede conducir al dao, descrito en trminos de
vulnerabilidad.Puede ser existente o potencial. Se debe tener
presente que se puede analizareventos activos o potenciales.
Normalmente, se maneja que de lo activo se trata depredecir el
futuro.
Susceptibilidad:
Mayor o menor posibilidad que un talud se deslice.
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DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR
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Vulnerabilidad:
Grado de prdida de elementos en riesgo en rea de amenaza. Se
expresa comoprobabilidad de dao: 0 (no dao) hasta 1 (prdida total).
En el rea afectada, sedeben identificar todos los elementos en
riesgo; es decir, adems de determinar laposibilidad o probabilidad
del dao, se debe estimar hasta donde puede llegar laafectacin.
Riesgo:
Medida de la probabilidad y severidad de un evento adverso a la
vida, salud, propiedado medio ambiente. Es la amenaza * las prdidas
potenciales y sus anlisis pueden sercualitativos y/o cuantitativos.
Sus resultados son en probabilidad de prdidaseconmicas o humanas
por ao. La ecuacin es una simplificacin del problema, yaque no
tiene en cuenta la interaccin entre la vulnerabilidad y la amenaza.
Lavulnerabilidad es funcin de la magnitud de la amenaza (volumen,
velocidad, reaafectada) y no de la intensidad de la misma
(definicin probabilstica: entre 0 y 1).
Riesgo tolerable:
Nivel de riesgo con el cual la sociedad pueda convivir y
entregue un cierto beneficio
neto. No es insignificante, por tanto se debe vigilar y en lo
posible reducirlo.
Probabilidad de ocurrencia:
Medida numrica del grado de certeza de ocurrencia. Va desde 0
como improbable,hasta 1 completamente cierto. Tiene dos
connotaciones:
Estadstica:
Frecuencia o fraccin (numero de respuestas positivas en un
total)
Subjetiva:
Grado de certeza o confianza. Con esta, normalmente trabajan los
modeloscualitativos.
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Probabilidad temporal o espacial:
Probabilidad de exposicin de un elemento en el rea de amenaza o
en el momento enque se materialice la amenaza.
Frecuencia (recurrencia):
Medida de la posibilidad de ocurrencia de un evento en un tiempo
dado. En el clculode probabilidad de falla, en la base de datos, se
trabaja ms con frecuencia que conprobabilidad. En un modelo
estadstico discreto (datos puntuales en tiempo y espacio),la
frecuencia es directamente la probabilidad; pero en funciones
continuas, como porejemplo las lluvias, no se genera directamente
la probabilidad.
Probabilidad anual de ocurrencia:
Probabilidad estimada que un evento de una magnitud especfica
sea excedida en unao. Magnitud especfica se refiere a que la
probabilidad de deslizamiento debe iracompaada de una magnitud,
como una longitud de afectacin del evento.
Trminos de la amenaza:
Es importante agregar que encontrar amenaza es encontrar focos y
trminos. Haycinco trminos:
Probabilidad de ocurrencia:
Distribucin temporal de la amenaza que esta asociada con la
distribucintemporal del evento detonante capaz de producir
deslizamiento.
Evento:
Es el peligro, el cual se da de muchas formas; y al definirlo,
se debe decir de quetipo es. As, el evento me define el tipo de
amenaza. Esto significa que al evaluaramenaza, debemos inclinarnos
por un sistema de clasificacin (Varnes).
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Magnitud de la amenaza:
La capacidad de producir dao es funcin de la magnitud, volumen,
dimensiones,velocidad, energa potencial del deslizamiento; pero hay
un parmetro que debedefinir por si solo, la capacidad de producir
daos y es la magnitud de la amenaza.
Espacio:
La amenaza es diferente en cada punto, entonces debe haber una
distribucinespacial de la amenaza, la cual est dada por la
susceptibilidad.
Tiempo:
Debe haber una distribucin temporal ya que las condiciones del
lugar cambiancon el tiempo.
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6.2.2 MANEJO DEL RIESGO (Sociedad Geotcnica Australiana)
Figura 6.1 Diagrama de flujo para manejo de riesgo (tomado de
ICOLD, International Comission of
Large Dams)
La figura 6,1 es el diagrama para manejo de riesgo. Fue
inicialmente propuesto por laSociedad Geotcnica Australiana y luego
tomado por EL Comit Internacional deDeslizamientos, y se us
primero, para evaluar riesgos por fallas de presas. Fue
entoncesICOLD (International Comission of Large Dams) que empez a
organizar los trminos yhoy en da todos trabajan con ellos. En
general, el manejo del riesgo es el mismo marcoconceptual. Se
divide en 3 etapas fundamentales: anlisis, evaluacin y manejo de
riesgo.
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6.2.2.1 ANLISIS DE RIESGO
Uso de la informacin disponible para calcular riesgo por amenaza
sobre individuos,poblaciones, propiedad o medio ambiente.
Alcance del estudio:
Al hacer una valoracin de riesgo, debe se debe definir una
escala espacial ytemporal, si el estudio va a ser puntual o
regional, y otros elementos que definirnhasta donde va el
estudio.
Anlisis de amenaza:
Aqu se habla de anlisis y no de valoracin (comparacin de riesgo
aceptable ytolerable). En amenaza se habla de un nivel en trminos
de intensidad o de magnitudde la amenaza. Esta amenaza consta
de:
Caracterizacin del peligro:
El peligro es el evento (deslizamiento). Caracterizar es decir
el tipo y lamorfometra del deslizamiento. Para nuestro medio, la
amenaza se define como laposibilidad que ese peligro (evento) se
materialice.
Anlisis de frecuencia (recurrencia).
Este me conduce realmente a determinar la amenaza. Con el
anlisis de laamenaza puedo entrar a hacer evaluacin de daos
potenciales de undeslizamiento: un mismo talud puede fallar de
muchas formas, ya que respondediferente ante diversos factores
detonantes o eventos. Luego:
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Anlisis de consecuencias:2 etapas:
Definicin y caracterizacin de escenarios:
Identificar todas las posibles combinaciones de elementos que
puedan interferir en undeslizamiento. Un escenario se define por:
amenaza e identificacin de elementosexpuestos (deslizamiento y
elementos simultneamente).
Anlisis de probabilidad y severidad de consecuencia:
Se habla de la probabilidad que se generen daos sobre un
elemento expuestosuponiendo que se materializa la amenaza. Hasta
este nivel de la evaluacin, secuenta con: anlisis de amenaza y
anlisis de consecuencias. La combinacinde estos dos me marca el
Anlisis de Riesgo. Esta combinacin puede ser:
Cualitativa:
Define intensidad de amenaza como: alta, media, baja; y
consecuencias como:severo, medio y bajo. Finalmente esto se mete en
una matriz de consecuencias
Semicuantitativa:
Es como normalmente se evala la amenaza. Se conoce la
probabilidad deocurrencia de un deslizamiento como: severo, medio,
bajo; pero la probabilidad dedao se maneja como probabilidad entre
0 y 1.
Cuantitativos:
Determinan la probabilidad de falla y de dao, y con esto tengo
un estimativo delriesgo (perdidas econmicas o humanas / ao).
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Estimacin del riesgo:
Decidir si los riesgos calculados son aceptables, y si las
medidas de control existentesson adecuadas, justificadas, y si sern
implementadas o no. Es decir, no solamentedecir si el riesgo
calculado es aceptable; sino, agregar medidas favorables.
Eningeniera, todo se puede hacer, lo que no hay es recursos, y por
eso es que se haceun anlisis beneficio-costo.
En general, se hacen los escenarios y se determina la
posibilidad de dao que hay,siendo esto, la parte ms difcil en
evaluacin de riesgo por deslizamiento, ya que nose cuenta con
curvas de fragilidad o de vulnerabilidad (como en amenaza ssmica),
ytodo lo que tenemos es emprico y conceptual.
6.2.2.2 EVALUACION DE RIESGO
Valor de juicio y criterio de riesgo aceptable:
Aqu se busca tener criterio para comparar el riesgo calculado
con el aceptable. Haydos opciones: RC > RA, en cuyo caso debo
hacer manejo de riesgo; o RC< RA, encuyo caso aparentemente no
se requiere tratamiento.
Todas las alternativas se evalan en un Anlisis de Decisiones, y
cada una de estas
alternativas de mitigacin va a reducir la amenaza, las prdidas y
el riesgo, undeterminado porcentaje. Para cada alternativa se hace
un Anlisis de Reduccin deRiesgos y se comparan en una grfica
beneficio-costo.
6.2.2.3 MITIGACION DE RIESGO
Debemos conocer todas las tcnicas existentes de manejo de riesgo
para poderseleccionar correctamente.
Opciones de mitigacin de riesgo:
En caso que RC>RA. Son estrategias diversas para mitigar el
riesgo, estipuladas por laOficina Nacional de Prevencin de
Desastres. Se debe estudiar cada estrategia y suefecto sobre el
riesgo para decidir. Hecho esto, se hace lo siguiente
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Plan de control y/o mitigacin de riesgo:
Documento que presente las estrategias que se deben implementar
y un cronograma.
Implementacin de mitigacin de riesgo:
Indicar como se va a implementar.
Monitoreo, revisin y retroalimentacin:
Revisin constante. Adems, se debe establecer un plan de amenaza
cuya duracinvaya acorde a los aos de los cuales tengo
registros.
6.2.3 MANEJO DE RIESGO (Herbert Einstein y su grupo)
El manejo del riesgo, propuesto ahora en forma de una pirmide
invertida, incluyeadicionalmente, factores: sociales, polticos,
legales, econmicos (limitantes); que esfinalmente lo difcil para el
ingeniero, ya que no es quien decide. Aqu tambin se recalca
la valoracin de riesgo a partir del riesgo y unos valores de
juicio.
El esquema es constructivo: una primera etapa es la base (la
caracterizacin deldeslizamiento), y se va construyendo hasta llegar
a la ltima etapa que concluye en elmanejo del riesgo. A continuacin
se presente este diagrama en la figura 6,2:
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Figura 6.2 Representacin esquemtica del proceso de manejo del
riesgo integrado (tomado deHerbert Einstein et.al, Massachusetts
Institute of Technology)
6.2.4 CARACTERISTICAS DE LA AMENAZA
Tipos de amenaza
El tipo de amenaza est definido por el tipo de deslizamiento. Un
mismo talud puede fallarde diferentes formas dependiendo de
factores intrnsecos y detonantes. Cada mecanismode falla produce
diferentes daos sobre un mismo elemento expuesto, debido a
lamagnitud del elemento amenazante. Es decir, para un mismo talud,
se debe identificar elmecanismo de falla (tipo de amenaza) para
lograr identificar el tipo de dao.
El sistema ms comn de deslizamientos es el de Varnes: 3 tipos de
material y 7 tipos demovimiento. Esto define 21 tipos de
deslizamientos diferentes, y no todos los mecanismos
se dan en todos los materiales, por eso se deben identificar
escenarios tpicos.
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Localizacin
Distribucin espacial de la amenaza:
Controlada en principio por la susceptibilidad de los taludes a
deslizarse. Estasusceptibilidad es una variable dinmica, ya que es
funcin de la humedad, laresistencia, el nivel fretico, entre otros;
que son funcin del tiempo. As, un mapade amenaza debe tener un
tiempo definido para cada susceptibilidad, y enrealidad, todos los
estudios de susceptibilidad contienen directa o indirectamente,la
humedad dentro de la evaluacin.
Frecuencia o recurrencia
La distribucin temporal de la amenaza est controlada por la
recurrencia de eventosdetonantes y por la variacin temporal de la
susceptibilidad. La relacin entre los eventoscapaces de inducir
deslizamiento y las caractersticas de los deslizamientos
potenciales,se establece a partir del estudio de casos histricos o
de anlisis numricos de larespuesta hidrolgica y/o dinmica de los
taludes.
Estos elementos lo que finalmente hacen es, al estudiar los
modelos de evaluacin,clasificarlos en: modelos numricos
(estadsticos, probabilsticos, estocsticos), ycualitativos
(determinsticos y probabilsticos).
Con el estudio de casos histricos, se pueden establecer los
niveles crticos de lluvia o
sismo capaces de generar deslizamiento; y de anlisis
estadsticos, registros de lluvia osismo, se obtiene la recurrencia
de un evento detonante dentro de un grado deconfianza determinado.
Los niveles crticos se establecen a partir de:
cualitativamente,graficar casos fallados para un mismo nivel de
lluvia y determinar la lluvia tpica;hidrolgicamente, modelar la
respuesta hidrolgica del talud y determinar el nivel del aguaal
cual se produce la falla, y cual es la probabilidad que ese nivel
se d en el talud.
Capacidad de producir dao
Cada tipo de deslizamiento puede producir un diferente nivel de
dao, sobre el mismo
elemento expuesto. Fsicamente, esta capacidad esta dada por la
energa que eldeslizamiento puede suministrar al elemento. Ese es el
parmetro ideal: energasuministrada.
Lo que se hace es tratar de buscar un parmetro fsico que pueda
indicar la capacidad deldao. Usualmente se asocia el volumen con la
altura, y con eso se establece undistancia de viaje. Esos tres
parmetros definen la capacidad de dao.
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Evaluacin de amenaza por deslizamiento, incluye por tanto, no
solo determinar laprobabilidad de deslizamiento, sino tambin
predecir un volumen o rea potencial, o seala magnitud del evento.
La relacin entre los parmetros seleccionados para definir
lamagnitud y la capacidad de producir dao, es parte del anlisis de
vulnerabilidad quesigue al anlisis de amenaza.
6.2.5 TERMINOLOGA PARA EL MODELO RODRGUEZ (2003)
Tcnica:
Mapeo indirecto basado en anlisis estocstico.
Unidad para el anlisis:Unidad de terreno
Definida por la susceptibilidad en cada celda dentro de una red
(grilla) global. Eltamao debe ser lo ms pequeo que se pueda. La
unidad de terreno se usa paragenerar una base de datos de la
informacin geoambiental requerida para describir unproceso dado, y
construir un modelo explicatorio o de prediccin, de las
distribucinespacial o temporal de dicho proceso.
Evento principal:
Es un deslizamiento dentro de la unidad de terreno.
Sub-eventos (modos de falla) - M1 - deslizamientos disgregados,
M2 deslizamientos coherentes, M3 propagacin lateral y flujos:
3 categoras principales de modos de falla pueden ser usadas como
las propusoKeefer (1984)para deslizamientos inducidos por sismo:
deslizamientos con alto gradode alteracin interna (disrupted
slides), deslizamientos coherentes (coherent slides) ypropagacin
lateral y flujos (lateral spreads and flows).
Parmetro de amenaza:
La amenaza se define en trminos de la probabilidad de
deslizamiento de la unidad deterreno dada por la probabilidad
condicional que cualquiera de los modos de fallaocurra.
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6.3 MARCO TEORICO
MODELO ESTOCSTICO PARA PROBABILIDAD DE DESLIZAMIENTOS
INDUCIDOSPOR SISMO Y LLUVIA
La determinacin de la amenaza por deslizamiento para El
Salvador, se trabajar, comoya se mencion, con el modelo Rodrguez
(2003) aplicndolo a una base de datosconfiable con que se cuenta
para la zona piloto escogida. A continuacin se explicarn lasbases
tericas que definen del modelo y tcnicas estadsticas que se
utilizarn paraestimar la probabilidad de falla por deslizamiento
debido a sismo y lluvias; yposteriormente, a la zonificacin de la
amenaza correspondiente.
Segn la definicin que se vio del parmetro amenaza, en este
modelo, cada modo defalla es considerado como el efecto combinado
de la susceptibilidad del talud y delmecanismo detonante (sismo,
lluvia, intervencin humana). La intervencin humana no seincluy
debido a la dificultad para obtener informacin adecuada a la escala
de trabajopara aplicacin global.
6.3.1 DETERMINACION DE LA PROBABILIDAD DE FALLA
6.3.1.1 PROBABILIDAD TOTAL CONDICIONAL DE UN EVENTO DE FALLA
P(F)
Probabilidad de falla por lluvias:
La probabilidad de ocurrencia de deslizamientos debido a lluvias
se define mediantela siguiente formulacin probabilstica
(Ecuacin 6,1. Probabilidad de falla por lluvias)
Sppp fo =
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Donde:
p0:es la probabilidad que el evento de lluvia crtica, ocurra en
la celda (localizacingeogrfica) dada.
Pf: es la probabilidad que, esa lluvia crtica genere
deslizamientos en la celda deestudio
S: es el valor de susceptibilidad de la celda de estudio.
Probabilidad de falla por sismos:
Probabilidad de falla por sismos, para un mecanismo en
particular:
Para calcular la probabilidad de falla por la ocurrencia de
sismos se tendrnencuentra 3 factores principales:
Probabilidad de ocurrencia del sismo crtico en la celda de
estudio; probabilidad queese sismo crtico genere deslizamientos en
la celda de estudio; susceptibilidad de lacelda de estudio.
As, en trminos generales, la funcin de probabilidad de falla por
sismos, para cadamecanismo es:
(Ecuacin 6,2. Probabilidad de falla por sismos)
- Probabilidad de ocurrencia de sismos P(S):
Se espera que la funcin de recurrencia siga la relacin
Gutenberg-Richter:
(Ecuacin 6,3. Funcin de recurrencia de Gutenberg -- Richter)
)/()()()( SDPSFSPSPf =
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Donde:
N:tasa de ocurrencia de sismos de Magnitud M; N = 1 / Tr
Tr: periodo de Retorno
a, b: coeficiente ssmicos determinados en funcin de la
fuentesismognica utilizada
Luego, la probabilidad anual de ocurrencia de un sismo de
magnitud M, en unperiodo de tiempo L, asumiendo la distribucin de
frecuencias de Poisson, es:
(Ecuacin 6,4. Probabilidad de ocurrencia del sismo crtico)
L: ser 50 aos o 1 ao para la probabilidad de ocurrencia de
deslizamientos en50 aos o en 1 ao respectivamente.Estos clculos se
basan en informacin de las fuentes sismognicas y de la zonade
Estudio.
- Probabilidad de ocurrencia de deslizamientos dado el sismo
P(D/S):
Aqu se usarn las curvas de Densidad de Deslizamientos
determinadas a partirde la base de datos de Deslizamientos
inducidos por sismos, a nivel mundial,histricamente.
- Funcin de susceptibilidad F(S):
El factor de susceptibilidad, se defini a partir de la pendiente
de la celda deestudio. La funcin de susceptibilidad, siendo , la
pendiente del terreno, es;
(Ecuacin 6,5. Funcin de susceptibilidad de la zona)
: ngulo de pendiente designado a cada celda de la zona piloto en
unidades deradianes
)/(
1)(
TrL
eSP
=
)10( 4exp1)( =SF
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Probabilidad de falla total por sismos (para los 3
mecanismos):
Una vez conocido, para cada celda, la probabilidad de ocurrencia
de cadamecanismo de falla, la probabilidad total condicional de
falla debida a cualquiera delos 3 posibles modos de falla
(definidos como sub-eventos), se puede expresar as:
(Ecuacin 6,6. Probabilidad de falla por sismos en trminos de los
3 mecanismos de fallapropuestos por Keefer 1984)
La ecuacin 6,6, presenta la ecuacin de probabilidad de
ocurrencia de alguno de los 3mecanismos. La ecuacin 6,7, presenta
la misma ecuacin en trminos ms explicativospara los 3 mecanismos de
falla que propuso Keefer para deslizamientos inducidos porsismos.
La ecuacin calcula la probabilidad de ocurrencia de cualquiera de
los 3mecanismos:
(Ecuacin 6,7. Formulacin explicativa para la probabilidad de
falla por sismos en trminos de los3 mecanismos de falla propuestos
por Keefer 1984)
Donde:
- M1: deslizamientos disgregados- M2:deslizamientos
coherentes
- M3:propagacin lateral y flujos
Se evala esta ecuacin para cada mecanismo y para cada celda de
la zona deestudio El Salvador.
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Se puede ver que, esta probabilidad est representada por los
sectores circulares que nose intersequen entre ellos. Un objetivo
de este proyecto es determinar el rea de esossectores, que
representan la probabilidad de falla por deslizamiento debido a
alguno delos 3 mecanismos generales del modelo.
Ahora, la probabilidad de falla por cualquiera de los 3 modos o
mecanismos de falla sedefine as:
P(M) - probabilidad total de falla debido a sismos y a
lluvias:
Dentro de la celda de estudio usada para el anlisis, dada
por:
Esto es:
(Ecuacin 6,8. Probabilidad de ocurrencia de falla debido a
sismo, lluvia, pero no por los dosdetonantes simultneamente)
Los trminos que componen esta funcin de la ecuacin 6,8,
corresponden a:
:
Probabilidad de falla dado el efecto condicional de sismos E y
lluvias R,
El cual est compuesto por la suma de la probabilidad de falla
debido a sismos y laprobabilidad de falla debido a lluvias, menos
la probabilidad a ser inducidosimultneamente por los dos
detonantes.
Probabilidad de falla debido a sismos:
Esta dada por la probabilidad de falla dado el parmetro de
susceptibilidadSyel detonante sismo o parmetro de movimiento
fuerteE. Para poder estimar laprobabilidad de falla, se deben
establecer condiciones como una funcin del efectocombinado de Sy
E.
))()(()()()( SxPLLPSPLLPFPt +=
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Probabilidad de falla en debido a lluvias:
Est dado, de forma similar, por la probabilidad de falla dada
una susceptibilidadSy el detonante lluvia R. Los estados de falla
deben ser definidos como unacombinacin de los factores Sy R.
Probabilidad de falla a ser inducido simultneamente por E y
R(los dosdetonantes)
6.3.2 DEFINICION DE FUENTES SISMOGNICAS PARA
DESLIZAMIENTOSINDUCIDOS POR SISMOS
Segn el estudio de Amenaza Ssmica de Centro Amrica, El Salvador
est influenciadopor seis fuentes sismognicas:
4 ZONAS CORTICALES O SUPERFICIALES (profundidades entre 0 y 25
KM):
GUATEMALAEL SALVADOR ANTEARCO (G2, S2)
Comprende la franja costera entre la cadena volcnica y la lnea
de costa deGuatemala y El Salvador.
La sismicidad es baja y espacialmente muy dispersa. Se incluy
con la sismicidadde fondo localizada en esta zona. No hay
informacin de eventos grandes o quehayan causados daos importantes
con epicentro en esta zona
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DEPRESIN DE HONDURAS (G5, S5, H1)
Existe una serie de horst y grabenes orientados aproximadamente
de norte a sur,desde las montaas Mayas de Belice hasta el golfo de
Fonseca, que se conoce enconjunto como "Depresin de Honduras", a
pesar de que no existe una continuidadentre ellos, sino, ms bien se
trata de una zona de cuencas extensionales,bordeadas por fallas
normales con rumbo norte. Gordon y Muehlberger (1994)resumen la
trayectoria de la depresin de Honduras de la siguiente
manera:comienza en la zona de la fractura del Cisne en el
Caribe.
En tierra firme, el Valle de Sula conforma la cuenca ms
septentrional de ladepresin, la cual reaparece en la cuenca
tectnica del Lago de Yojoa, que estbordeado por fallas en la rivera
occidental (Finch), apresado en el lmite norte porconos volcnicos
alcalinos (Mertzman, 1976). Al sureste del lago, la depresincontina
en otra cuenca tectnica bordeada por fallas, el Valle de
Comayagua.Finalmente, la falla normal de Goascorn representa la
expresin ms meridionalde la depresin de Honduras, continuando hacia
el sur hasta la depresinvolcnica centroamericana.
EL SALVADOR, PACFICO CENTRAL (S1)
Comprende la parte superficial de la zona de subduccin entre el
lmite de lasplacas Cocos y Caribe (COCA) y la costa salvadorea.
Segn el catlogo
instrumental compilado para el presente informe no se tienen
sismos con magnitudgrande, el sismo mayor ha sido el reportado por
Ambraseys y Adams (2001) en elao 1900 con magnitud Ms 6.9.
EL SALVADOR, ARCO VOLCNICO CENTRAL (S3)
Dentro de esta zona hay un graben que atraviesa al pas en toda
su longitud, y seubica paralelamente a la Fosa Mesoamericana.
Localmente, a esta estructura se leconoce como graben Central, en l
se localiza el vulcanismo asociado a lasubduccin de la placa de
Cocos bajo la placa del Caribe. Esta zona est
caracterizada por la presencia de fallas de rumbo tanto derecho
como izquierdo. Elltimo sismo relevante en esta zona ocurri el 13
de febrero del 2001, con unamagnitud de 6.6 Mw.
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La historia ssmica muestra que los sismos con origen en esta
zona han generadoprdidas en vidas humanas y cuantiosos daos
materiales, aun cuando lasmagnitudes observadas han sido moderadas,
tal como fue el caso del sismo del 10de octubre de 1986, con
magnitud 5.4 mb. Un aspecto relevante de este fenmenolo constituye
el hecho que este tipo de sismos ocurren a profundidades someras
yen las cercanas de centros de poblacin o infraestructura
importante.
A continuacin, la figura 6,3 indica las fuentes sismognicas
correspondientes azonas superficiales:
Figura 6.3 Localizacin de Fuentes Sismognicas correspondientes a
Zonas Superficiales (Tomado deSNET)
1 ZONA INTERPLACA, ZONAS SSMICAS DE LA REGIN
INTERPLACA(SUBDUCCIN) (profundidades entre 25 y 60 KM)
EL SALVADOR, INTERPLACA (SSI5)
Hay evidencias que sugieren que el acoplamiento a travs de la
zona de interfaseentre las Placas Cocos y Caribe bajo la costa de
El Salvador es suficiente comopara producir sismos en el rango de M
~8 (Dewey et al., 2004).
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Un sismo importante dentro de esta zona es el sismo del 7 de
septiembre de 1915,para el cual Ambraseys y Adams (2001) calcularon
el hipocentro bajo el oeste deEl Salvador y una magnitud de 7.7
Ms.
A continuacin, la figura 6,4 indica las fuentes sismognicas
correspondientes azonas interplaca:
Figura 6.4 Localizacin de Fuentes Sismognicas correspondientes a
Zonas Interplaca (Tomado deSNET)
ZONAS SSMICAS DE LA REGIN INTRAPLACA (SUBDUCCIN)
(Profundidades> 60 KM)
EL SALVADOR, INTRAPLACA (SSP6)
Corresponde a la zona de WadatiBernioff para el rea de El
Salvador. Dentro deesta zona han ocurrido 2 sismos que han causado
un impacto significativo para ElSalvador en aos recientes, dichos
sismos ocurrieron el 19 de junio de 1982, 7.3Mw, y el 13 de enero
del 2001, 7.7 Mw. Ambos sismos fueron de mecanismonormal.
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La mayor amenaza ssmica es asociada a sismos con profundidades
menores a100 km cerca de la costa, sin embargo algunos sismos ms
profundos puedencausar daos tal como es el caso del sismo del 21 de
mayo de 1932 el cual causdaos en la parte sureste de El Salvador
(Dewey et al., 2004), segn Ambraseysand Adams (2001) tuvo una
profundidad de ~150 km y una magnitud de 7.1 Ms.A continuacin, la
figura 6,5 indica las fuentes sismognicas correspondientes azonas
intraplaca:
Figura 6.5 Localizacin de Fuentes Sismognicas correspondientes a
Zonas Intraplaca (Tomado deSNET)
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6.4 MARCO GEOGRAFICO
La zona piloto escogida para el presente proyecto de
investigacin, como se puede inferir,es El Salvador, la cual fue
escogida debido a que el pas ha sido afectado histricamentepor
varios desastres naturales. A continuacin se vern unas
generalidades sobre lascaractersticas de la zona con respecto a:
conformacin tectnica y geolgica; detonanteslluvia y sismo; y la
relacin de estos elementos con los deslizamientos.
6.4.1 ASPECTOS GENERALES DE EL SALVADOR
6.4.1.1 Geografa
Es el pas ms pequeo y densamente poblado de Amrica Central (rea
superficial:20.749,44 km). Est localizado en el istmo de la Costa
Pacifica y limitado al nortepor los pases de Guatemala y Honduras,
al sur con el Ocano Pacfico, al oeste conGuatemala y al este con
Honduras y el Golfo de Fonseca.
El pas se divide administrativamente en 14 departamentos dentro
de los cualesexisten 262 municipios. Su capital, San Salvador, est
ubicada entre el volcn Boquerny el lago Ilopango en el rea conocida
como Valle de las Hamacas, y ha sidohistricamente la ms golpeada
por eventos ssmicos en Latinoamrica como lo muestrala sismicidad
histrica recopilada por diversos autores que se ver mas
adelante.
El Salvador ha sido afectado histricamente por eventos ssmicos
destructivos como:Managua 1972, Guatemala 1976 y San salvador
1986.
6.4.1.2 Poblacin
Su capital, San Salvador, con 2000.000 de habitantes, es la
ciudad de mayorpoblacin conformando casi la cuarta parte de la
poblacin del pas de aproximadamente6300.000 de habitantes en 1998
con una tasa anual de crecimiento del 1.73%. Trescuartas partes de
la poblacin se encuentran en la regin este del lago Ilopango y al
surde Santa Ana, correspondientes con las regiones con un nivel
importante de amenaza
ssmica. Su concentracin poblacional en los focos principales es
de: San Salvador(29.5%), La Libertad (10.0%) y Santa Ana (8.9%)
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La figura 6,6 presenta el mapa poltico de El Salvador como un
reconocimiento inicial dela zona de aplicacin del modelo
estocstico:
Figura 6.6: mapa poltico de El Salvador (Tomado de SNET)
6.4.1.3 Topografa
La siguiente figura muestra las diferencias de alturas que tiene
El Salvador en trminos demetros sobre el nivel del mar (msnm). La
figura 6,7 indica la topografa de El Salvador:
Figura 6.7: Topografa de El Salvador (