tesis deslizamientos

7/26/2019 tesis deslizamientos

1/182

IMPLEMENTACION DE UN MODELO ESTOCSTICO PARA EVALUAR AMENAZA DE DESLIZAMIENTOSAPLICACIN PARA EL SALVADOR

1

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.


2/182


2

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.


3/182


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.


4/182


4

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


5/182


5

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


6/182


6

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


7/182


7

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


8/182


8

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)


9/182


9

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)


10/182


10

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


11/182


11

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)


12/182


12

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/


13/182


13

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)


14/182


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)


15/182


15

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


16/182


16

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.


17/182


17

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.


18/182


18

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.


19/182


19

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


20/182


20

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.


21/182


21

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.


22/182


22

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.


23/182


23

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.


24/182


24

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.


25/182


25

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.


26/182


26

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.


27/182


27

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.


28/182


28

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.


29/182


29

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.


30/182


30

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.


31/182


31

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.


32/182


32

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).


33/182


33

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.


34/182


34

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.


35/182


35

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:


36/182


36

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).


37/182


37

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


38/182


38

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:


39/182


39

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.


40/182


40

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.


41/182


41

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.


42/182


42

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 =


43/182


43

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 =


44/182


44

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


45/182


45

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.


46/182


46

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 +=


47/182


47

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


48/182


48

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.


49/182


49

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).


50/182


50

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.


51/182


51

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)


52/182


52

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%)


53/182


53

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 (

tesis deslizamientos

Documents