PRESENTACIÓN DE LA NUEVA RED SÍSMICA DE CATALUNYA INSTITUT CARTOGRÀFIC DE CATALUNYA (ICC)

Junio 1999

Índice: Objetivos - Sismicidad y riesgo sísmico de Catalunya - Red sísmica actual - Configuración de la nueva red - Fases de realización - Este documento

Objetivos

Con el doble objetivo de informar rápidamente a los responsables de protección civil y a los medios de comunicación en caso de producirse un terremoto y de obtener datos sísmicos de calidad para la comunidad científica, se ha proyectado la renovación de la red sísmica de Catalunya. Este proyecto preve la instalación de 20 estaciones sísmicas, equipadas con sensores de banda ancha de tres componentes y de un gran rango dinámico.

Los avances tecnológicos en el campo de las comunicaciones hacen ahora posible la transmisión de datos en contínuo, vía satélite, a precios competitivos respecto a otros sistemas tradicionales de transmisión. La opción escogida utiliza plataformas VSAT en las estaciones de campo y un HUB en el centro de registro, situado en los locales del ICC. Se preve también la integración en el sistema de otros sensores de medidas geofísicas y geodésicas. Este mes de junio ha comenzado a ser operativa la primera fase, que incluye tres estaciones sísmicas, el centro de recepción y análisis de datos sísmicos y el correspondiente enlace mediante el satélite Hispasat-1A.

Sismicidad y riesgo sísmico de Cataluña

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Para mejorar las estimaciones sobre peligrosidad sísmica existentes se ha realizado un nuevo catálogo sísmico (Atlas Sísmic de Catalunya : Volum I).

Cabe destacar los terremotos siguientes: -3/03/1373 en la Ribagorça, con intensidad epicentral VIII-IX, -Crisis sísmica de 1427-1428 en la Selva, Garrotxa y Ripollès, con los tres terremotos principales: * /03/1427 en Amer, con intensidad acumulada VIII-IX, *15/05/1427 en Olot, con intensidad epicentral IX, *02/02/1428 en el Ripollès, con intensidad epicentral IX, - 24/05/1448 en el Vallès Oriental, con intensidad epicentral VIII. En resumen, los sismos más destructores ocurrieron entre los años 1373 y 1448.

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La sismicidad, determinada a partir de los datos registrados por los sismógrafos de la red sísmica de Catalunya, ha sido recopilada en los "Butlletins Sismològics" desde el año 1984.

De la sismicidad de estos últimos años cabe destacar : -Una actividad más frecuente en el Pirineo. -En la zona costera se han producido cuatro series de terremotos con magnitudes superiores a 4.0, los años 1987, 1991, 1994 y 1995, todos ellos percibidos por la población sin daños materiales. La serie más importante corresponde a la de mayo de 1995, con un sismo principal de magnitud 4.6, uno de los terremotos más importantes de este siglo en la costa de Tarragona. -El 18 de febrero de 1996 se produjo un terremoto en el Sur de Francia, que se percibió ampliamente en Catalunya. El sismo, de magnitud 5.2 e intensidad epicentral VI MSK (daños ligeros en la región de Sant Pau de Fenolhet), es el más fuerte desde el año 1950 en el Pirineo oriental.

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Para tener en cuenta la amplificación del movimiento sísmico debido a los suelos blandos, se ha estudiado la geologia de los 944 municipios de Catalunya y se ha realizado una clasificacioón geotécnica de todos ellos utilizando 4 tipologías de suelos.

Se propone una clasificación geotécnica según cuatro tipos de suelos R, A, B y C, con una respuesta particular en relación al fenómeno sísmico. Esta clasificación de suelos está asociada a la velocidad que tienen las ondas S al atravesarlos. -El suelo tipo R corresponde a una roca dura. -El tipo A corresponde a rocas compactas. -El tipo B a materiales semi-compactos. -Por último, el tipo C corresponde a suelo no cohesionado.

Debido a la sismicidad moderada de la región, la vulnerabilidad sísmica de los edificios actuales no ha sido puesta a prueba por ningún terremoto. Por similitud a construcciones de vulnerabilidad conocida y a partir del conocimiento de las técnicas constructivas del país, se ha podido hacer una

estimación de la vulnerabilidad sísmica del parque de los edificos existentes en Catalunya.

El resultado de esta clasificación ha permitido establecer la distribución de los edificios de cada municipio en clases de vulnerabilidad A, B, C y D (clasificación EMS’92). Cada municipio ha sido catalogado de vulnerabilidad alta (25 municipios), media (569 municipios) o baja (347 municipios).

A partir de la clasificación de los edificios en clases de vulnerabilidad, se ha llevado a cabo una evaluación general de los daños que podrian reconocerse en cada municipio de Cataluña, considerando las intensidades previstas en el mapa de zonas sísmicas y el efecto del suelo. La evaluación de los daños de los edificios se ha realizado a partir de matrices de probabilidad de daños, obtenidas a partir de las observaciones de terremotos recientes en Italia. También se ha realizado una valoración de los daños físicos a las personas y una estimación económica del daño físico de los edificios de viviendas.

Red sísmica actual

Durante muchos años los únicos registros sísmicos existentes en Catalunya procedían del Observatori de l'Ebre y del Observatori Fabra, únicos testimonios instrumentales de la sismicidad del territorio catalán desde principios de siglo.

En los años 80, por la necesidad de conocer la sismicidad con más precisión, el Servei Geològic de Catalunya inició la instalación de una red sísmica en el territorio catalán.

En el mapa se indica la distribución geográfica actual de las estaciones sísmicas de diferentes instituciones en Catalunya y Sur de Francia.

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En todas estas estaciones se pueden diferenciar tres partes comunes: - Sistemas de adquisición de datos: analógico y digital. - Sistemas de comunicaciones de datos: teléfono, satélite, correos. - Centro de recepción de datos sísmicos (CDRS).

Los sismógrafos son de tres tipos diferentes: - estaciones analógicas con telemetria analógica. - estaciones digitales interrogables por teléfono. - estaciones digitales con transmisión (no contínua) mediante satélite (Meteosat).

Aspecte sobre el terreny de l'estació sísmica de Sort

(SOR). Sistema de transmissió per telèfon interrogable.

Configuración de la nueva red

En la tabla se comparan las características principales de la red actual con las de la nueva red, en la que se remarcan los aspectos que inciden más directamente con los dos objetivos fundamentales, y que no se pueden alcanzar con la instrumentación actual: > informar rápidamente cuando se ha producido un terremoto. > mejorar la calidad de los datos.

Xarxa actual Red propuesta

No existe un sistema de alerta en tiempo real No se puede hacer automáticamente una pre-localización de sismos con motivo de una posible alerta sísmica

La estación central dispone de un sistema de alerta que pone en marcha un dispositivo automático para obtener, en el menor tiempo posible, un informe preliminar del terremoto con localización, magnitud y cartografia asociada

Los sensores captan la velocidad del suelo y tienen 1 segundo de período propio. Sólo se registra la componente vertical del suelo

Los sensores son de velocidad y de banda ancha ("broad band"). Se registran las tres componentes del movimiento del suelo

Todos los movimientos percibidos por la población saturan los registros

Registros no saturados de terremotos percibidos

Los diferentes componentes de la nueva red son los siguientes:

Sistema de adquisición de datos

La estación de adquisición en tiempo quasi real está constituída básicamente por los siguientes componentes: * sensor de tres componentes de banda ancha ("broad-band") * convertidor analógico-digital, con margen dinámico >136 dB * unidad de control, integrada básicamente por un controlador * sistema de comunicación de datos bidireccional, sistema de alimentación basado en paneles solares fotovoltaicos o corriente eléctrica

Sistema de comunicaciones de los datos

Debido a la rápida evolución de las telecomunicaciones, tanto por lo que respecta a las tecnologias como al coste de la transmisión, en los nuevos equipos sísmicos se garantiza una cierta flexibilidad para adaptarse a diferentes sistemas de comunicaión presentes y futuros.

La transmisión de los datos digitales desde el lugar de ubicación del sensor hasta el CDRS, es contínua y en tiempo quasi-real. Las particularidades de la aplicación nos ha hecho escoger la opción de comunicaciones de datos por satélite HISPASAT, con plataformas VSAT ("Very Small Aperture Terminal"), y una estación central (HUB) en las instalaciones del ICC en Barcelona.

Centro de recepción de datos sísmicos (CRDS)

Se sitúa en las instalaciones del ICC en Barcelona. El CRDS de la nueva red consta de los siguientes elementos:

Hardware

- Red local de ordenadores y/o Workstations - Sistemas de comunicación - Sistema de adquisición de Tiempo Universal - Sistema de alimentación ininterrumpida - Sistema rápido de información de alerta sísmica

Software

- Funciones de adquisición en tiempo real - Sistema de integración de datos en tiempo real y en tiempo diferido - Procedimento automático de detección de la señal y de alerta sísmica en tiempo real - Utilidades para el almacenamiento de gran volumen de datos - Utilidades para garantizar la calidad de les datos - Utilidades para telemantenimento de los equipos de toda la red - Sistema de detección de parada del sistema de adquisición - Software de análisis de datos - Facilidades de acceso por TCP/IP Internet

Aspecto de las antenas instaladas en el terrado del edificio del ICC que reciben las señales del sastélite HISPASAT-1A que proceden de las estaciones sísmicas remotas.

Cabe destacar finalmente, los siguientes aspectos: - Actualmente, algunas nuevas redes sísmicas utilizan comunicaciones de datos por satélite, por ejemplo Canadá, Francia, EEUU, Colombia. - Es una solución integral del problema, y con esta opción no hay problemas de enlace, ni de cobertura, ni hace falta utilizar repetidores, ni hay restricciones de ubicación de las estaciones sensoras. - Constituye una red de comunicaciones que conlleva la solución a otras necesidades del ICC y del Departament con un pequeño coste suplementario.

Fases de realización

Primera fase

La renovación de la Red Sísmica comprende tres fases, de las cuales, la primera ya se ha llevado cabo en junio de 1999. En esta primera fase se han alcanzado el funcionamiento del centro de recepción de datos y de tres estaciones sensoras.

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Caracteritzación del ruido sísmico

Registro y curvas de densidad de potencia espectral para la componente horizontal en el pozo sísmico en el emplazamiento de les Avellanes del dia 23 de enero de 1998.

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Aspecto sobre el terreno de la estación sísmica remota de Llívia. Se puede observar el cercado de protección, la caseta con los equipos y baterias, el pozo sísmico y el pilar geodésico. Ésta estación tiene alimentación por corrient elèctrica.

click Registro de la nueva estación de les Avellanes (3 componentes).

Segunda fase

Será operativa el año 2000 y está prevista la instalación de 7 estaciones (5 del ICC, más la estación del túnel del Cadí del Institut d'Estudis Catalans más la estación de Horta de Sant Joan del Observatori de l'Ebre) y otras del Instituto Geográfico Nacional. Con un mínimo de 10 estaciones, todo y que la cobertura no es completa, la localización automática puede ser fiable para la mayor parte del territorio y se puede incorporar el sistema de alerta.

Tercera fase

Operativa en el año 2001, su objectivo será completar la cobertura del territorio. El número de estaciones estará en función de los sismógrafos instalados por el Instituto Geográfico Nacional compartidos con los del ICC.

Elaboración del document

Este documento ha sido elaborado por el Grupo de Sismologia (Unidad de Geologia) del Institut Cartogràfic de Catalunya. En el proyecto de realización de la nueva red han colaborado además la Unitat de Geodèsia, la Unitat d'Infraestructures i Manteniment y la Unitat de Sistemes.

Direcciones de interés

Institut Cartogràfic de Catalunya Parc de Montjuïc - E-08038 Barcelona Telèfon 34-93 567 15 00 - Telefax 93 567 15 67 Internet http://www.icc.es/

Observatories and Research Facilities for EUropean Seismology Volume 3, no 1 June 2001 Orfeus Newsletter

A New Broad-Band Seismic Network with Satellite Transmission in Catalonia (Spain)

X. Goula, J.A. Jara, T. Susagna and A. Roca Contributors: O. Olivera, S. Figueras, J. Fleta, J.C. Olmedillas and M. Tàpia

Seismology Group, Geological Survey, Institut Cartogràfic de Catalunya, Parc de Montjuïc, 08038 Barcelona, Spain.

Introduction - The Network - System Despcription - Performance of the Network -Conclusions

Introduction

The Geological Survey of Catalonia operates since 1985 a regional seismic network with the aim of monitoring the seismicity of Catalonia and surrounding areas (Eastern Pyrenees and Mediterranean Sea). The network grew progressively since 1985. It started with analoge, one component, short period stations and 8 years later it has 10 short period, one component stations using different communication and digital recording systems. In 1996 a new concept of seismic network was designed and planned in order to fulfill two main objectives: i) to provide rapid information to Civil Defense services and the general public and ii) to obtain systematically high quality data for the scientific community. It is planned to create robust, high performance field infrastructures and installing up to 20 stations equipped with three component broadband sensors with high dynamic range. The stations are based on VSAT platforms sending continuous almost real time seismic data via satellite to the Hub at the processing center of the Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC). Data are continuously stored and processed with an automatic location system. Information is disseminated via Internet, after validation by seismologists. Event information and waveforms are available on our web page: www.icc.es. At present (May, 2001) 5 fields stations are operative.

The Network

The project of implementation of the seismological network is proposed in three phases as shown in Figure 1. Since 1999, the first three VSAT based seismic stations (numbered 1, 2 and 3 in Figure 1) with Güralp CMG-40T sensors (0.03Hz-50Hz) are operative, together with the reception and processing center. In a second phase, 2 new stations (numbered 4 and 5 in Figure 1) with STS-2 (0.01Hz - 50Hz) and Güralp CMG-3ESP (0.01Hz-50Hz) sensors have been installed. Three more stations are now under construction (6, 7 and 8 in Figure 1).

Figure 1. Implementation phase of the seismic network.

In a third phase about 12 more stations will be installed. Moreover it is planned to share data from stations belonging to other institutions as the Ebro Observatory, the Institut d'Estudis Catalans and the Instituto Geogràfico Nacional. A big effort is devoted to select adequate sites and to design and construction of the different elements of a remote station with the aim to have reliable, robust, low noise and durable stations. In Figure 2 a view of Organyà seismic station (CORG), in the Pyrenees, is shown with the seismometer vault, the instrumental house, the solar cells and the VSAT antenna. All stations are provided with high performance electrical and environmental protections.

Figure 2. View of Organyà seismic station.

Records of high quality are obtained from the operating stations. An example of low magnitude (ML=1.9) earthquake recorded at short distance (40 km) in Llívia station (CLLI) is shown in Figure 3, where broadband records obtained on a CMG-40T sensor are presented together with high-pass filtered records at 1 Hz. Fourier spectrum of E-W component is also shown together with the noise spectrum. A good signal/noise ratio is observed for frequencies higher than 1 Hz. Another example is shown in Figure

4 for a Japanese earthquake of M=6.5 recorded at Llívia station ( =90°) on a broadband CMG-40T sensor. A record of 1 hour of duration is shown and the Fourier spectrum of surface waves recorded on the E-W component is presented together with the noise spectrum. A good signal/noise ratio is observed between 10s and 100s.

Figure 3. Left: Broadband records obtained on a CMG-40T sensor and high-pass filtered records at 1 Hz. Right: Fourier spectrum of E-W component (red) and noise spectrum (black).

Figure 4. Left: Broadband records obtained on a CMG-40T sensor Right: Fourier spectrum of E-W component (red) and noise spectrum (black).

System Description

VSAT network consists of a central data acquisition facility located in Barcelona, and remote stations around Catalonia (LIBRA VSAT Network, manufactured by Nanometrics, Canada). The Hub and remotes communicate via the Hispasat 1, a geostationary satellite using 100 kHz of bandwidth providing 112/64 kbps of data throughput. The system uses the same carrier for the inbound and the outbound, minimizing the required bandwidth (see Figure 5). At each station in the network (Hub and remotes) a slot within a time domains multiple access protocol (TDMA) is assigned, and it transmits only when authorized. At each remote site an HRD24 Nanometrics digitizer receives seismic signal from a broadband sensor installed in a vault, and samples it at 100 sps and streams the data to the remote VSAT terminal. The data are transmitted to the central Hub using UDP/IP protocol and a header (NMXP) containing a unique sequence number. When data are received at the Hub the sequence numbers are checked for continuity, and if data are missing, a retransmission request is automatically sent from the Hub to the remote. Data are stored in ring buffers at remotes (2.5 hours of backup) and are retransmitted to the Hub if requested. At the data acquisition center in Barcelona, received data are sent from the Hub over a LAN to one computer, in which they are stored into ringbuffers.

Figure 5. Libra VSAT network.

Acquisition system

The digitizer uses a fixed resolution sigma-delta A/D converter on each channel providing 120 dB of resolution after digital filtering and a sample rate of 256 kHz. Antialiasing filtering protection is applied to the signal using a DSP processor, which decimate the data to obtain the expected sample rate, in this case 100 sps. The digitizer can be modified to obtain the desired sensivity in nm/s/count, so we can combine different seismometers from the same network without significant differences in the output sensitivity. Seismic data are timed at each remote site using a temperature compensated crystal oscillator phase locked to a GPS time code receiver. Data are assembled into packets with CRC for error correction. Each packet includes a comprehensive header which holds parameters such as the sequence number, time in long seconds and the oldest packet available for retransmissions if required. To ensure efficient use of communications system the data are compressed prior to transmission. The compression scheme used yields approximately 1.2 bytes per sample and is fully recoverable with no errors. These data are recorded into local ringbuffers before be forwarded to the VSAT modem. So, system has a remote data backup of the last 2.5 hours of acquired data. One more feature of the digitizer is its capability for monitoring some parameters of the remote stations and generating multiple state of health messages. All this information are sent to the Hub. Thus, it is possible to monitor some parameters of the remote station, such as battery voltage, digitizer temperature, GPS status, bytes sent, log messages, etc. from the central site and have them stored into separate ringbuffers.

Communications system

Each remote station has a full satellite communications system, which basically consists of a Ku-band 1.8 m diameter antenna, a Ku-band VSAT modem, a GPS time code receiver, a Ku-band LNB and a Ku-band SSPB. The VSAT modem receives the seismic data packets from the digitizer and formats them as UDP/IP data prior to modulating the data for transmission over the satellite link. The transmission data rate of the VSAT modem can be set for either 64 or 112 Kbps. The Libra network distributes the bandwidth between a number of Lynx remote stations using a time domain multiple access protocol (TDMA). In a TDMA system a number of stations are configured to share the same frequency, each station transmitting during a precisely defined time window or slot. During one transmission slot, the selected remote site transmits at the full rate of 64 or 112 kbps. The durations of the slot is set to provide the required continuous data rate. The satellite communications system provides a half duplex communications link between each remote site and the central data acquisition facility. The TDMA configuration includes a number of inbound slots during each remote site transmitting seismic data to the central Hub and one outbound slot during which the central Hub communicates with all the remotes sites. The communications data rate for the Hub and the remotes is configurable by the user. In general, the traffic from the Hub to the remotes is very little, and it is used for data retransmission request, TDMA configuration command and remote control. Similar to the acquisition system, communications system has the capability to produce a fully state of health summary and to be remotely controlled. Thus, the user from the central site can monitor the state of each remote communications modem and perform a remote control of the communications parameters. Inbound seismic data from the remote field

stations are received at the central site via a 3.8 m antenna. The indoor assembly consists of a Carina combiner/splitter module and a number of Carina transceivers. Each Carina transceiver tunes to a single space segment frequency (100 kHz) and receives all data from stations transmitting on that frequency. Typically, 16, 3-componnent remote field stations are configured to operate a single 100 kHz space segment channel. The Carina transceiver demodulates de seismic data and forwards it as TCP/IP packets to the central acquisition computer(s) via a 10Base-T LAN connection. We can consider the entire network as a WAN IP network, which is customized depending of the requirements. So, the network can include some subnetworks to obtain the desired topology. This facility allows different networks to share data in real time.

Data reception, storage and processing center

At the central site, an acquisition computer stores the seismic data into ringbuffers with a capacity of 16 days of data using NAQS Server software. NAQS Server software is a primary software element for data adquisition and seismic data handling. This software performs the following functions:

• Provides data error correction via the retransmission request of missing or corrupted packets from the remote stations.

• Stores all continuous time series data to disk based ringbuffers. • Distributes continuous waveform, trigger and state-of-health data via TCP/IP

private data streams. • Records remote and central site state-of-health data to disk based ringbuffers. • Monitors state-of-health data for out of range parameters. • Provides for real time display of seismic waveform data.

Backups of all the seismic and state-of-health data stored into ringbuffers are made often, to ensure the data integrity and for a final storage. Seismic data and triggers are automatically processed by a Data Analysis Computer, which performs the automatic event detection, and determinates the hypocenter and the magnitude of the earthquake. A complete documentation of each event location is automatically generated.

Performance of the Network

The network is producing records of high quality, due to the quality of the sensors, the acquisition system and the effort devoted to the selection of sites and the construction of infrastructures in order to obtain robustness, reliability and durability of the components. It has been intended to have a good electrical, thermal and seismic isolation of the main sensitive elements of the station. In this paragraph the performance of the network is analyzed from the point of view of the data transmission, which is the most peculiar aspect of the network. In fact there are several events that may cause loss of data: rainfade, GPS losing lock, LAN problems, remote power fail, wind misaligning fields stations and Hub antennae, solar eclipse. Only the first four events were observed during one year of observation, mainly frequent GPS losing lock. We present some plots with the duration of gaps per hour and percentages of retransmissions for one year of operation of the network, extracted from the State of Health files that are continuously produced by Libra Network enabling us to have an

estimation of the performance of data transmission. Figure 6 shows the gaps of transmission (duration) for 2 stations of the network (Llívia and Avellanes) for the year 2000. The results from the analysis of these plots may be summarized as follows:

• when there are coincidence of gaps in different stations (gaps on January and February shown in Figure 6), the origin of the data loss is the stopping of the central site for maintenance,

• the gaps with more than one day of duration (November on Avellanes station and October on Llívia station) are due to a technical intervention for reparation,

• other gaps are mainly due to weather causes, as hard rainfalls.

For the Llívia station, the gaps for 2000 sum a total of 7.3 days (635128 seconds). From this total 6.8 days are due to technical intervention. The remaining 0.5 days are randomly distributed along the year and represent a monthly percentage of 0.1 to 0.3%. From a total sum of gaps of 18.3 days in Les Avellanes station, 17.5 days represent technical interventions. From the remaining 0.8 days, 0.5 days are concentrated in the period from June 6 to June 21 and represent a 3% of this period. The others 0.3 days, like in Llívia station, gaps are randomly distributed along the year.

Figure 6. Gaps of transmission in seconds per hour, observed on two stations, for the year 2000. The analysis of the retransmissions carried out by the system during 2000 for Llívia station is shown on Figure 7. It can be seen that the daily percentage of retransmissions never exceeded 15% of data. Retransmissions have been efficient and so loss of data is very scarce. The few percentage of retransmissions indicate that almost real time transmission is efficiently achieved.

Figure 7. Retransmission of data per day, in percentage observed on Llívia station for the year 2000.

Conclusions

The seismic broad-Band VSAT network of the ICC, operating since 1999, has today(May 2001) 5 fully functioning stations, and is in the process of installing 15 more stations. The network is based on the Libra Network System manufactured by Nanometrics Inc., with VSAT platforms, transmitting data in quasi real time mode. The high effort devoted to construct robust infrastructures, on adequate sites, with special emphasis on electrical and environmental protections yields to a better efficiency of the network. After more than one year of operation, the reliability of the system has been improved, observing very few loss of data due to transmission. The continuous transmission on quasi-real time is very useful and the data obtained are of high quality. Continuous satellite transmission is safe and affordable using efficient TDMA techniques. In our case, the cost of the described satellite transmission is much lower than the use of systems based on dedicated telephone lines.

page 3 Copyright © 2001. Orfeus. All rights reserved.

Análisis de riesgos en el plan de protección civil ante el riesgo sísmico en Cataluña Risk Analysis within the Civil Protection Plan for Seismic Risk in Catalonia (Spain)

T. Susagna, X. Goula, J. Fleta and A. Roca. Institut Cartogràfic de Catalunya. Parc de Montjuïc. 08038 Barcelona. tsusagna@icc.es, xgoula@icc.es, jfleta@icc.es,roca@icc.es

SUMMARY Catalonia can be classified as a zone of moderate seismic activity. Seismic events of considerable intensity are described in historical records. At the same time, different studies predict zones where earthquakes with intensity equal of higher than VII can occur for a return period of 500 years. Considering the characteristics of the seismic emergency and its consequences, and the probability of occurrence of a seismic event of these characteristics, it is necessary to develop a plan that gives a rapid and efficient response. This emergency response plan have as purpose to minimize the possible personal, property and environmental damages, and to reestablish basic services to the population in the minimum time possible. The zones with the highest seismic risk within Catalonia are identified through the seismic zonation of the territory and the vulnerability study of the buildings in the different towns of Catalonia. Then, it is possible to define the municipalities that should make the corresponding Municipal Action Plan.

1. INTRODUCCIÓN

Cataluña se puede calificar como una zona de actividad sísmica moderada. En los registros históricos están descritos fenómenos sísmicos de considerable intensidad. Al mismo tiempo, los diferentes estudios predicen zonas donde es previsible seísmos de una intensidad igual o superior a VII, para un período de retorno de 500 años.

Atendiendo las características de la emergencia sísmica y de las que se puedan derivar, y la probabilidad de que se produzca un fenómeno de estas características, es necesario desarrollar un plan para dar una respuesta rápida y eficaz, dirigida a minimizar los posibles daños a las personas, bienes y medio ambiente, y que permita restablecer los servicios básicos para la población en el menor tiempo posible.

A través de la zonificación sísmica del territorio y del estudio de la vulnerabilidad de los edificios de las diferentes poblaciones de Cataluña se establecen las zonas donde el riesgo es más elevado y se determina los municipios que han de hacer el correspondiente Plan de Actuación Municipal.

En esta comunicación se presenta la zonificación sísmica del territorio, el estudio de vulnerabilidad de los edificios y los municipios que están sujetos a la realización del correspondiente plan de emergencia.

El Plan Especial de Emergencias Sísmicas de Cataluña fue homologado por la Comisión Nacional de Protección Civil en Junio de 2002 2. CONOCIMIENTO DEL RIESGO

Hay determinadas áreas en Cataluña que se encuentran expuestas a un riesgo mayor de que se produzcan situaciones de emergencia sísmica. Los estudios que llevan a identificar estas zonas constan fundamentalmente de tres partes:

a) La valoración de la peligrosidad sísmica, que permite una estimación de la intensidad del movimiento sísmico que puede razonablemente esperarse en cada municipio de Cataluña.

b) La valoración de la vulnerabilidad sísmica de las construcciones en todo el territorio catalán, que permite una estimación de los daños que el movimiento sísmico

considerado puede causar sobre los municipios de Cataluña. Construcciones tales como:

- las edificaciones de vivienda y otros usos para la población - aquellas en las cuales reposan los servicios imprescindibles para la comunidad - construcciones que, debido a sus actividades, en caso de seísmo pueden hacer que se incrementen los daños por efectos catastróficos asociados.

c) La combinación de estos dos estudios permite la elaboración de un escenario de riesgo para cada municipio de Cataluña y por tanto identificar las poblaciones con más riesgo:

- Poblaciones con una peligrosidad sísmica mayor - Poblaciones con una vulnerabilidad sísmica mayor.

3. EVALUACIÓN DE LA PELIGROSIDAD SÍSMICA

Para la correcta evaluación de la peligrosidad sísmica en Cataluña, el Instituto Cartográfico de Cataluña (ICC) elaboró el nuevo Catálogo Sísmico que recoge y unifica la información sísmica que procede de diversas fuentes existentes hasta el momento en Cataluña (Susagna y Goula, 1999). También se ha realizado una nueva zonificación sismotectónica basada en criterios geológicos y sísmicos (Fleta et al., 1996).

La evaluación de la peligrosidad sísmica en Cataluña se ha llevado a término combinando métodos deterministas y probabilísticos que tienen en cuenta estos nuevos datos (Secanell, 1999; Secanell et al., 1999).

El mapa que determina las diferentes áreas del territorio en función de su peligrosidad sísmica es el mapa de zonas sísmicas. En la figura 1, se presenta este mapa, expresado en diferentes valores de intensidad para una misma probabilidad anual de 2 10-3 equivalente a un período de retorno de 500 años en el que además se ha tenido en cuenta efectos de amplificación debidos a la presencia de suelos blandos en los núcleos urbanos (Fleta et al., 1998).

En el anexo 6 del Plan se detallan los datos considerados y los procesos intermedios para llegar al mapa final de zonificación del territorio. Igualmente se presenta una lista de todos los municipios con la intensidad que le corresponde según el mapa de la figura 1.

Figura 1. Mapa de zonas sísmicas considerando el efecto de suelo. ( Map of the seismic zones taking into account the soil conditions) 4. EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD SÍSMICA.

Para la evaluación de la vulnerabilidad sísmica se han considerado métodos diferentes, según se trate de edificios de vivienda o similares por sus características constructivas y estructurales (hospitales, edificios de bomberos, etc.) o bien de líneas vitales, con características técnicas particulares (conducciones de gas o electricidad, transformadores eléctricos, etc.). Los métodos tienen en común que estiman daños por movimientos sísmicos expresados en intensidad macrosísmica (mapa de zonas sísmicas de la figura 1) y por lo tanto están basados en la nueva escala de intensidades EMS-92 (que completa la definición de la escala de intensidad MSK), ya que de hecho, las tipologías constructivas pueden ser expresadas sin demasiadas dificultades en las tipologías definidas en la escala EMS’92 y los daños que pueden esperarse para una cierta intensidad pueden deducirse de la matriz de probabilidad de daños de acuerdo con esta escala.

La metodología utilizada para edificios de vivienda o similares tiene un carácter estadístico para poder utilizarse con poca información disponible de los edificios y sin necesitar un trabajo de campo largo y costoso. Esto implica, entre otras cosas, que los resultados que se obtengan para cada municipio, que es la unidad de trabajo escogida, se refieren siempre a valores globales, sin poder dar resultados con detalle para edificios individuales. En el caso de interesarnos para edificios individuales, como son los edificios con servicios imprescindibles para la comunidad, la

metodología tan solo permitirá obtener un resultado probabilista para traducir el aspecto estadístico del análisis.

Clasificación de las edificaciones de viviendas o

similares a vivienda en clases de vulnerabilidad La clasificación de los edificios de vivienda de Cataluña

(cerca de un millón) según las clases de vulnerabilidad definidas en la EMS-92 se ha elaborado partiendo de los datos del censo de edificios realizado el año 1990 por el Instituto de Estadística de Cataluña (IEC). La información disponible es la edad, la altura y la situación geográfica de los edificios.

La edad y la altura están claramente asociadas a la vulnerabilidad sísmica de los edificios. La edad no tan solo tiene importancia por su efecto sobre el proceso de deterioramiento de la resistencia del edificio sino que es indicativo de técnicas constructivas, variables a lo largo del tiempo. Según las informaciones recogidas de expertos en temas constructivos se han podido hacer tres grupos de edificios según el período de construcción: anteriores a 1950; entre 1950 y 1970 y posteriores a 1970. Por su parte, la altura influye en el comportamiento de los edificios delante de una solicitación sísmica. En el caso de los edificios de Cataluña, que han sido construidos únicamente para aguantar cargas gravitatorias, éste parámetro ha servido para diferenciar los edificios que tienen un margen de seguridad respecto a aquellos que están en el límite de resistencia. Los grupos de edificios por altura se han definido con los límites siguientes: 12 m (menos de 5 plantas), que forman el primer grupo y 18 m (más de 5 plantas), que forman el segundo grupo. Los edificios de alturas intermedias (5 plantas) forman un tercer grupo. Finalmente se ha tenido en cuenta si el edificio pertenece al núcleo urbano o se trata de un edificio aislado.

En la tabla 1 se presenta la distribución de los edificios de vivienda de Cataluña (aprox. 935000) según los tres parámetros indicados.

Tal como se observa en esta tabla, la gran mayoría de los edificios de Cataluña, alrededor del 90%, están localizados en núcleos urbanos; un porcentaje similar se determina para las edificaciones menores de 5 plantas; respecto a la distribución por edad, se observa el mayor crecimiento de la construcción a partir de 1970, con un 41%.

Otra información utilizada en la clasificación de las edificaciones en clases de vulnerabilidad fue la tipología estructural y el estado de conservación de los edificios. Las diferentes tipologías estructurales utilizadas en Cataluña han estado identificadas a partir de las épocas de construcción consideradas. La ponderación de toda la información disponible, con los criterios de la escala EMS-92 y el juicio de experto permitió hacer una clasificación de las edificaciones en clases de vulnerabilidad que se expresa en función de los tres principales parámetros (Chávez, 1998; Chávez et al 1999).

Los mapas con las distribuciones de las diferentes clases de vulnerabilidad obtenidas para todos los municipios de Cataluña se detallan en el apartado 8.1.2 del anexo 8 del Plan.

Tabla 1. Distribución de los edificios de vivienda de Cataluña según la altura, el año de construcción y la situación (IEC, 1990). (Distribution of dwelling buildings in Catalonia by height, age and location, IEC, 1990)

Fecha de Construcción Hasta 1950 1951-1970 Después de 1970 Área de Situación Urbana Rural Urbana Rural Urbana Rural

< 5 plantas 232740 31119 212070 16304 315504 37346 Altitud = 5 plantas 7065 9 14083 24 11937 22

> 5 plantas 12699 2 21963 33 22028 44

4. ESTIMACIÓN DE DAÑOS RELACIONADOS CON EDIFICIOS DE VIVIENDA

Se ha llevado a cabo una estimación de los daños que

pueden experimentar los edificios de los diferentes municipios de Cataluña, considerando las intensidades previstas en el mapa de zonas sísmicas presentado en la figura 1. Además, como resultado del daño causado en los edificios se ha realizado un escenario de las consecuencias para la población de cada municipio.

Estimación del daño en los edificios La estimación del daño que podrían experimentar las

edificaciones de vivienda de los diferentes municipios, considerando la ocurrencia de un seísmo como el indicado en el mapa de zonas sísmicas de la figura 1, se ha realizado mediante el uso de matrices de probabilidad de daños que han sido determinadas para las clases de vulnerabilidad A, B, C, D, E y F, los grados de daños de 0 (no daño) a 5 (colapso total) y los grados de intensidad (de VI a X) de la escala EMS-92 (Chávez, 1998; Chávez et al 1999).

Como resultado de la evaluación del daño físico se obtiene el número de edificios de cada municipio distribuido según los diferentes grados de daños.

A partir del daño experimentado en los edificios se ha elaborado una estimación de los que podrían quedar en condiciones inhabitables, considerándose en este estado aquellos que sufran los grados de daños 4 y 5 así como un 50% de los que experimenten daño 3. Estos resultados son de máxima importancia para la evaluación del número de personas que pueden quedar sin vivienda después de la acción del terremoto.

En la figura 2 se muestra para cada municipio la estimación del número de edificios que resultarían inhabitables, inmediatamente después de producirse el terremoto.

A

r

a

g

ó

n

F r a n c i a

Mar Mediterráneo

Barcelona

Límites del estudio

Inhabitables Nº. Municipios< 10 38710 - 100 469100 - 1000 831000 - 10000 2

N

Figura 2. Mapa con la estimación del número de edificios inhabitables inmediatamente después de producirse un terremoto con el grado de intensidad considerado en el mapa de la Figura 1. ( Estimation map with of the number of buildings seriously damaged after earthquake with intensity degrees as considered in figure 1)

Como síntesis de los resultados de estas estimaciones

se obtiene que un gran número de municipios, poco menos de 400 resultarían poco afectados: menos de 10 edificios inhabitables; aproximadamente la mitad de municipios de Cataluña tendrían entre 10 y 100 edificios inhabitables; menos de 100 municipios tendrían un número superior a 100 edificios sin poder habitarse después del terremoto.

En el apartado 8.1.4 del anexo 8 del Plan se pueden encontrar un listado de todos los municipios de Cataluña con el grado de intensidad asignado en el mapa de zonificación sísmica de la figura 1, la distribución de los edificios para clases de vulnerabilidad, el número total de edificios, el número de edificios que quedarían inhabitables y el número de edificios para cada grado de daño. También se presentan las estimaciones de los daños en forma de mapas, con los límites municipales.

Estimación del daño a la población La posibilidad de sufrir víctimas humanas como

consecuencia de la acción de un terremoto está directamente ligado al número de edificios dañados como consecuencia de la intensidad del movimiento sísmico y al número de persones que allí viven, pero depende además de otras circunstancias como la época del año, el día o la hora que se produce el terremoto y también de la preparación de los responsables de Protección Civil y de los ciudadanos para hacer frente a los primeros auxilios.

En una primera aproximación se puede hacer una estimación del número de víctimas, de diferente gravedad, a partir de datos disponibles de terremotos ocurridos en otros lugares y de los resultados de las estimaciones de edificios dañados, que se han expuesto anteriormente, acompañadas de los datos del censo de población.

En el apartado 8.2 del anexo 8 del Plan se pueden encontrar los datos del censo de población del año 1996, que juntamente con el censo de edificios permite hacer una estimación del número medio de personas por edificio en cada uno de los municipios. Como resultado se obtiene que en la gran mayoría de municipios, más de 800, el número medio de personas por edificio es inferior a 5 habitantes y tan solo algunos municipios, como Barcelona y otros de su zona de influencia, llegan a valores medios de casi 30 habitantes por edificio.

En el mismo anexo y haciendo una gran simplificación del problema se presenta una estimación muy aproximada del número de personas que podrían resultar afectadas con diferente gravedad en forma de un listado y de mapas con las distribuciones por municipio.

En la figura 3 se presenta un mapa con la estimación aproximada del número de personas que podrían quedarse sin hogar debido a la inhabilitación de su vivienda, después de producirse un terremoto con el grado de intensidad considerado en el mapa de la figura 1.

Los habitantes de casi dos terceras partes del número total de municipios de Cataluña resultarían poco afectados por un terremoto, menos de 100 personas por municipio. El límite superior corresponde a la ciudad de Barcelona con un total de más de 100.000 personas que quedarían sin hogar, en caso de producirse la intensidad indicada en el mapa de zonas sísmicas.

Figura 3. Estimación aproximada de la distribución del

número de personas que pueden perder su vivienda por la acción de un terremoto para todos los municipios. ( approximate estimation of the distribution of homeless due to the earthquake action)

Como resultado de estos estudios han de elaborar el

correspondiente Plan de Actuación Municipal: - Los municipios que tengan una intensidad

sísmica prevista igual o superior a VII en un período de retorno asociado de 500 años según el mapa de Peligrosidad Sísmica presentada en la figura 1.

- Los municipios para los cuales se ha calculado que resultarían más de 50 edificios inhabitables o más de un 10% del total de edificios de municipio inhabitables en caso que se produzca el máximo sismo esperado en el mencionado período de 500 años, según los estudios de riesgo elaborados para la redacción del plan.

5. CONCLUSIÓN

En Junio de 2002 la Comisión Nacional de Protección Civil ha homologado el primer plan regional de emergencias sísmicas en España correspondiente a Cataluña.

El conocimiento del riesgo ha permitido determinar aquellos municipios que deben elaborar un Plan de Actuación Municipal y por otro lado establecer una estimación de los daños para cada municipio para facilitar la gestión de la emergencia sísmica. AGRADECIMIENTOS Este trabajo es una síntesis, realizada por los autores, de una serie de trabajos que se ha llevado a cabo en Cataluña y en los cuales, además del Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC), han participado otras instituciones: Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), Institut de Tecnologia de la Construcció de Catalunya (ITEC), Universitat de Barcelona (UB), Observatori Fabra (OF), Direcció General d'Emergències i Seguritat Civil y Direcció General d'Accions Concertades, Arquitectura i Habitatge de la Generalitat de Catalunya. REFERENCIAS Chávez, J. (1998). Evaluación de la vulnerabilidad y el riesgo

sísmico a escala regional:aplicación a Cataluña. Tesis Doctoral. Universitat Politècnica de Catalunya, 343 pp.

Chávez, J. Goula, X., Roca, A., Mañá, F., Presmanes, J.A., López-Arroyo, A. (1999). Escenarios de Daños sísmicos en Cataluña. 1er Congreso Nacional de Ingeniería Sísmica. Murcia. 299-307.

Fleta, J., Escuer, J., Goula, X., Olivera, C., Combres, Ph., Grellet, & Granier, Th. (1996). Zonación tectónica, primer estadio de la zonación sismotectónica del NE de la península Ibérica (Catalunya). Geogaceta, Vol. 20, 853-856.

Fleta, J., Estruch, I. & Goula, X. (1998). Geotechnical characterization for the regional assessment of seismic risk in Catalonia. Enviromental and Engineering Geophysical Society. Barcelona.

Secanell, R. (1999). Avaluació de la perillositat sísmica a Catalunya: Anàlisi de sensibilitat per a diferents models d´ocurrència i paràmetres sísmics. Tesi Doctoral Universitat de Barcelona. 335 pp.

Secanell, R., Goula, X., Susagna, T., Fleta, J., Roca, A. (1999). Mapa de zonas sísmicas de Cataluña. 1er Congreso Nacional de Ingeniería Sísmica. Murcia. 251-259.

Susagna, T. & Goula, X. (1999). Catàleg de Sismicitat, Vol I Atlas Sísmic de Catalunya, Institut Cartogràfic de Catalunya. 436 pp.

APLICACIÓN PRELIMINAR DEL ANÁLISIS DEL SISTEMA URBANO A LA EVALUACIÓN DEL RIESGO SÍSMICO EN LA CIUDAD DE BARCELONA

A. Roca, J. Irizarry, J. Marturià y U. Mena

Instituto Cartográfico de Cataluña, Parc de Monjüic, s/n, Barcelona roca@icc.es

RESUMEN El análisis de la exposición de sistemas urbanos (USE) consiste en una estrategia

global e integrada para mejorar la eficacia de la evaluación del riesgo usando un sistema de información geográfico (SIG). Esta metodología fue desarrollada por un equipo de trabajo internacional dirigido por el BRGM (Francia) dentro del programa de investigación de GEMITIS (Luttof et al., 1998). La gran ventaja del análisis de sistemas urbanos es que una vez analizado el sistema los resultados se pueden utilizar para obtener la vulnerabilidad del mismo ante diversos eventos de emergencia como lo pueden ser los terremotos, inundaciones, etc. Una evaluación típica del riesgo sísmico rara vez brinda información sobre cómo mejorar eficazmente los esfuerzos de prevención, pues por lo general no proporciona suficientes datos sobre las consecuencias indirectas de un terremoto. Esta nueva metodología se centra en la identificación y valoración de los elementos esenciales para el funcionamiento del sistema urbano, permitiendo la evaluación de su vulnerabilidad y la definición de planes para el manejo de emergencias y de acción preventiva. Este estudio presenta la aplicación preliminar del análisis del sistema urbano en la ciudad de Barcelona.

Palabras Clave: análisis de la exposición del sistema urbano, riesgo, terremotos

SUMMARY The exposure analysis of the urban system (USE) consists of a global integrated

strategy to improve the effectiveness of the risk evaluation using a geographical information system (GIS). This methodology was developed by an international work group directed by the BRGM (France) within the research program of GEMITIS (Luttof et al., 1998). The main advantage of the exposure analysis of urban systems is that once the system is analysed, the results can be used to obtain its vulnerability to diverse emergency events like earthquakes, floods, etc. A typical seismic risk evaluation rarely offers information on how to effectively improve the prevention efforts because generally does not provide sufficient data on the indirect consequences of an earthquake. This new methodology is centred in the identification and valuation of the essential elements for the functioning of the urban system, allowing the evaluation of their vulnerability, and the definition of plans for handling emergencies and preventive action. This study presents a preliminary application of the urban system exposure analysis in the city of Barcelona.

Keywords: urban system exposure analysis, risk, earthquakes

Introducción El proyecto a nivel Europeo RISK-UE (Mouroux et al., 2002) se está aplicando

actualmente en la ciudad de Barcelona. Como parte del mismo se han aplicado nuevas metodologías para la evaluación del riesgo sísmico en la ciudad.

La metodología USE para el análisis de la exposición del sistema urbano, desarrollada dentro del proyecto GEMITIS (1996-1999) dirigido por el BRGM (Francia), es una de estas nuevas metodologías aplicadas en la ciudad. El método USE (Massure, 2002) analiza el sistema urbano elemento por elemento, determinando su importancia para el buen funcionamiento del sistema en las etapas de normalidad, crisis y recuperación del sistema urbano. De esta manera se determinan también aquellos elementos mas vulnerables ante la emergencia sísmica. Los resultados del análisis de la exposición de los diversos elementos del sistema urbano nos sirven para determinar el impacto profundo de la emergencia en la ciudad.

Objetivos El objetivo principal es presentar los trabajos en curso relativos al análisis de los

principales elementos del sistema urbano de Barcelona para cada una de las etapas de la emergencia sísmica. Para los mismos se determinara su importancia dentro del sistema urbano y su vulnerabilidad ante la emergencia sísmica. Así se identificaran los puntos mas fuertes y débiles del sistema urbano. Una vez completados estos trabajos el análisis permitirá hacer recomendaciones a considerar para mejorar el plan de emergencia y prevención ante una emergencia sísmica existente en la ciudad de Barcelona (PEEM, 2002).

Metodología

Para obtener la importancia de cada elemento del sistema urbano que esta en riesgo

primero se tiene que definir lo que se conoce como tejido urbano. El tejido urbano es la unidad mas pequeña y homogénea que se puede definir dentro del sistema urbano. En torno al tejido urbano se define el valor de importancia de cada elemento que componen el sistema urbano en riesgo.

Los elementos en riesgo que se consideran en esta aplicación preliminar de la

metodología USE son los siguientes: área residencial, actividad económica, actividad comercial, hospitales y actividad turística. Cada elemento en riesgo identificado se describe en términos de lo que se conoce como componentes del tejido urbano. Estos componentes son diferentes aspectos o roles que el elemento puede representar en el sistema urbano. Estos componentes son los siguientes: población, espacio urbano, actividad, función, gobierno e identidad.

Cada componente es descrito por medio de un indicador que puede ser medido de

manera cuantitativa o cualitativa. Este indicador se usa para determinar la importancia que tiene el elemento en riesgo dado el componente considerado. De manera que el estado del elemento en riesgo es valorado en base a la importancia relativa dentro del sistema urbano de cada uno de sus componentes. La importancia de cada componente se determina estableciendo una escala de cuatro niveles para cada indicador. A estos niveles se les asigna un valor relativo entre 0 y 1 que permite crear una escala común entre los diferentes componentes. Un valor relativo de 1 es asignado al nivel mas alto, mientras que el valor 0 es usado para el nivel mas bajo del indicador.

La suma de los valores relativos asignados a los componentes de un elemento en

riesgo nos permite conocer el valor global del elemento en riesgo para cada unidad del tejido urbano. El valor global representa la importancia del elemento en riesgo para el buen funcionamiento del sistema urbano. Un valor global alto implica que el elemento en riesgo es mas crucial para el sistema urbano. Como el valor global de cada elemento en riesgo

está asociado a una unidad geográfica de tejido urbano, se pueden generar mapas temáticos utilizando herramientas SIG, en los cuales se pueden delimitar las áreas e identificar los puntos mas significativos o cruciales para el funcionamiento del sistema urbano. Tejido Urbano de Barcelona

En un principio se había pensado que las unidades de distrito en las que está dividida la ciudad de Barcelona podrían considerarse como el tejido urbano de la misma. Luego de varias consultas con los expertos en urbanismo de la ciudad, esta idea fue descartada. Los expertos en el urbanismo de la ciudad explicaron que solo unos cuantos distritos pueden considerarse lo suficientemente homogéneos para ser utilizados como tejido urbano. Ellos sugirieron que otras unidades mas pequeñas en las que se divide la ciudad podían considerase mucho mas homogéneas.

Dentro de este grupo de zonas se encuentran los barrios de la ciudad y las zonas de

investigación pequeñas conocidas por las siglas ZRP. De estos dos grupos de zonas, los barrios de la ciudad resultan mas convenientes para este trabajo puesto que la gran cantidad de datos necesarios para este análisis se puede encontrar fácilmente para estas unidades de trabajo en la página web del Departamento de Estadística del Ayuntamiento de Barcelona (www.bcn.es/estadistica). Por esta razón se seleccionaron los barrios como la unidad de tejido urbano de la ciudad de Barcelona. Los 38 barrios de la ciudad de Barcelona se muestran en la Figura 1.

Figura 1 – Tejido urbano de Barcelona: sus barrios.

Análisis de la Exposición del Área Residencial

El análisis de la exposición del área residencial dentro del sistema urbano de la ciudad de Barcelona se llevó a cabo usando los siguientes componentes del sistema urbano: población, espacio urbano y función. Los indicadores y sus correspondientes unidades se muestran en la Tabla 1. El área usada para cada una de los barrios no incluye las áreas forestales.

Tabla 1 – Componentes, indicadores y unidades para el análisis de la exposición del área residencial.

Componente Indicador Unidades Población Densidad Poblacional Habitantes/km2

Espacio Urbano Valor del Hogar Euros/m2 Función Densidad de Hogares Hogares/km2

Para cada indicador usado para describir el área residencial se construye una grafica

donde los valores del indicador en cada barrio se organizan de mayor a menor. La Figura 2 muestra esta gráfica para el indicador población, su división en cuatro niveles y sus respectivos valores relativos.

Figura 2 – Asignación de los valores relativos para el componente de población.

Para el análisis se ha utilizado un sistema de información geográfica para representar los valores relativos asignados a cada barrio en un mapa de la ciudad para cada indicador. Estos mapas nos ayuda a entender la distribución de la importancia del componente estudiado. La Figura 3 muestra los mapas de valores relativos para la densidad de población, el costo de las viviendas, y la densidad de hogares.

Figura 3 – Valores relativos asignados a cada barrio según los componentes del área residencial.

Los valores relativos asignados a cada barrio se suman para obtener el valor global

del área residencial en cada uno. Según el valor global obtenido la exposición del área residencial se clasificó en tres categorías: menos critico, crítico y mas crítico. La Figura 4 muestra el proceso de la clasificación de los valores globales del área residencial en cada barrio. La Figura 5 muestra un mapa de Barcelona con las diferentes zonas que se forman tras la agrupación de los valores globales.

Figura 4 – Clasificación del valor global del área residencial.

Figura 5 – Valores globales para el análisis de exposición del área residencial.

Tal y como se puede observar la porción central de la ciudad presenta los valores globales mas críticos para el elemento del área residencial. Este hecho se debe a la combinación de niveles altos y moderados de tanto la densidad de población como la de hogares haciendo que esta área de la ciudad sea muy vulnerable en cualquier tipo de emergencia.

En el caso de una emergencia sísmica es preciso prestar especial atención a estos barrios para que sus edificios estén preparados para soportar el embate del evento sísmico y sus responsables puedan manejar todas las posibles consecuencias de la alta exposición de su área residencial como lo pueden ser un elevado número de pérdidas humanas, gran número de personas atrapadas en los edificios y muchas personas que queden sin hogar. Análisis de Otros Elementos en Riesgo

El análisis de la exposición del sistema urbano se aplicó a otros elementos en riesgo como lo son la actividad económica, la actividad comercial, la disponibilidad de camas de hospital, y la actividad turística utilizando diversos indicadores. Sus valores relativos y globales se muestran en las Figuras 6, 7, 8, y 9, respectivamente.

Figura 6 – Análisis de la actividad económica en Barcelona.

Como se puede observar en las Figuras 6 y 7, existe un eje central en Barcelona a lo largo del cual se concentran las actividades económicas y comerciales de la ciudad. Independientemente de la hora del día en la que ocurra el evento, este eje podría representar una gran fuente de victimas dada la alta densidad poblacional y laboral de los mismos. Mas aun daños en este eje económico de Barcelona podría representaría graves consecuencias a la economía de la ciudad.

Figura 7 – Análisis de la actividad comercial en Barcelona.

Los grandes hospitales con gran capacidad de camas se encuentran concentrados

en la porción oeste de la ciudad. Atención especial se debe prestar a estas estructuras pues son criticas durante la emergencia que pueda ocurrir. Otro punto de importancia es que las vías de acceso a estos hospitales no queden obstruidas impidiendo el transporte de heridos al hospital mas próximo.

Figura 8 – Análisis de la disponibilidad de camas de hospital en Barcelona.

La Figura 9 muestra el análisis de la actividad turística en la ciudad de Barcelona. La actividad turística, una de las mas importantes en la ciudad, también podría ser seriamente afectada ante una emergencia. El área más crítica es el centro histórico de la ciudad y su litoral donde existe la mayor concentración de turistas y se concentran gran parte de los monumentos mas representativos y la actividad hostelera. Ante un evento sísmico los monumentos mas antiguos podrían resultar muy afectados lo que debe ser considerado a la hora de planificar la conservación de los monumentos de la ciudad.

Figura 9 – Análisis de la actividad turística en Barcelona.

La Figura 10 muestra la comparación de los valores globales obtenidos para cada

uno de estos elementos en cada barrio. Esta comparación servirá para determinar las zonas mas criticas a la hora de enfrentarse la ciudad a una emergencia de cualquier tipo.

Figura 10 – Valores globales para los elementos en riesgo considerados.

Análisis de la Exposición del Sistema Urbano para el Periodo Normal

Luego de analizar los valores globales para cada uno de los elementos en riesgo tomados en consideración se procede a contemplar el sistema urbano como un todo asumiendo la acción en el mismo de un determinado evento. Durante esta aplicación preliminar del la metodología USE se analizara el caso del periodo normal o periodo previo al evento. Durante el periodo normal se considera que todos los elementos están presentes en el sistema urbano por lo que los valores globales de cada elemento son sumados para dar un valor global total a cada barrio. El valor global total de cada barrio para el periodo normal de muestra en la Figura 11.

Figura 11 – Valor global total para cada barrio durante el periodo normal.

Al ordenar los valores globales totales de mayor a menor, los barrios se pueden

agrupar según su nivel de exposición delineando así zonas dentro de la ciudad con niveles similares de exposición. Entonces se delimitan tres áreas con valores globales bien diferenciados como se puede observar en la Figura 12. Las zonas se han clasificado como menos crítica, crítica y más critica según su nivel de valor global total.

Figura 12 – Valores globales para el análisis de exposición del área residencial.

Como se puede observar, la exposición del sistema urbano de Barcelona tiene su máxima expresión en el centro de la ciudad, decreciendo hacia las afueras de la misma. La zona más crítica corresponde al corazón de la actividad económica, comercial y turística de la ciudad así como a los barrios con mayor exposición del área residencial. La zona clasificada como crítica corresponde a barrios con buena disponibilidad de camas de hospital para atender los casos de emergencia así como niveles medios en la exposición del área residencial y las actividades económicas. Las zonas menos críticas corresponden a los barrios periféricos de la ciudad donde por su carácter industrial y/o montañoso los elementos analizados presentan niveles bajos de exposición. Conclusiones

En esta primera aplicación de la metodología USE en Barcelona se han estudiado los siguientes elementos del sistema urbano: el área residencial, la disponibilidad de camas de hospital, y las actividades económicas, comerciales y turísticas de la ciudad. Dentro del ámbito de este trabajo se ha desarrollado un sistema de información geográfico que sirve de base para esta evaluación y que será de gran utilidad par su posible uso futuro en un sistema integrado de gestión de riesgo.

El análisis ha reflejado una alta exposición de la zona central de ciudad donde los elementos del área residencial y las actividades económicas, comerciales y turísticas presentan altos niveles de exposición. También se ha visto que la mayor disponibilidad de camas de hospital se encuentra concentrada en unos pocos barrios, principalmente en la periferia de la ciudad, lo que podría considerarse un punto débil en el sistema urbano ante un evento sísmico. Debido a la gran concentración de residentes y fuerza laboral en el centro de la ciudad, un sismo podría causar muchos heridos, pérdidas humanas y personas sin hogar independientemente de la hora en que ocurra. Además podría causar grandes pérdidas económicas debido a la gran actividad económica que se concentra en esta zona.

En la continuación del análisis del sistema urbano se estudiará la exposición de las

vías de tránsito y se deberá analizar si las vías de acceso a los hospitales se pueden ver afectadas ante el evento sísmico. También se tomarán en consideración la distribución de otros centros de atención primaria que pueden contribuir a la rápida atención de heridos durante la emergencia. En el análisis de riesgo sísmico deberá compararse cuidadosamente el número de camas de hospital disponibles con el número posible de heridos y así determinar si éstas son suficientes.

El mapa final obtenido en esta aplicación preliminar podría cambiar al considerar en

el análisis la distribución de la actividad industrial en la ciudad, así como al incluir la exposición en el sistema de los centros de educación, centros de cultura y ocio, centros administrativos y las estaciones de policías y bomberos de la ciudad.

Referencias: • Massure, P. 2002. “Urban system exposure and main steps of earthquake scenario at

urban scale”. Proc. of 12th European Conference of earthquake Engineering, Elsevier Science Ldt., London.

• Mouroux, P., Bour, M. and the RISK-UE team (2002), “RISK-UE: an advanced approach to earthquake risk scenarios with application to different European cities”. Proc. of 12th European Conference of earthquake Engineering, Elsevier Science Ldt., London.

• Luttof, C., Arnal, C., Masure, P. y Thierry P. (1998), “Projet GEMITIS Nice : identification des principaux enjeux sur la ville de Nice”. Rapport BRGM R 39 907.

• PEEM (2002), “Pla Específic d’Emergència Municipal per a risc sísmic”. Serveis de Protecció Civil de l’Ajuntament de Barcelona.

Agradecimientos

Este trabajo se ha realizado como parte de la participación de la ciudad de Barcelona

en el proyecto europeo “RISK-UE: an advanced approach to earthquake risk scenarios with application to different European cities” financiado por la Comunidad Europea bajo el contrato: EVK4-CT-2000-00014.

EVALUACIÓN DEL RIESGO SÍSMICO DE CATALUNYA

Introducción

Existen determinadas áreas de Catalunya que se encuentran expuestas a un riesgo mas grande de que se produzcan situaciones de emergencia sísmica. Los estudios que conducen a la identificación de estas zonas constan fundamentalmente por dos partes:

- La evaluación de la peligrosidad sísmica, que hace una estimación de la intensidad del movimiento sísmic que puede razonablemente esperarse en cada municipio de Catalunya da lugar al mapa de zonas sísmicas.

- La evaluación de la vulnerabilidad sísmica de las construcciones en todo el territorio catalán, que hace una estimación de los daños que el movimiento sísmico considerado puede causar sobre los municipios de Catalunya. Construcciones tales como los edificios de viviendas y otros usos para la población, en los cuales se encuentran los servicios imprescindibles para la comunidad y debido a sus actividades, en caso de terremoto pueden hacer que se incrementen los daños por efectos catastróficos asociados.

La combinación de éstos dos estudios permite la elaboración de un escenario de riesgo para cada municipio de Catalunya.

El mapa de zonas sísmicas se ha basado en el mapa probabilista modificado parcialmente por los resultados del mapa determinista en los lugares donde la diferencia entre los dos mapas es importante. Este mapa está referenciado a un suelo de tipo medio, que según la clasificación geotécnica utilizada, corresponde a un suelo de tipo A (45% de los municipios).

La evaluación probabilista de la peligrosidad sísmica se ha realizado con un modelo zonificado. El proceso seguido para éste tipo de modelos se puede resumir de la siguiente manera:

- En cada una de las zonas sismotectónicas y con los datos del catálogo se ajustan los parámetros característicos del modelo de recurrencia de terremotos utilizado - Una vez se han deducido todas las distribucions de probabilidad de recurrencia de terremotos de cada zona sismotectónica, se propagan los efectos de la sismicidad de cada zona sismotectónica a cada punto del territorio, de acuerdo con unas leyes de atenuación de la intensidad sísmica con la distancia ajustadas para Catalunya. - En cada uno de los puntos de Catalunya se estudian los efectos que proceden de cada zona sismotectónica y se calcula la probabilidad de superar una intensidad determinada en un período de tiempo dado, en este caso de 500 años.

El mapa determinista está representado por la intensidad máxima percibida en cada punto de Catalunya como consecuencia de los terremotos conocidos desde el siglo XIII. - La estimación de ésta intensidad en cada punto de Catalunya se ha obtenido aplicando a cada terremoro del catálogo un modelo de atenuación de la intensidad con la distancia. De esta manera, en cada punto de Catalunya, se puede saber la intensidad que probablemente se percibió por causa de cada uno de los terremotos del catálogo. Con la consideración de los efectos de todos los terremotos se puede deducir la intensidad máxima en cada punto.

Para tener en cuenta el efecto de la amplificación del movimiento sísmico debido a los suelos blandos, se ha estudiato la geologia de cada uno de los 944 municipios de Catalunya y se ha realizado una clasificación geotécnica de todos ellos utilizan 4 tipologias de suelos.

Se propone una clasificación geotécnica según cuatro tipos de suelos R, A, B y C, con una respuesta en particular del fenómeno sísmico.

Esta clasificación de suelos está asociada a la velocidad que tienen las onda S al atravesarlos. - El suelo tipo R corresponde a una roca dura. - El tipo A corresponde a rocas compactas. - El tipo B a materiales semi-compactados. - Por último, el tipo C corresponde a material no cohesionado.

El efecto de suelo solamente se ha considerado en los núcleos urbanos, ya que la clasificación geotécnica se ha realizado únicamente para los núcleos urbanos de los municipios. Para tener en cuenta las posibles amplificaciones producides por suelos blandos, tipo B y C, y de acuerdo con estudios similares realizados en otras zonas, se ha considerado un aumento de la intensidad para cada uno de los 4 tipos de suelo diferenciados.

Las amplificaciones propuestas en los núcleos urbanos respecto a la intensidad del mapa de zonas sísmicas son las siguientes: - Tipo R : no se suma ningun grado de intensidad. - Tipo A : no se suma ningun grado de intensidad. - Tipo B : se suma 0.5 grados de intensidad a la intensidad del mapa de zonas sísmicas. - Tipo C : se suma 0.5 grados de intensidad a la intensidad del mapa de zonas sísmicas.

El mapa de zonas sísmicas que resulta de considerar el efecto del suelo se presenta a continuación:

Debido a la sismicidad moderada de la región, la vulnerabilidad sísmica de los edificios actuales no ha sido puesta a prueba por ningún terremoto. Por similitud a construcciones de vulnerabilidad conocida y a partir del conocimiento de las técnicas constructivas del país, se ha podido hacer una estimación de la vulnerabilidad sísmica del parque de los edificos existentes en Catalunya.

El resultado de esta clasificación ha permitido establecer la distribución de los edificios de cada municipio en clases de vulnerabilidad A, B, C y D (clasificación EMS’92). Cada municipio ha sido catalogado de vulnerabilidad alta (25 municipios), media (569 municipios) o baja (347 municipios).

A partir de la clasificación de los edificios en clases de vulnerabilidad, se ha llevado a cabo una evaluación general de los daños que podrian reconocerse en cada municipio de Cataluña, considerando las intensidades previstas en el mapa de zonas sísmicas y el efecto del suelo.

La evaluación de los daños de los edificios se ha realizado a partir de matrices de probabilidad de daños, obtenidas a partir de las observaciones de terremotos recientes en Italia. Como resultado de la evaluación del daño físico se obtiene el número de edificios de cada municipio distribuido según los diferentes grados de daño. Como síntesis de los resultados obtenidos se ha hecho una clasificación de los municipios según la distribución de los diferentes grados de daño, con el objetivo de presentar una visión global del

deterioro por municipios. En este sentido se han determinado tres grupos de municipios según el grado de daño: leve, moderado y grave.

En resumen, se consideran municipios seriamente dañados los que que tendrían más del 40% de sus edificios afectados con daños moderados o graves; moderadamente dañados, aquéllos que tendrian entre el 20% y el 40% de sus edificios con daños moderados o graves y ligeramente dañados los que tendrían menos del 20% de esas categorías.

En la figura siguiente se presenta el resultado de aplicar esta clasificación al conjunto de municipios de Cataluña. Aproximadamente un 25% de municipios estaría en la categoría de seriamente dañados (danys greus), la mayoría situados en la parte Norte, otro 25% moderadamente dañados (danys moderats) y un 50% ligeramente dañados (danys lleugers).

Cabe señalar que el mapa no es el escenario de un sólo terremoto sino que corresponde a las estimaciones de daño realizadas para las intensidades atribuidas en el mapa de zonas sísmicas.

También se ha realizado una valoración de los daños físicos a las personas y una estimación económica del daño físico de los edificios de viviendas.

Estos resultados se incorporan en el Pla d·Emergència Sísmica de Catalunya (SISMICAT) que ha preparado la Conselleria de Interior, con el objetivo de

determinar que municipios tienen que realizar el plan de emergencia municipal frente a los terremotos. El Plan ha sido homologado por la Comisión Nacional de Protección Civil en el mes de junio de 2002.

El conjunto de estas informaciones será el objeto de la publicación del Volum 3 de l'Atles Sísmic de Catalunya.

Journal of Seismology 8: 25–40, 2004.© 2004 Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands.

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Seismic hazard zonation of Catalonia, Spain, integrating randomuncertainties

R. Secanell1,2,∗, X. Goula1, T. Susagna1,2, J. Fleta1 & A. Roca1

1Servei Geologic de Catalunya, Institut Cartografic de Catalunya, Barcelona, Spain; 2Observatory Fabra,Barcelona, Spain; ∗Now at GEOTER sarl, Clapiers, France

Received 29 April 2002; accepted in revised form 5 September 2003

Key words: Catalonia, Montecarlo simulations, random uncertainties, seismic hazard, Spain

Abstract

In order to analyse the seismic hazard in Catalonia a new parametric earthquake dataset, in terms of macroseismicintensities, has been used. A new seismotectonic zonation of the area under study and surrounding regions, whichtakes into account the geologic and seismic data, is proposed. From these input data, an estimation of the seismicityof the various seismotectonic zones has been carried out using both stationary and non-stationary models. Asseismicity does not show important non-stationarities, a hazard analysis, has been carried out with the parametersfrom the stationary model. A sensitivity study, using the Montecarlo technique shows relatively small uncertainties.For each point of the studied area the maximum likely felt intensity was also considered. A seismic hazard mapcombining the probabilistic and deterministic models integrating uncertainties resulting from sensitivity analysisis proposed.

Introduction

A seismic hazard assessment for Catalonia, situated inthe north-east of Spain, has been carried out and a seis-mic zonation of the region is proposed. Earlier studieson seismic hazard assessment (Roca y Suriñach, 1982;Muñoz, 1982; Martin Martin, 1984; Martin Martin,1989; Egozcue et al., 1991; Mayer-Rosa et al., 1993)pointed out the need for better input data, particu-larly in regions such as Catalonia where seismicity ismoderate in order to reduce the uncertainty obtainedin those studies. With this purpose, research orientedtoward the revision of the earthquake catalogue and tothe definition of an ‘objective’ seismotectonic framewas undertaken in the last years. Thus, a new re-gional seismic hazard assessment has been performedaccording to the following steps:• Consideration of a new earthquake dataset for

Catalonia and its influencing area obtained fromthe revision and critical comparison of the macro-seismic data from different catalogues (Susagna etal., 1996; Susagna and Goula, 1999). The patternsfollowed are in agreement with the criteria estab-

lished in the preparation of a European Cataloguewithin the BEECD Project (Albini and Stucchi,1997), which harmonises the information fromdifferent countries.

• Consideration of a new seismotectonic zonation ofthe study region taking explicitly into account thedifferent geologic, tectonic and seismic knowledgeof the area (Fleta et al., 1996; Autran et al., 1998).

• Seismicity parameters for the different seismotec-tonic zones have been estimated from these inputdata. Because seismicity is moderate, differentmodels of distribution on intercurrence times (sta-tionary and non-stationary) have been used to-gether the exponential distribution for the size ofearthquakes to estimate the rate of occurrence ofearthquakes. An extreme value model has beenalso used.

• Determination of attenuation laws of the intensityversus distance, fitting the available seismic datapoints of the study region.

• Seismic hazard assessment is carried out usingtwo methods: a probabilistic zonified approach anda deterministic non-zonified model. A sensitivity

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analysis of the probabilistic assessment has beencarried out in order to investigate the influence ofthe uncertainty of parameter values on the stabilityof the results. A Monte-Carlo method is used todetermine the confidence of the results.

• Finally, a seismic hazard zonation associated to areturn period of 500 years combining the most rep-resentative facts of both approaches is proposed.

In this paper the hazard assessment was produced interms of epicentral intensity for two main reasons.First the earthquake database, and in particular therecent revision of the Catalan catalogue, is availablein MSK epicentral intensities and many intensitiesdata points are available and useful to propose atten-uation relations. Second, this study is a first step of acomplete seismic risk assessment that was carried outin our region for emergency plan purposes. Most ofthe available ground motion-vulnerability-damage re-lationships are in terms of macroseismic intensities asavailable damage observations are usually interpretedin terms of intensity. It would be correct to correlatePGA to percentage of damage through vulnerabilitybut, as PGA data are scarce, intensity can be used as arough ground motion indicator and fragility curves areexpressed by intensity.

Input data

In order to analyse the seismic hazard for Catalonia agood earthquake dataset needs to be made both of in-formation from this region and from the surroundings(Figure 1), including two areas which could contributeto the seismic hazard of Catalonia: the South-Easternpart of Spain (zone D in Figure 1), and the South ofFrance (zone C in Figure 1). The working file used inthis work contains parametric data of each earthquakeaccording to the following information source.

1. For Catalonia (zone A in Figure 1) the seismicinformation has been obtained from a new earth-quake catalogue (Susagna and Goula, 1999). Thisnew catalogue contains information from earlierearthquake catalogues (IGN, 1991; BRGM-CEA-EDF, 1994; Fontserè and Iglésies, 1971; Suriñachand Roca, 1982). A critical comparison (Susagnaet al., 1996) of the different information sources,together with the inclusion of specific studies onhistorical seismicity (Olivera et al., 1994; Susagnaet al., 1994), lead to the creation of this new re-vised catalogue for the study area. Special effortwas devoted to the revision of earthquakes with

epicentre near the border line between Spain andFrance. The catalogue contains information about800 earthquakes catalogued with different qualityindex. About 200 of them have epicentral intensityvalues equal or greater than V. This is the minimumvalue of intensity considered in this seismic hazardanalysis.

2. For the Iberian Peninsula out of zone A (zonesB and D in Figure 1), the catalogue used is theIGN (1991) completed with the work from Bisbal(1984).

3. Finally, for the Pyrenees out of zone A (zoneC in Figure 1) the catalogues used are the IGN(1991) and the French working file BRGM-CEA-EDF (1994). To resume, the priority order used tomake the catalogue was the following: 1) zone A,2) zone C, 3) zone D and finally, 4) zone B.

For the evaluation of seismic hazard a seismotectoniczonation has been adopted because the knowledge onactive faults is poor. The basic hypothesis is that theheterogeneity of the continental crust could explain thedistribution and other characteristics of seismicity.

For this first step the methodology proposed byGrellet et al. (1993) has been applied which is basedon the analysis and mapping of different geologicalaspects, named themes in this approach. Some modi-fications in the methodology have been introduced dueto differences of scale and geological context. Thevariations of different parameters for selected themesallow homogeneous tectonic zones to be identified(Fleta et al., 1996). Thus, the tectonic zonation isthe first step that has been applied taking into ac-count the more representative parameters of the crustalstructure, mainly coming from the inherited geologicalstructures.

A seismotectonic zonation was obtained, for prob-abilistic analysis purposes, from the tectonic zonation,complemented by the seismicity distribution. Onlythree of the eleven seismotectonic zones (num. 7, 10and 11 on Figure 2) are defined by a simple seismicitydistribution criteria. The epicentres of all earthquakesconsidered with the eleven seismotectonic zones pro-posed are shown in Figure 2. For the border areabetween Spain and France the zones proposed are inagreement with the preliminary zones established inFrance (Autran et al., 1998).

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Figure 1. Geographic situation of the region considered. A = study zone; B, C, D = zones contributing to the seismic hazard of the study zone.

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Figure 2. Seismotectonic zonation of Catalonia and the surroundings and epicentres of all the earthquakes considered. Zones defined on thebasis of seismicity are represented by dashed borders.

Seismic occurrence models

The analysis of the seismicity has been carried outfitting various seismic occurrence models to the avail-able seismic data for each seismotectonic zone. A sta-tionary Poisson model was used as intercurrence timedistribution and was combined with an exponentialmagnitude distribution. This leads to a Gutenberg-Richter distribution of seismicity. Secondly, a non-stationary Poisson model was used. This model con-siders the Poisson parameter depending on time, λ(t).

Finally, two Gumbel (1954) distributions, Gumbel Iand Gumbel III, have been also fitted.

A completeness study of the seismic catalogue hasbeen carried out analysing the number of earthquakesof each intensity level that occurred in different peri-ods of time starting from the present days and goingback in time to the 13th century. The analysis of thecompleteness has been made, basically, with a visualanalysis of the graphics of the seismicity of each zone.It is considered as the complete period, the periodwhich first shows an earthquake rate decay. The max-

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Table 1. Complete periods in years (counting from present time backward) for the different intensities recorded in each zone studied

INTENSITY ZONE 1 ZONE 2 ZONE 4 ZONE 5 ZONE 6 ZONE 7 ZONE 8 ZONE 9 ZONE 10 ZONE 11

IV,IV-V 100 100 100 100 100 100 100 150 100 100

V,V-VI 100 100 150 150 150 100 100 150 150 150

VI,VI-VII 150 150 200 200 250 150 250 250 200 200

VII,VII-VIII 250 250 250 750 – 250 400 400 250 750

VIII,VIII-IX – 750 750 750 – 400 750 – 750 750

IX,IX-X – – 750 – – – – – 750 –

X,X-XI – – – – – – – – 750 –

imum period considered is 750 years for the completecatalogue.

This completeness study is performed for eachzone. It is possible to observe that periods of complete-ness obtained depend on the different circumstancesof each zone. Thus, for low levels of intensity, forexample, more populated zones have a period of com-pleteness longer than less populated zones. The result-ing completeness periods for each zone are shown inTable 1. In zone 3 and in the background zone (zone0) there are not enough data to perform this analysis.We used a catalogue with aftershocks because we givea higher importance to the energy released than to thetemporal dependence of the seismicity. This is a seis-micity moderate region where the aftershocks are notvery often.

Renewal process

Combining a stationary Poisson process for the in-tercurrence times, and an exponential distribution ofmagnitudes, we obtain the first model fitted (Goulaand Godefroy, 1985):

Pr(I ≥ i) = α ∗ (exp(−β ∗ (i − i0))

−exp(−β ∗ (Imax − i0)))/

(1 − (exp(−β ∗ (imax − i0)))

where Pr(I ≥ i) is the annual probability of exceeding,or being equal, a value of the intensity i, i0 is theminimum epicentral intensity considered, imax is themaximum epicentral intensity allowed in each zone, α

is the mean annual activity rate for intensities greateror equal to i0, and β is a parameter related to the slopeof the Gutenberg-Richter law. The minimum intensityconsidered in this study is V (M.S.K.). The maximumintensity allowed in each seismic zone is imposed ac-cording to the seismic conditions of each source zone:imax values are deduced from the maximum observed

Figure 3. Truncated Gutenberg-Richter law for zone 4 (mean curve± standard deviation). Squares represents observed number ofearthquakes per year for each intensity degree.

intensity, for each zone, increasing one degree exceptfor zone 7 where observed intensity is increased bytwo degrees because of the high level of seismicity andthe short period of available data in this zone.

Seismicity parameters α and β were computed fol-lowing the maximum likelihood method proposed byWeichert (1980). Table 2 shows, for each zone, its sur-face in km2 and the corresponding values of α and β

(mean values and standard deviations) and imax. Themost actives zones are the central Pyrenees (Zone 7)

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Table 2. Parameters of truncated Gutenberg-Richter relation for each seismotectonic zone;α and σ (α) are the mean value and standard deviation of the activity rate on number ofearthquakes per year; β and σ (β) mean value and standard deviation of the negative expo-nential parameter related to the slope of the Gutenberg-Richter relation; Imax, the maximumepicentral intensity assigned to each zone

Surface (km2) α σ (α) β σ (β) h imin imax

ZONE 1 14100 0.100 0.030 1.864 0.559 7 V VIII

ZONE 2 4600 0.128 0.033 1.608 0.324 7 V IX

ZONE 4 16300 0.157 0.030 1.256 0.186 10 V X

ZONE 5 23100 0.040 0.014 1.319 0.373 10 V IX

ZONE 6 8000 0.099 0.025 1.977 0.640 10 V VII

ZONE 7 7200 0.957 0.090 1.420 0.116 15 V X

ZONE 8 7700 0.218 0.040 1.716 0.246 15 V IX

ZONE 9 9600 0.070 0.020 1.737 0.214 10 V VIII

ZONE 10 19700 0.635 0.059 1.201 0.083 10 V XI

ZONE 11 40100 0.060 0.016 0.886 0.242 10 V IX

and the zone 10 (situated outside Catalonia). Specialattention is given to zones 1, 2 and 4 due to the factthat a great part of the population of Catalonia livesthere. Figure 3 shows an example of fitting the trun-cated Gutenberg-Richter model to the seismic data ofZone 4.

Extreme value models

In order to test another way to estimate the parametersof the occurrence model, we used the extreme valuelaw, widely used in the literature, that conceptuallyrepresents the same process but in practice, only thelargest earthquakes are used.

The extreme-value, Gumbel I, distribution (Gum-bel, 1954, 1958) was used:

G1n(z) = exp[−exp(−βG(z − u))],

where z is the variable related to the hazard (intens-ity), G(z) is the distribution function and βG and uare the parameters of the function (Epstein and Lom-nitz, 1966; Secanell, 1999). These parameters wereobtained using a linear regression analysis.

Gumbel III distribution (Gumbel, 1954, 1958) wasalso fitted to the data:

G3n(z) = exp

(−

(w − z

w − U

)k)

,

where w, K and U are the parameters of the function.The parameter w is related to the maximum intens-ity expected to occur in a region and was fixed tobe equal to imax in each seismotectonic source con-

sidered. The other parameters were obtained using alinear regression analysis.

In order to fit Gumbel I and Gumbel III distribu-tions to the seismic data, the original method proposedby Gumbel (1954) using intensities (Roca et al., 1984)has been applied. The observed extreme values of epi-central intensities, Ii, i = 1, . . ., N, corresponding to theN time intervals of length �t in which the sample is di-vided, have been ordered in increasing size: I1 ≤ I2 ≤. . . ≤ Ij ≤ . . . ≤ IN and ‘plotting points’ Gj, computingusing the original rule Gj = G(Ij) = j /N+1, where j =1, . . ., N (Gumbel, 1954). It is necessary to take intoaccount two parameter estimations: the time intervalduration and how the empty intervals have to be takeninto account. Different time interval durations (5, 10,20, 50 years) were used to fit the available data. Longtime intervals do not provide enough data and shorttime intervals increase the problem of empty intervals.The analysis shows that the best fit to the available datais obtained when the time interval is fixed to 10 years(Secanell, 1999).

Concerning empty intervals different kind of es-timations are possible as to eliminate empty timeintervals or to replace the time intervals with the min-imum observed intensities. After a sensitivity analysisusing different time intervals (Secanell, 1999), it wasproved that the best solution was obtained assigningto the empty time intervals the minimum observedintensity in each seismotectonic zone.

Figure 4 shows the comparison between the activ-ity rates (number of earthquakes per year) obtainedusing the extreme value method and the Gutenberg-

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Figure 4. Comparison between the seismicity rates given by re-newal process, Gumbel I and Gumbel III models for zone 4.

Richter law for a particular seismotectonic zone. It canbe seen that there are no great differences among thedifferent distributions, except for the largest intensit-ies, around imax value.

Non stationary models

The non-stationary Poisson model proposed by Savy(1978) and modified by Hong and Guo (1995) hasbeen applied. The model proposes a temporal occur-rence of earthquakes following a Poisson law includ-ing a temporal dependence of the mean occurrence.This temporal dependence in the parameter of Poisson,λ(t), gives to the model the name of non-stationaryPoisson model. Thus, when a large period of time haselapsed without the occurrence of a great earthquake,its probability of occurrence is larger than in the yearsfollowing a major event.

The counting process proposed by this model isbased on the assumption of independent incrementsand, at most, one occurrence at any instant of time.

It differs from a stationary Poisson model by the factof having a varying average occurrence time. In thistype of model, the number of arrivals in the time in-terval (t1,t2), N(t2)-N(t1), is a random variable with aprobability mass function (Hong and Guo, 1995):

p[N(t2) − N(t1) = n] =� t2t1

γ (τ)dτ

n!

∗exp

−

t2�t1

γ (τ)dτ

where the activity rate, γ , and the return period, T, aretime dependent:

γ (t) = µλtλ−1

T (t) = 1

µλtλ−1

The mean and the standard deviation are used todetermine the parameters µ and λ.

The initial idea was to carry out such analysisin every seismotectonic zone, when the data weresufficient. Therefore, a dynamic map of earthquakeoccurrence and, in consequence, a dynamic hazardmap should be obtained. The results show that onlythe analyses with intensities equal to or larger than VIare possible. However, the standard deviations are, inthese cases, large. This fact is due to the lack of datawhen working with individual seismotectonic zones.

In order to avoid large errors, an analysis forthe whole Catalan territory was carried out. Thenthe period of recurrence for only intensity VIII wasstudied.

Figure 5 shows the variation of the return peri-ods obtained with the non-stationary Poisson modelfor different times elapsed since the occurrence of thelast earthquake of intensity VIII. It can be noticedthat, for the years following a major earthquake, thereturn period for an earthquake of the considered in-tensity is very long. This shows a low probability ofoccurrence of earthquakes after a big one, as expec-ted. However, it can be noticed that the return perioddecreases slowly when the time elapsed since the lastevent increases with a near asymptotic trend to 85years (which is the return period obtained throughGutenberg-Richter approach), i.e. the return period be-comes independent of the elapsed time since the lastevent. Therefore, our catalogue gives evidence of astationary behaviour.

From the analysis and comparison among the dif-ferent occurrence models it is possible to deducethat:

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Figure 5. Variation of the return periods obtained with the non stationary Poisson model for different times elapsed since the occurrence of thelast earthquake of intensity VIII, or greater, for the whole area of study.

• The truncated Gutenberg-Richter model can beapplied to almost all seismotectonic sources.

• The extreme value models and the non stationarymodel can only be applied to the seismotectonicsources where there are enough data.

• The results obtained using extreme value modelshave a great variability depending on the inputparameters used. In particular, the time intervalsand the way that empty intervals are considered(deleting them or fixing an arbitrary intensity).

• In spite of above mentioned uncertainty, the meanvalues of obtained parameters using Gumbel I,Gumbel III and renewal process models lead tosimilar values of return periods associated to dif-ferent intensities (except for major intensities)(Figure 4).

• The application of a non-stationary model showsan almost stationary behaviour for the seismicityof the whole territory.

For these reasons, the truncated Gutenberg-Richtermodel has been used to estimate, for each seismotec-tonic zone, the seismicity parameters (α, β, h andImax) to be considered for probabilistic seismic hazardassessment.

Attenuation laws and seismic hazard assessment

It is well known that a crucial point in seismic hazardassessment is how to consider the attenuation process.In this study attenuation has been adapted to eachseismotectonic zone.

The attenuation law used is the model proposed bySponheuer (1960):

I0 − I = k ∗ log(√

(r2 + h2)/h)b

+k ∗ γ ∗ loge(√

r2 + h2 − h)

where I0 is the epicentral intensity, I the intensity valueat a site located at epicentral distance r, h the focaldepth, b the geometrical spreading parameter, γ theanelastic attenuation coefficient and k is a factor re-lating intensity to the logarithm of the ground motionamplitude. The model was applied to the available feltintensities of 100 moderate earthquakes that occurredin the 20th century and to the felt intensities mapsof four major and well-documented historical earth-quakes of the study area, mainly from the middle age(Secanell, 1998, 1999 and Ambraseys, 1985). Thesestudies fixed the values of the parameters b and k equalto 1 and 3 respectively (Sponheuer, 1960). We havepreferred to fix two parameters, b and k, and obtaina good control of the other parameters (h and γ ) than

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to fit three parameters and to have a great uncertaintyon them. As an example, the fit of the attenuation lawto the data points for the earthquake occurred the 19th

of November of 1923 (from Susagna et al., 1994) isshown in Figure 6.

The obtained focal depths for the totality of fittedlaws range between 5 and 15 km and very low val-ues (∼0.001 km−1 ) of γ attenuation parameter areobtained.

The observed lower attenuation for some of theearthquakes that occurred in the Pyrenees is due totheir higher depth in zones 4, 7 and 8; in these regionsdepth is supposed to vary between 10 and 15 km whilefor the rest of the zones the depth is supposed to rangefrom 5 to 10 km. This choice is supported by geolo-gical and instrumental seismic data, by the analysis ofattenuation data points and attenuation data maps ofwell-documented earthquakes and, finally, some stud-ies made in France give to these zones a similar depththat we used (Autran et al., 1998).

The anelastic attenuation used was finally γ =0.001 km−1 for all zones except for zone 10,where a greater value was applied. The value γ =0.001 km−1 was already proposed by several earlierstudies (Susagna et al., 1994; Secanell et al., 1996).The higher anelastic attenuation arbitrarily imposed(γ = 0.1 km−1) to the zone 10 corresponding to theSouth of Spain is due to the fact that no earthquake thatoccurred in this zone has ever been felt in Catalonia.

With the attenuation law adapted for each seis-motectonic zone, seismic hazard assessment wascarried out using two models: a deterministic non-zonified method and a probabilistic zonified method.Seismic hazard maps based on both methods areproposed.

The maximum felt intensity map is obtained ap-plying the attenuation relation to every earthquakeexisting in the catalogue, then computing for each gridpoint the maximum derived intensity. No attenuationwas considered around the epicenter up to distances(Ro) between 2 and 10 km depending on the intensityof the event to take into account the seismic source sizein cases of high epicentral intensities (major events).

The resulting map is presented in Figure 7 andshows the maximum intensity likely historically feltin each point of Catalonia.

The procedure used for the probabilistic assess-ment is essentially based on the Cornell method(1968), later modified by McGuire (1976) and ad-apted by Goula and Godefroy (1985) for using theSponheuer attenuation law and a truncated Gutenberg-

Richter recurrence model. Seismicity is considereddistributed on homogeneous seismic sources, eachof them characterised by the seismicity parametersdefined in Table 2.

The probabilistic seismic hazard map presented inFigure 8 shows the intensity level (as a continuousparameter) corresponding to a return period of 500years. The obtained intensities range from less thanVI in the South to VII-VIII in the Northwest part ofCatalonia.

It is important to remark that the random un-certainties on attenuation laws are integrated in thecomputation process. A standard deviation equal to0.5 degrees of intensity was used in our calculationprocess.

Random uncertainty analysis

A sensitivity analysis has been carried out in order toinvestigate the influence of the uncertainty of the inputparameters on the stability of the results of the probab-ilistic method. For this purpose a Monte-Carlo methodhas been applied.

For each seismotectonic zone the parameters con-trolling the seismicity were considered as probabilitydistribution functions in the following way:• α and β are considered as random variables fol-

lowing a Gaussian probability distributions withthe mean and standard deviation values alreadypresented in Table 2.

• Depth, h, and distance without attenuation, R0, areconsidered as random variables following Gaus-sian probability distributions. The mean value ofthe depth corresponds to the value used to determ-ine the seismic hazard and the standard deviation isconsidered to be equal to 5 km. The mean value R0corresponds to the value used in the hazard assess-ment and standard deviation of R0 is taken equalto a half of R0.

• The maximum possible intensity of each zone,Imax was considered as random variable followinga triangular probability distribution, with P(Imax =Iobs) = 0.25, P(Imax = Iobs+1) = 0.5 and P(Imax =Iobs+2) = 0.25 where the Iobs corresponds to themaximum intensity observed in the zone.

One hundred random values of each one of the above-mentioned parameters were generated for every seis-motectonic zone. Then 100 random computationswere performed in order to estimate the seismic hazard

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Figure 6. Available macroseismic data of the 19/11/1923 earthquake with epicentral intensity VIII and attenuation law (Sponheuer, 1960)adjusted (mean curve ± standard deviation). Focal depth = 5 km and 0.001 km−1 for γ parameter.

in six selected cities: Barcelona, Girona, Tarragona,Lleida, Olot and Viella.

The distributions of obtained intensities associatedto the return periods of 500 years were characterisedwith the mean value and the standard deviation. It wasproved that the results did not differ when more than100 random samples were used.

The χ-square test does not show an unacceptableapproximation to a Gaussian distribution in the citiesstudied. As an example, the results obtained with theMontecarlo method and the fitting Gaussian curve forBarcelona city is shown in Figure 9.

An analysis of the uncertainty of seismic hazardassessment, measured as the standard deviation of theintensity, has been carried out in four return periods,

500, 1000, 2000 and 10000 years. The analysis wasperformed in the six selected cities of Catalonia.

An example of seismic hazard curves, representedby mean values and one standard deviation is shownfor 6 cities in the Figure 10. We can observe, forexample, that the uncertainty varies from 0.3 degreesof intensity for the return period of 500 years to 0.4degrees of intensity for the extreme return period of10000 years in Barcelona. In the other cities the vari-ation of the uncertainty between the return period of500 years and the return period of 10000 years is alsoabout 0.1 degrees of intensity. The mean values ofintensities (It ) and their associated uncertainties withthe return periods used, obtained in the six selectedcities of Catalonia are shown on Table 3. However, we

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Figure 7. Map showing the maximum intensities historically felt in Catalonia.

Table 3. Mean values It and standard deviations σ (It ) of the intensities obtained in some cities for return periods of 500,1000, 2000 and 10000 years

BARCELONA LLEIDA TARRAGONA GIRONA OLOT VIELLA

It σ (It ) It σ (It ) It σ (It ) It σ (It ) It σ (It ) It σ (It )

500 years 6.52 0.31 6.16 0.3 5.92 0.25 6.89 0.32 6.99 0.34 7.34 0.26

1000 years 6.87 0.33 6.49 0.3 6.23 0.26 7.33 0.34 7.43 0.38 7.7 0.29

2000 years 7.19 0.33 6.8 0.35 6.51 0.29 7.74 0.37 7.83 0.4 8.04 0.3

10000 years 7.81 0.38 7.4 0.38 7.07 0.31 8.54 0.42 8.6 0.45 8.71 0.35

have to point out that values of 0.3 or 0.4 MSK degreesare meaningless. Therefore, the uncertainty due to therandom variables in terms of intensity is not significantand future efforts will be needed to quantify epistemicuncertainties.

Resulting hazard map

Finally, a seismic hazard map based on the main factsof the probabilistic and considering also the determin-istic model is proposed. The resulting map is based onthe probabilistic map corresponding to a return periodof 500 years. Then, the intensity values given in the

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Figure 8. Probabilistic seismic hazard map associated to a return period of 500 years in terms of half degrees of intensity.

Figure 9. Frequency of the intensities for Barcelona associated to a return period of 500 years obtained using 100 computations (Montecarlomethod) and their fit with a gaussian distribution characterised by the mean and the standard deviation of the obtained distribution.

37

Figure 10. Seismic hazard curves (mean values and one standard deviation) obtained for the cities of Barcelona, Viella, Olot, Girona, Lleidaand Tarragona.

38

probabilistic (Figure 8) and the deterministic maps(Figure 7), are compared. Let ID and I500 be the es-timated intensities, for each point, in the deterministicand probabilistic maps, respectively. If ID > I500 +1 then an intensity I = I500 + 0.5 is assigned in thefinally proposed map. If I500 > ID + 1 then I = I500 –0.5. We added or subtracted 0.5 degrees because this isthe minimum value having some sense taking into ac-count the MSK scale. This value is near to the standarddeviation obtained in the uncertainty analysis.

Therefore, the proposed map considers two facts:the main historic characteristics of the seismicity ofCatalonia shown in the deterministic map and thestatistics of the whole available data provided by theprobabilistic map. It can be pointed out that the in-creases or decreases of intensity applied are quitesimilar to the standard deviation observed in the sens-itivity analysis. The resulting seismic hazard map isshown in Figure 11.

Therefore, the proposed map still can be con-sidered a probabilistic hazard map associated to areturn period of 500 years according to the followingconsiderations:• In the Southern part of the region, the intensities

proposed by the resulting map are equivalent tothe mean values less a standard deviation deducedfrom the sensitivity analysis of the probabilisticassessment.

• In the central part of Catalonia, the intensitiesproposed are equal to the mean value deducedfrom the sensitivity analysis of the probabilisticassessment.

• In the Northern part of the study region, the intens-ity degree proposed corresponds to the mean valueplus, approximately, a standard deviation deducedfrom the sensitivity analysis of the probabilisticassessment.

Given that the proposed map will be used for a re-gional risk analysis and for seismic codes, the bound-aries of the seismic zones drawn in fig 11 correspondto administrative limits (municipalities).

Conclusions

A new seismic hazard assessment for Catalonia hasbeen carried out, taking into account a recently revisedearthquake catalogue and a seismotectonic zonationdefined by tectonic zonation and seismicity.

Different seismicity models of occurrence are ap-plied to deduce the seismicity behaviour of the Cata-

lonian territory. First, a renewal process was usedas a stationary Poissonian model. Secondly, two ex-treme value models developed by Gumbel (1954) wereused in some source zones showing, for high intensit-ies, a good agreement with return periods calculatedby means of the stationary Poisson process. Finally,a non-stationary model initially developed by Savy(1978) and modified by Hong and Guo (1995) wassuccessfully used. Its application shows an almost sta-tionary behaviour for the whole region. Therefore, theseismic hazard has been calculated by using a modelbased on the Cornell (1968) method, later modifiedby McGuire (1976), and adapted for the possibilityof using the Sponheuer attenuation law and a trun-cated Gutenberg-Richter recurrence model (Goula andGodefroy, 1985).

The analysis of the attenuation law in Cataloniashows a low anelastic attenuation with values less than0.001 km−1 for the γ parameter and focal depth ran-ging between 5 and 15 km. A standard deviation of 0.5intensity degrees was used in the code of calculus.

The sensitivity analysis carried out using Monte-Carlo method in six selected cities of Catalonia showsa Gaussian behaviour with standard deviation of theintensity associated to return periods of 500 years lessthan 0.5 intensity degrees.

The resulting seismic hazard map proposed for areturn period of 500 years is based on the main char-acteristics of the probabilistic map and is modifiedincorporating some characteristics of the deterministicanalysis. The intensity values range from V-VI in theSouthern region of Catalonia to VII-VIII to the North.

Acknowledgements

We want to thank CEA/IPSN for providing seis-mic and geological data from France; to J. Es-cuer and GEO-TER s.a.r.l. for their participationin the seismotectonic zonation; to the AssociationFrançaise de Génie Parasismique (AFPS) for dis-cussions concerning seismotectonic zonation on thePyrenees area; to the Instituto Geográfico Nacional(IGN) for supplying seismicity data; to the DireccióGeneral d’Arquitectura i Habitatge de la Generalitatde Catalunya for supporting the study; to the GISgroup of the ICC for assisting us on data processingand mapping. The tasks of revision of the earthquakecatalogue were been partially founded by CEC Pro-ject BEECD (Contract number EV5V-CT94-0497).We also want to acknowledge the work done by the

39

Figure 11. Resulting seismic hazard map for a return period of 500 years taking into account the most representative results of deterministicand probabilistic seismic hazard assessments.

40

referees who reviewed this article and for their usefulremarks.

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XI Congreso Nacional de Teledetección, 21-23 septiembre 2005. Puerto de la Cruz. Tenerife.

Medidas de deformación del terreno a vista de satélite

Oscar Mora(1), Vicenç Palà(1), Roman Arbiol(1), Albert Adell(2) y Marga Torre(2)

(1)Unidad de Teledetección. Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC). Parc de Montjuïc, 08038, Barcelona. (2)Unidad de Desarrollo Informático. Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC). Parc de Montjuïc, 08038, Barcelona.

Resumen

En este artículo se presenta la técnica desarrollada por el Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC) para la generación de mapas de deformación del terreno mediante la utilización de sistemas radar embarcados en satélite. Estos sistemas radar más conocidos como SAR (Radar de Apertura Sintética) permiten la obtención de imágenes de la reflectividad del terreno, que posteriormente son procesadas mediante técnicas DInSAR (Interferometría SAR Diferencial) para la generación de mapas precisos de la deformación del suelo. La gran ventaja de estas técnicas es la posibilidad de monitorizar grandes áreas sin necesidad de medidas de campo y por lo tanto a muy bajo coste. En este trabajo se presentan diversos resultados obtenidos mediante la implementación del software DISICC (Differential Interferometry SAR ICC) de DInSAR avanzado que muestran el gran potencial de dicha técnica.

1. Introducción

Uno de los grandes problemas de la monitorización de los movimientos de un área de terreno determinada es el gran esfuerzo económico y humano necesario para establecer y medir regularmente una serie de puntos de control sobre el mismo. Si la zona a estudiar es muy extensa el problema se puede multiplicar en varios órdenes de magnitud, y más aún, si no tenemos la absoluta certeza de que se están produciendo deformaciones del terreno dicha campaña de medidas seguramente nunca llegará a realizarse.

Teniendo en cuenta todas estas limitaciones se puede concluir que sería de gran interés un sistema automático capaz de generar mapas de deformación sin la necesidad de acceder físicamente a la zona bajo estudio. Con dicho sistema sería posible monitorizar periódicamente grandes áreas para el control de riesgos a un coste muy inferior al necesario utilizando medidas de campo.

En este trabajo se presenta la implementación del Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC) de una novedosa tecnología conocida como Interferometría Diferencial SAR (DInSAR) [1]. Dicha técnica,

mediante la utilización de imágenes radar de la reflectividad del terreno adquiridas por satélite, es capaz de generar mapas de deformación del terreno con precisión milimétrica.

Las imágenes utilizadas en este estudio proceden de los satélites de la Agencia Espacial Europea (ESA) ERS-1/2 y ENVISAT, abarcando el período temporal comprendido entre el año 1992 y la actualidad. Teniendo en cuenta que cada imagen abarca una extensión de 100 x 100 Km a una resolución espacial de unos 20 metros, la cantidad de información referente a los movimientos del terreno recuperada mediante la técnica presentada por el ICC es extraordinariamente superior a cualquier campaña de medidas de campo.

El trabajo aquí presentado se ha divido en los siguientes apartados:

• En primer lugar se realiza un repaso de la

Interferometría Diferencial, presentando la formulación básica de la medida de deformación del terreno.

• Posteriormente se presenta la técnica y el software desarrollado en el ICC, denominado DISICC (Differential Interferometry SAR ICC), que aplica una técnica avanzada de DInSAR para obtener precisiones milimétricas en las medidas.

• Finalmente se presentan resultados con datos satélite (ERS-1/2 y ENVISAT) de diversas zonas de interés en Catalunya conjuntamente con medidas de campo obtenidas mediante técnicas tradicionales.

2. Interferometría Diferencial

Las técnicas DInSAR consisten en la combinación de dos imágenes SAR de la misma zona adquiridas desde posiciones ligeramente diferentes, tal y como se puede apreciar en la Fig. 1.

El resultado de esta combinación es una nueva imagen conocida como interferograma, cuya componente de fase está integrada por los siguientes términos [1] [2]:

Figura 1: Esquema de adquisición de imágenes para un par interferométrico.

NoiseAtmMovTopoInt Φ+Φ+Φ+Φ=∆Φ (1)

Donde ΦTopo es el término relacionado con la

topografía del terreno, ΦMov es la componente de fase correspondiente al movimiento del terreno, ΦAtm es la componente ruidosa causada por las diferentes condiciones atmosféricas entre las dos adquisiciones SAR y ΦNoise es el ruido térmico de las medidas.

Para obtener medidas de deformación del terreno tendremos que cancelar o minimizar los efectos de las componentes no deseadas, que serán la topografía, los efectos atmosféricos y el ruido térmico. Al trabajar con técnicas DInSAR clásicas el problema principal radica en la presencia de los artefactos atmosféricos, difíciles de eliminar utilizando un solo par interferométrico. Sin embargo, el término relacionado con la topografía del terreno podrá ser cancelado con la ayuda de un Mapa de Elevaciones del Terreno (MET) y los parámetros orbitales de las adquisiciones.

De todas formas, tanto la imposibilidad de eliminar la componente atmosférica como las imprecisiones del MET condicionarán en gran medida la precisión obtenida en la medición del movimiento del terreno. Por esta razón, son necesarias técnicas avanzadas como la que se presenta a continuación [2].

3. El software DISICC

El paquete de software DISICC ha sido creado para superar las limitaciones intrínsecas de la

Interferometría Diferencial clásica. Su funcionamiento está basado no en la creación de un único interferograma (dos imágenes SAR), sino en la generación de un conjunto de pares interferométricos con imágenes adquiridas en diferentes fechas. Con este preámbulo se consigue una redundancia de los datos obtenidos que permitirá la minimización de los errores topográficos y artefactos atmosféricos.

La primera etapa de la técnica implementada consiste en la selección de aquellos píxeles de la imagen que presentan una buena calidad para la medición de la deformación del terreno. Esto es necesario puesto que dependiendo del tipo de terreno (urbano, boscoso, desértico…) la calidad de la fase interferométrica variará considerablemente. Por ejemplo, los suelos urbanos suelen proporcionar una gran calidad de señal incluso para pares interferométricos con separaciones temporales de diversos años. Por el contrario, los suelos boscosos pueden perder la calidad de medida en pares separados sólo algunos días. DISICC realiza esta selección de píxeles utilizando la información de coherencia del conjunto de interferogramas disponibles mediante un umbral seleccionable por el usuario.

Una vez se han seleccionado los píxeles útiles para el estudio de subsidencia se procede a una triangulación de la superficie, donde cada vértice de los triángulos se corresponde con uno de los píxeles seleccionados en la etapa anterior. Esto se realiza de esta manera porque DISICC calcula los gradientes de deformación del terreno para cada arista de la red de triangulación, ya que trabajando de esta forma la fase interferométrica (en este caso incrementos de fase) presenta una mayor calidad. Una gran ventaja de este procedimiento es que los artefactos atmosféricos, que presentan una baja variabilidad en el espacio, quedan minimizados al relacionar píxeles cercanos en la triangulación.

La siguiente etapa del software DISICC consiste en calcular los gradientes de deformación a partir de los incrementos de fase interferométrica para cada arista de la triangulación. Esto se realiza mediante el ajuste por mínimos cuadrados de los datos correspondientes a cada arista para todos los interferogramas generados respecto al siguiente modelo:

( ) vTCCT ∆⋅⋅+∆⋅=∆Φ 21mod ε (2)

Donde C1 y C2 son constantes, ∆ε es el

incremento de error topográfico, T es el intervalo temporal y ∆v el incremento de velocidad de deformación del terreno.

Finalmente, una vez calculados los gradientes del movimiento se procede al cálculo de la velocidad absoluta de cada píxel mediante la integración de los incrementos obtenidos del ajuste de la ecuación 2. Después de este proceso, el software DISICC devuelve al usuario el mapa de velocidad media del terreno para el intervalo temporal comprendido entre la primera y la última imagen SAR utilizadas en el estudio.

4. Resultados

A continuación se presentan resultados con datos SAR reales correspondientes a diversas zonas de Catalunya. Las imágenes SAR utilizadas han sido adquiridas por los satélites ERS-1/2 y ENVISAT entre los años 1992 y 2004. La combinación de datos de diversas plataformas demuestra la gran flexibilidad de la metodología presentada y asegura su funcionamiento con datos de futuros satélites, permitiendo la realización de estudios con amplios rangos temporales.

En primer lugar se presentan los resultados obtenidos sobre la zona sur de la ciudad de Barcelona para el intervalo temporal comprendido entre Noviembre de 1992 y Septiembre de 2004 (ver Fig. 2). Se puede apreciar cómo la zona de la ciudad es claramente estable presentando tonos de color verdoso que se corresponden con valores de velocidad de deformación entorno a cero. Sin embargo la zona de la desembocadura del río Llobregat al sur de la ciudad presenta diversas zonas de color amarillo (velocidad entre -0.5 y -1.0 centímetros al año) e incluso tonalidades naranjas (entre -1.0 y -1.5 centímetros al año). Cabe destacar que estos valores de deformación del terreno se ajustan perfectamente a las previsiones de los geólogos sobre esta zona, sin embargo, la imposibilidad de disponer de medidas de campo de control impide realizar una comparación entre las diferentes metodologías. Es en estos casos dónde la técnica presentada tiene su mayor valor, ya que nos permite observar zonas que nunca antes habían sido medidas.

Figura 2: Mapa de deformación del terreno (cm/año) de la zona sur de la ciudad de Barcelona. Combinación de datos ERS y ENVISAT desde Noviembre de 1992 hasta Septiembre de 2004.

Figura 3: Izquierda: Deformación del terreno (cm/año) en Sallent. Datos ERS desde Noviembre de 1992 hasta Diciembre de 1999. Derecha: Medidas de deformación sobre el barrio de la Estación de Sallent durante 2004.

El segundo caso estudiado es el de Sallent en la comarca del Bages. Se trata de una zona muy interesante ya que uno de sus barrios (el Barri de l’Estació) está afectado por fuertes subsidencias del terreno ocurridas durante los últimos años. Además, y a diferencia del estudio de la ciudad de Barcelona, se dispone de medidas de campo realizas mediante nivelación precisa. De todas formas, dichas medidas se corresponden al año 2004, y los datos de satélite disponibles en este estudio van desde 1992 hasta 1999. Como se puede comprobar, los espacios temporales son totalmente disjuntos, y por lo tanto, al tratarse de una subsidencia con una componente importante de no linealidad, los valores absolutos de las medidas serán dispares. Sin embargo, tal y como se puede apreciar en la Fig. 3, esta comparación permite observar como el proceso de deformación se ha acelerado en los últimos años (con un máximo de -2 cm/año antes de 1999 y -4 cm/año para el 2004), demostrando como en la actualidad el proceso sigue totalmente activo. Igualmente, se puede observar como el patrón de deformación en el Barri de l’Estació se corresponde perfectamente entre el resultado obtenido por el DISICC y las medidas de campo, corroborando el perfecto funcionamiento del software del ICC. Además, la nueva técnica permite monitorizar el

centro del municipio (zona norte) donde se puede apreciar la estabilidad del terreno.

5. Conclusiones

En este trabajo se ha presentado la implementación de las herramientas DInSAR avanzadas (DISICC) por parte del ICC. Destacan la flexibilidad para utilizar datos procedentes de diversos satélites y su robustez para monitorizar grandes áreas. Finalmente, el buen funcionamiento del software ha quedado demostrado mediante el análisis de dos zonas afectadas por subsidencias.

6. Referencias

[1] Arbiol, R., Palà, V., Pérez, F., Castillo, M., Crosetto, M. “Aplicaciones de la tecnología INSAR a la cartografía”, IX Congreso Nacional de Teledetección, Lleida, 19-21 Septiembre de 2001.

[2] Mora, O., Mallorquí, J., Broquetas, A. “Linear and Nonlinear Terrain Deformation Maps From a Reduced Set of Interferometric SAR Images", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 41, No. 10, Octubre 2003.

STRIP ADJUSTMENT OF LIDAR DATA

W. Kornus, A. Ruiz

Institut Cartogràfic de Catalunya, Parc de Montjuïc, E-08038 Barcelona

wkornus@icc.es, aruiz@icc.es

Commission III, WG III/3

KEY WORDS: Lidar, Strip Adjustment, DTM, Accuracy ABSTRACT: LIght Detection And Ranging (LIDAR) is a technique, which allows for measuring a huge amount of object point coordinates with accuracies up to some centimeters in short time. Their conversion into a highly accurate Digital Terrain Model (DTM) requires a careful handling of the single processing steps, from the flight planning until the manual revision of the generated DTM, considering the different error sources. In addition it must be ensured, that the LIDAR system maintains correctly calibrated during all the flight sessions. This paper describes a simple adjustment approach, which compensates for the mayor part of systematic vertical errors, mainly originating from the GPS, and it allows for almost automatic processing also of huge amounts of laser data. The approach was developed and applied in the framework of a real project, whose objective was to generate a highly accurate DTM of the Eastern Ter river. The obtained results of two selected sub-blocks are presented, which are also verified by independent check points.

1. INTRODUCTION

LIDAR is affected by many error sources, contaminating the laser data with random and systematic errors. The analysis and the adequate modeling of those errors in the data processing is a mayor issue of research since LIDAR has become a recognized and widely used mean to generate high quality DTMs. A comprehensive survey of those errors e.g. can be found in [Schenk, 2001]. There also exist quite a series of approaches to reduce systematic errors in laser strips (see e.g. [Crombaghs et al. 2000], [Maas 2000] or [Vosselman and Maas, 2001]), which partly have already been implemented in commercial software packages [Burman 2002]. The approaches are quite complex, either non-automatic or limited to small data samples, which poses problems to a time- and cost-effective compilation of that large amount of data, that modern 25- or 50-kHz LIDAR-Systems are able to collect. This paper describes a rather simple approach, which is almost fully automatic and allows for accurate DTM generation of wide areas in reasonable time. It was developed and applied in the framework of the “Ter-project”, whose objective was to generate a highly accurate DTM of the Eastern Ter river, an area of approximately 200 km2. Since the accuracy requirements were high in altitude, but low in planimetry, the approach concentrates on the modeling of height errors and neglects horizontal errors in a first approximation. The entire data set is subdivided into 4 sub-blocks (Central, West, North and South). In the following the approach is described and the results, which have been obtained in the project, are outlined and discussed. Since the results for the 4 sub-blocks came up quite similar, this paper only refers to the Central and the Western sub-blocks (in the following called block A and B), for which also two check-sites with additional independent check points were available.

Figure 1: Location of blocks A and B of the Ter-project

2. PREPARATION

The approach implies a special block design and, of course, it also requires a well calibrated LIDAR system 2.1 Block design

The modified block design employs additional crossing flight strips and control areas (CAs). Their numbers depend on the size and the shape of the block. Each data strip must be covered by at least one crossing strip, i.e. for a regular block with all parallel flight strips one crossing strip and one CA is sufficient, while in case of more complicated block shapes more crossing strips may be required. To increase redundancy and confidence of the later adjustment it is recommended, that CAs are covered by a crossing flight strip and longer data strips are crossed by

more than one strip. The latter will reduce errors, introduced by GPS accuracy variation, which might occur during long strips. If the block consists of a series of different regular sub-blocks, as it is the case in the example shown in Figure 2, isolated sub-blocks should be fixed by an additional CA. As CAs usually soccer fields are selected, which are plane and thus, a possible horizontal error in a laser point would not affect its vertical component. As an example, Figure 2 shows the design of block A, containing 5 CAs and 50 data strips. In this project more than 20 control points were measured within each CA by field survey.

Figure 2: Data strip configuration of block A including five

control areas #5-#9. The size of the circumscribing rectangle is 20x21km.

2.2 Flight and system parameters

The applied flight and system parameters are listed in Table 1. For eye safety reasons the flying height is 2,300 m. Adjacent strips were flown with a side-overlap of 50%, resulting in a mean point density of almost 2 points/m2.

Airplane Partenavia P-68C Observer LIDAR system ALTM 2025-E Flying speed 222 km/h Flying altitude 2,300 m (above ground) GPS frequency: 1 Hz INS frequency: 200 Hz Laser repetition rate: 25,000 Hz Scan frequency: 42 Hz Scan width: ± 5º Swath width: 402 m Strip side-overlap 50% Beam divergence: 0.2 mrad Foot print size: 0.46 m

Table 1: Flight and system parameters

According to the accuracy requirements our concerns mainly concentrate on the reduction of the height errors, rather than the

horizontal errors of the LIDAR points. A narrow scan angle of ±5º keeps the effect of the attitude and the mirror angle errors on the measured height values small. Their bigger horizontal effects are considered to be still small enough to be neglected. The same way we care only for GPS height errors (rather than horizontal errors), which probably constitute the mayor error source in the DTM generation process. Due to the spatial distribution of the visible GPS satellites the GPS height errors are normally larger than the horizontal errors. The data collection was restricted to GPS windows with at least 6 visible satellites and a PDOP of 4 or less at a maximum distance to the GPS ground station of 30 km. Although the trajectory of the sensor has been computed to an estimated accuracy of 10 cm we obtained poor absolute accuracy of the LIDAR data with systematic errors up to 20 cm [Ruiz et al. 2002]. These large shifts have also been found by other investigators [Huising et al. 1998], [Crombaghs et al. 2000]. The LIDAR system is calibrated by calibration flights over a large building of known coordinates and over a flat surface (airport runway). The calibration results obtained over the past year show more or less stable values for the roll and pitch correction, while the scale factor and also the height offsets show a considerable variation over time. Therefore the calibration parameters, especially the scale factor, are checked regularly at the beginning and the end of a project. The height offsets are a consequence of the GPS errors and will be corrected by the described method.

3. BLOCK ADJUSTMENT

The block adjustment is based on the assumption that each data strip is affected only by a constant shift in height. The following gives a brief description of the observations entered in the adjustment, the adjustment model and the results, which have been achieved. 3.1 Generation of the observations

The following three observation groups enter in the block adjustment:

1. height differences between crossing data strips, 2. height differences between data strips and CAs, 3. pseudo-observations for the heights of the CAs.

For the generation of the first observation group, first, the locations of the strip crossings are detected. For this task the program reads the output of the CCNS-4 navigation system (it could also be done using the LIDAR data themselves) and computes a ground DTM with a regular grid from the laser points for each strip at each crossing area. The height differences between corresponding grid points are statistically analyzed, outliers are eliminated and the mean height difference observation is calculated. The a priori weight of the observation is defined as a function of the calculated standard deviation. In case of the second observation group also a ground DTM is generated and the mean difference between the heights of all control points and the respective interpolated DTM heights within the CA is computed. The a priori weight is defined as a function of the calculated standard deviation of the mean height difference and the standard deviation of the control points.

Very simple models were computed as ground DTMs. Regular grid models of 2 m grid step were generated for each strip by selecting the lowest point in each grid cell. With this method buildings and, in some cases, vegetation are not properly filtered but it was enough for the purposes of the block adjustment. The artefacts that could appear in one strip usually appear also in the others and their effect in the results is negligible. The pseudo-observations of the third group establish an absolute height reference at each CA, which is set to 0.0 m. Their a priori weight is a function of the control point measurement accuracy (in our example between 1 and 3 cm), which is supposed to be significantly higher than the expected laser point accuracy. 3.2 Functional model

The functional model is quite simple and employs one unknown for each data strip, representing its vertical deviation from the reference height, and also one unknown for each CA (reference) height, fixed at 0.0 m by highly weighted pseudo-observations (third observation group). Thus, a possible deviation of the mean data strip height from that reference height is expressed in its corresponding unknown, which later can directly be applied to correct the laser point heights of the respective strip. All the processing steps from the generation of the observations up to the final correction of the laser point heights run fully automatically. 3.3 Results

Besides the results of the block adjustments, which are discussed in the following section, the final DTM has also been verified using additional independent check points, measured by field survey (see 3.3.2). 3.3.1 Results of adjustment

Table 2 lists the statistic values of the residuals for the observation groups #1 and #2. The standard deviations of group #1 are below 2 cm with a maximum value of 5 cm. Compared to the laser point accuracy, specified by the manufacturer with < 25 cm at 2000 m flying altitude, these values are small and confirm the good performance of the applied adjustment.

Table 2: Statistics of estimated residuals. Group #1 refers to

height differences between data strips, #2 between data strips and CAs

The higher residuals of group #2 in block B indicate still some problems in the control point measurements in at least one CA, i.e. here, the entered standard deviations of the third observation group (pseudo-observations) might have been chosen as too optimistic. However, the maximum value of 8.6 cm is even far within the expected accuracy range.

In Figure 3 the estimated height corrections for the single data strips are graphically represented, day-wise and in chronological order. It shows clearly, that the corrections are affected by systematic errors, which depend both on the day and on the time during the single data session. The zig-zag- characteristic of the curves might indicate remaining calibration errors affecting the laser point heights in the order of a few centimeters.

Results of block-adjustment (block A)

0.000

0.050

0.100

0.150

0.200

0.250

0.300

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17Data strips in chronological order

Estim

ated

hei

ght c

orre

ctio

n [m

]

day 1day 2day 3day 4day 5

Figure 3: Estimated height corrections for the single data strips

of block A Table 3 contains the statistics of the estimated height corrections. The daily effect is expressed as the respective mean correction (Mean), which varies between 10.2 and 18.4 cm. Besides this global effect there also exist variations (Range) within the single data sessions of the same order of magnitude. The major part of those errors is assumed to be caused by the GPS. Day #1 #2 #3 #4 #5 all

Block A # of strips 9 17 14 9 1 50 Min [m] 0.093 0.192 0.088 0.054 0.142 0.050 Max [m] 0.177 0.272 0.223 0.179 0.142 0.270 Range [m] 0.084 0.080 0.134 0.125 0.000 0.220 Mean [m] 0.126 0.237 0.138 0.102 0.142 0.165 Sigma [m] 0.029 0.022 0.030 0.046 - 0.062

Block B # of strips 9 24 16 21 - 70 Min [m] 0.016 0.101 0.142 0.051 - 0.016 Max [m] 0.126 0.202 0.258 0.217 - 0.258 Range [m] 0.110 0.101 0.116 0.166 - 0.242 Mean [m] 0.066 0.144 0.184 0.129 - 0.139 Sigma [m] 0.035 0.028 0.029 0.038 - 0.047

Table 3: Statistics of the estimated height corrections

3.3.2 Verification of the DTM accuracy

After applying the estimated height corrections, the laser points were tile-wise classified and a regular DTM with 1 m grid spacing was produced from the ground-points using the software package TerraScan [Terrasolid, 2002]. To verify the final DTM accuracy altogether 174 independent check points were measured by field survey in 13 areas of different vegetation types. Six areas are distributed within

Block A Block B Group #1 #2 #1 #2 # of observations 140 10 208 27 Min [m] -0.031 -0.026 -0.029 -0.086 Max [m] 0.050 0.018 0.049 0.032 Sigma [m] 0.014 0.014 0.011 0.029

check-site #1 and seven areas within check-site #2 (see Figure 1). The laser data of check-site #2 has been collected in March, the data of check-site #1 in July with the vegetation more developed. In Table 4 the empirical accuracy of the DTM is indicated for different vegetation types. N denotes the number of measured check points in that area, Diff. the mean difference between the measured heights and the final DTM and σ the respective standard deviation. The height of the cereal plants in the test areas 13 and 26 has not been measured at the time of flight, but it is estimated to be approximately 1 m. The values demonstrate, that there are no significant deviations between the DTM and the measured check points. All differences are less than 30 cm and fulfill the accuracy requirements. In test areas 14 and 15, which show the highest differences, only a few laser shots reached the ground due to the dense foliage of the poplar and plane trees. Therefore the DTM is less accurate in these parts. For the other check-sites the empirical accuracy remains below 10 cm.

Vegetation Diff. σ Area Type Height [m]

N [m] [m]

11 Asphalt 0.0 10 0.07 0.05 12 Soil 0.0 12 0.01 0.05 13 Cereal plants 1.0 (?) 12 0.06 0.05 14 Poplars 8.0 12 0.10 0.10 15 Plane (trees) 8.5 12 0.14 0.36 16 Mixed forest 10.3 20 0.00 0.08 Σ Site #1 88 0.08 0.14 21 Asphalt 0.0 10 -0.04 0.03 22 Soil 0.0 12 -0.05 0.03 23 Shrubbery 1.1 20 0.00 0.06 24 Shrubbery 1.3 10 0.05 0.05 25 Hazel-bush 5.2 20 0.01 0.04 26 Cereal plants 1.0 (?) 12 0.02 0.04 27 Poplars 14.3 12 0.07 0.07 Σ Site #2 96 0.01 0.06 Σ Sites #1+#2 174 0.04 0.11

Table 4:Mean differences between independent check points

and the final DTM for different vegetation types

4. CONCLUSION

It is demonstrated, that the presented approach is suitable to generate high quality digital terrain models with accuracy in the decimeter level of wide areas in an almost fully automatic way. It is based on a block adjustment of crossing laser data strips and the estimation of height correction values for each strip. In a future version we would like to take into account a linear drift along the strip. It’s effect could be important in long strips but we will require more transversal strips. We also would like to introduce global offsets for roll, pitch, heading and scale factor that would improve the calibration parameters but this requires measuring horizontal offsets what is much more complex.

REFERENCES

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EXPERIENCIAS Y APLICACIONES DEL LIDAR

A. Ruiz, W. Kornus Institut Cartogràfic de Catalunya Parc de Montjuïc, s/n 08038-Barcelona

Palabras clave: Modelos del terreno, LIDAR

Resumen

Presentamos nuestras experiencias en cartografía LIDAR y hacemos un repaso de los fundamentos y posibilidades de esta técnica de captura de datos. En noviembre de 2001 el ICC adquirió un sistema LIDAR Optech ALTM 3025. Desde esta fecha y en un corto periodo de tiempo se ha desarrollado una metodología propia de trabajo para la producción de modelos del terreno a partir de los datos capturados con este equipo. El primer gran proyecto en el que hemos trabajado es la generación de un modelo de alta resolución para el estudio de los riesgos de inundación del río Ter. También hemos realizado pequeños proyectos para demostrar las numerosas aplicaciones en las que podemos emplear los datos capturados con este instrumento. Se presentan los resultados obtenidos en estos proyectos: modelos del terreno de alta resolución, modelos de ciudades, modelos para el estudio y la gestión de costas, aplicaciones forestales, cartografiado de líneas eléctricas, etc.

1. Introducción al LIDAR El LIDAR aerotransportado es un equipo que consta de un distanciómetro láser y de un espejo que desvía el haz perpendicularmente a la trayectoria del avión. Este desplazamiento lateral combinado con la trayectoria del avión permite realizar un barrido del terreno. El sistema mide la distancia del sensor al terreno a partir del tiempo que tarda el rayo de luz en alcanzar el suelo y regresar al sensor. Si conocemos las coordenadas y ángulos de actitud del avión y el ángulo del espejo, podemos calcular a partir de estos datos y de las distancias medidas las coordenadas de los puntos. El LIDAR aerotransportado requiere orientación directa. Trabaja en combinación con un sistema de GPS diferencial (DGPS) y un sistema inercial de navegación (INS). El resultado de un vuelo LIDAR es una colección de puntos con coordenadas conocidas. Nuestro sistema es capaz de medir 25000 puntos por segundo desde una altitud máxima de 3000 m sobre el terreno. Para cada pulso emitido puede detectar hasta dos ecos y para cada uno de ellos registra también la intensidad reflejada. El sistema es muy versátil. El ángulo y la frecuencia de barrido lateral se pueden ajustar teniendo en cuenta la altitud sobre el terreno y la velocidad del avión de manera que la densidad de puntos sobre el terreno sea la deseada. También es posible elegir entre dos divergencias posibles del haz láser con lo que el diámetro de la superficie iluminada por cada pulso puede variar entre unos 20 y unos 100 cm dependiendo de la altitud de vuelo. Las fórmulas más corrientes que se emplean en estos cálculos están recogidas en (Baltsavias 1999).

2. Proceso de datos LIDAR Podemos distinguir 4 etapas en el proceso de datos: el cálculo de la trayectoria y orientaciones del sensor mediante DGPS/INS, la generación de los archivos de puntos con coordenadas, la clasificación de los puntos y la generación de modelos a partir de los puntos clasificados. Hay que realizar también unos vuelos previos de calibrado del sistema sobre un edificio de coordenadas conocidas y sobre un área plana. En (Kornus et al. 2003) se dan más detalles sobre la metodología que empleamos para obtener resultados óptimos. La ASPRS está elaborando unas recomendaciones para

la realización de proyectos LIDAR y una primera versión está anunciada para la siguiente reunión en Anchorage (Alaska) en mayo de 2003. Como ya hemos dicho anteriormente, el resultado de una campaña LIDAR es una colección de puntos con coordenadas conocidas. La cantidad de puntos suele ser enorme y los puntos se obtienen mediante un muestreo aleatorio. A diferencia de lo que sucede en la fotogrametría restituida por un operador, se trata de una captura de datos no inteligente. Los puntos estarán situados tanto sobre el terreno como sobre los objetos que se encuentren sobre él: vegetación, edificios, vehículos, etc. En general, para que estos datos sean útiles, será preciso clasificarlos o filtrarlos y construir un modelo a partir de los puntos clasificados. Como el número de puntos es muy grande es necesario disponer de herramientas para realizar una clasificación automática de los datos y a continuación revisar y editar manualmente los resultados obtenidos. Para clasificar los puntos se puede utilizar su altura, la intensidad reflejada o el carácter de rebote múltiple (en nuestro sistema primer y último eco). Habitualmente sólo se tiene en cuenta la altura de cada punto comparada con la de sus vecinos. Existen diferentes algoritmos para obtener el modelo digital del terreno (MDT), pero todos se basan en la selección los puntos más bajos en un entorno. También se suele considerar la altura absoluta o la altura sobre el terreno una vez que se ha calculado el MDT.

3. Modelos del terreno En esta aplicación el LIDAR es una técnica madura y compite o complementa a otras técnicas de captura masiva como son la fotogrametría o el radar interferométrico. Los resultados que podemos obtener en una camp aña LIDAR son muy diferentes de los que se obtienen con fotogrametría y debemos tener una idea clara de qué se puede obtener y de qué es lo que necesitamos para poder escoger entre una técnica u otra (figuras 1 y 2).

Figuras 1 y 2. MDT LIDAR de malla 1m (Ter, cerca de Medinyà) y MDT de restitución a escala 1:1000 (La Tordera, cerca de Hostalrich)

La precisión del LIDAR está limitada principalmente por la precisión con la que se puede calcular la trayectoria del sensor con DGPS/INS y por la precisión de las medidas de los ángulos que proporcionan el INS y el sistema de orientación del espejo. Las precisiones que se obtienen varían según la altitud y el ángulo de barrido. Varían entre 15-

30 cm (1 sigma) en altitud y a veces incluso mejores (Kornus et al. 2003) y entre 60-100 cm en planimetría. Con las frecuencias de los sistemas actuales es posible obtener densidades de datos de 1 punto/m2 y superiores. Podemos, por tanto, construir MDT con pasos de malla del orden del metro y precisiones decimétricas para muy diversas aplicaciones a un coste razonable. Entre estas podemos citar los estudios de riesgos de inundaciones (Ruiz et al. 2002), cálculos de volúmenes en minas a cielo abierto y vertederos, estudios de desplazamientos de arena en las playas después de tormentas, estudios de erosión, deslizamientos de tierras, etc. Se han realizado 18224 Ha de MDT con un paso de malla de 1 m para el estudio del riesgo de inundaciones del río Ter. La figura 1 es un ejemplo extraído de este proyecto. En Kornus et al. 2003 se analizan los resultados obtenidos. En la playa del Bogatell de Barcelona hemos estudiado las diferencias de volumen de arena poco después de unas tormentas que arrastraron mucha arena (figura 3, 17/4/2002) y más tarde cuando la playa ya había sido regenerada (figura 4, 23/7/2002). Los dos vuelos se realizaron a 2300 m d’altitud, con frecuencia de barrido de 42 Hz y 5º de semiángulo. Se seleccionó divergencia de 0.2 mrad. Los MDT generados son de 1 m de paso de malla.

Figura 3. Playa del Bogatell el 17/4/2002.

Figura 4. Playa del Bogatell el 23/7/2002.

A partir de estos MDT se ha generado el modelo de diferencias (figura 5) y se han estudiado los volúmenes de arena desplazados y las variaciones en la superficie de la playa (tabla 1 y figura 6). No se han tenido en cuenta los cambios en la arena sumergida porque este sensor no proporciona información batimétrica. La línea que aparece en la parte superior del modelo de diferencias corresponde a la balaustrada del paseo marítimo. Es un artefacto debido a que la resolución en planimetría es del orden de 1 m.

Tabla 1. Diferencias en volumen de arena desplazada y superficie de playa.

Diferencia de volumen positiva 23884 m3 Aportación de la regeneración realizada Diferencia de volumen negativa 4320 m3 Volumen reutilizado en otro lugar Diferencia de superficie positiva 12082 m2 Superficie regenerada Diferencia de superficie negativa 239 m2 Pérdida de superficie

Figura 5. Diferencia de modelos.

En general, en zonas con poco relieve el empleo de LIDAR suele ser preferible a la fotogrametría o siempre que se requiera gran precisión en altitud o gran densidad de puntos medidos. También en las zonas cubiertas de vegetación como veremos a continuación. Los programas de clasificación automática permiten extraer de los puntos medidos aquellos que pertenecen al terreno con gran fiabilidad, aunque debido a la complejidad del terreno y el gran número de puntos capturados siempre encontraremos algunos mal clasificados. Estos errores de clasificación deben ser corregidos manualmente. Los productos habituales de una campaña LIDAR serán los puntos irregulares clasificados como pertenecientes al terreno o no y el modelo digital del terreno sin vegetación ni edificios. Normalmente, los MDT procedentes de LIDAR carecen de líneas de quiebre pero esta carencia se ve compensada con una densidad muy alta de puntos masivos. Sobre las superficies de agua el LIDAR proporciona muy pocos puntos debido a la reflexión especular del pulso láser que impide en ocasiones que el eco regrese al sensor. A esta dificultad se une el hecho de que en las márgenes del río la vegetación suele ser muy abundante. En ríos y canales es muy recomendable introducir líneas de quiebre que unan puntos próximos con la misma cota porque de esta manera mejora mucho el modelo del terreno (figura 7). Sobre los ríos y en los cruces entre vías de comunicación encontraremos numerosos puentes. En el caso de que la observación LIDAR no sea vertical podemos obtener puntos tanto sobre el tablero del puente como bajo éste. Es necesario decidir si el MDT debe mantener las elevaciones por encima de los puentes o si éstos deben ser eliminados en el proceso de edición. En la parte inferior derecha de la figura 7 podemos ver un puente sobre el río que ha sido eliminado. Por ser un sistema basado en GPS las alturas medidas serán elipsoidales. Deberemos disponer de un geoide para poder pasar a alturas ortométricas.

2.5 1.8 1.2 0.5 -0.2 -0.8 -1.5

∆ Z (m)

23 de julio

17 de abril

Figura 6. Cambios en la línea de costa.

Las técnicas de proceso de datos para otras aplicaciones están menos desarrolladas pero los avances tanto de los algoritmos académicos como de los programas comerciales son muy rápidos.

4. Aplicaciones forestales El LIDAR proporciona puntos sobre cualquier objeto situado sobre el terreno, en particular sobre la vegetación. En un bosque, si los espacios entre las hojas son lo suficientemente grandes, algunos pulsos láser alcanzarán el suelo y podremos, con ellos, construir un MDT. Muchos de los puntos rebotarán en la vegetación a diferentes alturas y esto nos abre el camino para nuevas aplicaciones. El LIDAR es la única técnica de teledetección capaz detectar simultáneamente el terreno y la vegetación. Es sencillo obtener un modelo de altura de la vegetación, calcular la altura predominante de una zona o detectar los árboles más altos. Se define el coeficiente de penetración como el cociente entre los puntos que alcanzan el suelo y los puntos totales. Este parámetro está muy relacionado con la fracción de cabida cubierta (porcentaje del terreno cubierto por la proyección vertical de la vegetación). Con altas densidades de

Figura 7. Detalle del río Terri antes y después de la inserción de líneas de quiebre en los márgenes del río.

8.2 m

Figura 8. Plataneras en Vila-Roja.

puntos (alrededor de 10 puntos/m2) se pueden detectar de manera automática los árboles individuales y calcular los tamaños de las copas (Hyyppä 1999). En bosques con una única especie arbórea se puede estimar el volumen de madera y el diámetro del tronco. Como tenemos rebotes a diferentes alturas cabe la posibilidad de estudiar la estratificación vertical de la vegetación y la biomasa. Vemos en la figura 8 dos perfiles perpendiculares de una misma plantación de plataneras. La densidad es de 1,96 puntos/m2. En una dirección los árboles individuales son perfectamente identificables mientras que en la dirección perpendicular esta identificación no es posible porque las ramas están entrelazadas.

5. Modelos de ciudades En la actualidad se está avanzando mucho y muy rápidamente en la detección automática de edificios pero los programas disponibles necesitan todavía mucha ayuda por parte de un operador y la obtención de modelos vectoriales de ciudades es todavía muy costosa (Soininen, 2002). Estos modelos son necesarios para la generación de ortofotos estrictas y de modelos de realidad virtual. Para las aplicaciones en las que no se necesita un modelo vectorial, los datos del LIDAR permiten construir un modelo de superficie aproximado muy rápidamente (figura 9). Es el caso de los estudios de emplazamientos de antenas de telecomunicaciones o para verificaciones catastrales.

Figura 9. Vista perspectiva del centro de Girona con tintas hipsométricas.

6. Cartografía de líneas eléctricas El cartografiado de líneas eléctricas es una aplicación en la que no existen otras técnicas que compitan con el LIDAR. Interesa obtener la distancia de los cables al terreno, a la vegetación y a los edificios. Empleando configuraciones específicas del equipo es posible obtener muchos puntos sobre los cables. Se genera un modelo del terreno y a continuación se ajusta un modelo de catenaria para cada cable (figura 10). Los puntos restantes pertenecerán a la vegetación o a los edificios y podemos calcular su distancia a los cables. Los puntos demasiado próximos se consideran

peligrosos y podemos generar un listado de puntos peligrosos con sus distancias a los cables y un mapa con las distancias mínimas de los cables a la vegetación y al suelo.

Figura 10. Línea de media tensión entre Olesa de Montserrat y Collbató.

7. Agradecimientos Queremos agradecer la colaboración de nuestros compañeros, entre ellos a A. Barón, J. Talaya, A. Ramos, M. A. Soriano, I. Menacho, M. Cabré, M. A. Ortiz, C. Parareda, J. Hernández, J. Martínez, I. Aragonés, J. Martí, J. Oller, S. Segura, J. L. Colomer y muy especialmente al difunto F. Conforto porque sin su esfuerzo este equipo no funcionaría.

8. Referencias

Baltsavias, E. P. 1999, Airborne laser scanning: basic relations and formulas. ISPRS J. Photogramm. Rem. Sens 1999; 54: 199-214. Hyyppä, J., Inkinen, M. 1999. Detecting and estimating attributes for single trees using laser scanner. Photogrammetric Journal of Finland 1999; 16(2):27-42. Kornus, W., Ruiz, A, 2003. Strip Adjustment of LIDAR Data. V Semana Geomática. Barcelona. Maune, D. F, (ed.) 2001. Digital Elevation Model Technologies and Applications: The DEM Users Manual. ASPRS. Ruiz, A., González, X., Herms, I., Bastianelli, L., 2002: “Flood Risk Mapping Based on Airborne Laser Scanner Data: Case of the Llobregat River”, Proceedings of the Int. Conference on Flood Estimation, 6-8 March 2002, Bern, Switzerland Soininen, A., 2002. Terrasolid users meeting. Frankfurt. URL: http://www.terrasolid.fi/ENG/Presentations/buildings.pdf

4th ICA Mountain Cartography Workshop Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004

1

LIDAR APPLICATIONS TO ROCK FALL HAZARD ASSESMENT IN

VALL DE NÚRIA.

Marc Janeras1, Maria Navarro1, Georgina Arnó1, Antonio Ruiz2, Wolfgang Kornus2, Julià

Talaya2, Marcel Barberà1, Ferran López1

1RSE, Aplicaciones Territoriales, S.A. 2Institut Cartogràfic de Catalunya

RESUME

Vall de Núria and the Ribes-Núria cog railway track are situated in a high mountain landscape that presents high sub vertical walls with unevenness of about 300 m and is subject to natural dynamics where geomorphologic destructive processes take place such as rock falls. In this sense Dent d’en Rossell is one of the most active areas of the whole valley. In order to improve the safety of the cog railway track new techniques of study have been incorporated into hazard assessment such as airborne and terrestrial LIDAR. The use of this method allows modelling the topographic surface in a very accurate way, obtaining a DEM. This technique of high precision has allowed us to develop a specific work methodology for Dent d’en Rossell to estimate the geologic risk over the cog railway related with rock fall instabilities, which would be impossible to carry out by using conventional topographic modeler. In this survey are shown two examples of the LIDAR possible applications related with potential instabilities areas detection and rock fall hazard assessment.

Key words: DEM, Laser scanning, LIDAR, mesh, rock fall modeling, potential instabilities areas, hazard, risk.

1. INTRODUCTION

1.1. The Ribes-Núria cog railway

The Sanctuary of the Virgin of Núria is in the head waters of Núria River valley, in the Ripollès region near the French frontier. This place has been visited at all the times of its history, first by devotee and after by trippers, skiers and tourists in search of nature and peacefulness. With the inauguration of the Ribes-Núria cog railway in 1931 and the development of new playful activities related to nature, snow and high mountain, the rush of people has not stopped to grow until now. It has to be taken into account that the cog railway is the only motorized way to reach de valley. Vall de Núria and the cog railway track are situated in a high mountain landscape subject to natural dynamics that implies relief evolution. Related with this, a lot of geomorphologic destructive and constructive processes take place Because of morphological and geological features of Vall de Núria, one of the main geodynamical active processes with an associate natural hazard degree are rock falls.

1.2. Previous works

In 1986 the Generalitat de Catalunya became to be in charge of Ribes-Núria cog railway exploitation. Since then, the interest to improve the safety of the track related with rock fall instabilities has been continuous. That’s why for years the public administration FGC (Ferrocarrils de la Generalitat de Catalunya), DGPT (Direcció General de Ports i Transports), GISA (Gestió d’Infrastructures, S.A.) has started several mitigation projects in which RSE Aplicaciones Territoriales, S.A. and ICC (Institut Cartogràfic de Catalunya) have taken part. They have allowed us to develop a work methodology that includes potential instabilities areas detection, classification according to the performance priority and a proposal of the most suitable corrective measure based on each case. RSE is also in charge of building projects design and their direction of works. Dent d’en Rossell is one of the most affected areas by this type of mass movement in the whole valley. It is an extremely steep slope placed on the West side of Vall de Núria around the Fénech railway tunnel (Figure 1). This rocky slope presents high sub vertical walls that attain unevenness of about 300 m.

4th ICA Mountain Cartography Workshop Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004

2

Figure 1: Situation map of Dent d’en Rossell. The studied area is colored in grey. The cog railway track is the purple line and the green dashed lines are the tunnels of Fénech (to the North) and the tunnel of Navarro (to the South). The topographic base corresponds to 1:5.000 sheet number 289-079 (la Farga) edited by ICC (2001). Lately, several rock falls have occurred in Dent d’en Rossell, which have affected in greater or smaller degree the cog railway track. The most significant events have taken place in October of 1993, March of 1994, may of 1996, August of 1999, March of 2003, April of 2003 and June of 2003. Details of the last three will be enlarged later. To improve studies of hazard and risk assessment has been essential to look for new techniques of study that allow getting better data about the slope and its real morphology. One of the new techniques of study that has been recently incorporated into rock fall areas identification and evaluation tasks at Dent d’en Rossell, is LIDAR (Light Detection and Ranging). The use of this method allows modelling the topographic surface in a very accurate way, obtaining a DEM (Digital Elevation Model) in 2.5D or even 3D (Ruiz et al., 2004). This technique of high precision, has allowed us to develop a specific work methodology for Dent d’en Rossell to estimate the geologic risk over the cog railway related with rock fall instabilities, which would

be impossible to carry out by using conventional topographic modeler.

2. OBJECTIVES

The aim of this work is to analyze the advantages and possible restrictions that could appear in the application of the DEM obtained by LIDAR, in front of other conventional methods used in rock-falling hazard assessment. The determination of geologic risk related with any type of phenomenon must be necessarily deduced from three stages:

1) Detection of potential instabilities areas. 2) Evaluation of hazard, taking into account

the frequency and magnitude of the phenomenon.

3) Reckoning of the vulnerability existing in the studied area.

In the case of rock fall the LIDAR technology can be especially useful in stages 1 and 2.

4th ICA Mountain Cartography Workshop Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004

3

This paper shows how LIDAR allow us to get better results in rock fall hazard assessment by confronting the results derived form three different DEM of Dent d’en Rossell. The first one has been obtained by photogrammetry from 1:30000 aerial photographies and it has a mesh size of 15 meters. The other two come from the DEM obtained by a combination of terrestrial and airborne LIDAR. They have a mesh size of 8x8 and 2x2 meters respectively (see table 1) This work does not try to deepen in the knowledge of rock fall dynamics in Vall de Núria and neither to evaluate the hazard and risk related with them.

DEM Origin Mesh size

2x2 Mesh LIDAR 2 m

8x8 Mesh LIDAR 8 m

15x15 Mesh 1/5000 topographic base 15 m

Table 1: Scale and origin of DEM used in this survey.

To analyze the results, they will be compared to some of the rock fall events occurred in Dent d’en Rossell on the past year 2003.

3. LIDAR: DATA AND METODOLOGY

3.1. Airborne lidar data

The airborne lidar survey was done on 28th July 2003 and consisted of seven parallel strips with 20% overlap that covered the Núria River valley. These strips had a half scan angle of 7º (setting A in table 2). The almost vertical pointing of view reduced the likelihood of occlusions due to the mountains at the bottom of the canyon. Two additional parallel strips were flown over each side of the river to get more points on the steep slopes of the mountains. These additional two strips had a half scan angle of 20º, the maximum allowed by the instrument (setting B). Setting A B Velocity (knots) 120 120 Half scan angle (degrees) 7 20 Scan frequency (Hz) 35 20 Pulse repetition (Hz) 25,000 25,000 Height above ground (m) 1300 1300 Strip overlap (%) 20 - Ray divergence (mrad) 0.2 0.2 Point distance along track (m) 0.88 1.54 Point distance across track (m) 0.89 1.51 Footprint (m) 0.260 0.260

Table 2: Flight parameter settings.

Last echo airborne lidar points were classified into ground and non-ground points with the help of TerraScan software (Terrasolid, 2004a). A triangulated irregular network (TIN) was computed with TerraModeler (Terrasolid, 2004b) taking into account only the ground points as a first approach to the terrain model.

As most of the computer programs usually used in terrain modeling TerraModeler builds 2.5D surface models. The name 2.5D is applied in computer graphics to those special kinds of surfaces were each point in the horizontal domain has only one corresponding elevation. Therefore, the elevation in these surfaces is a function of the planimetric coordinates (x,y). This surface model is not appropriate to represent overhang areas (figure 2) where a single (x,y) point can have three corresponding elevations.

Figure 2: Transversal section of Lidar points in an overhang.

Usually, after automatic classification some editing is required to remove residual vegetation that the automatic classification has wrongly classified and that has been included in the terrain model. The presence of vegetation in this very steep terrain confused the program very often and an intensive editing work was required. The editing process continued until the resulting 2.5D model was considered to be an acceptable representation of the bare earth surface (without vegetation), within the limitations of 2.5D surface models. This intermediate surface (Figure 3) was employed for two different purposes:

Figure 3: Slope map of the 2.5D surface model. The red arrows show the location of the railway track.

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The first one was to detect the areas where the density of aerial data was too low or where data gaps appeared due to occlusions (Figure 4). A terrestrial lidar survey campaign was carried out to cover these areas. The second use of the intermediate 2.5D surface was to improve the orientation of the terrestrial lidar data.

Figure 4: Gaps in aerial lidar data. (Colors according to strip number).

3.2. Terrestrial lidar data

Five sites were selected to station the terrestrial scanner in front of the areas showing important gaps in airborne data. The terrestrial lidar survey took two days, from September 8th to 9th, 2003. Target reflectors were installed and their coordinates were measured with GPS and total station. The known coordinates of the targets allowed for a first approximation to the point cloud orientation of each scan but, as they were closer than the area to measure, the angular accuracy of this orientation was poor. In order to improve this preliminary orientation, surface matching was employed. A grid surface was computed for each terrestrial scan scene and another was computed from the aerial points classified as ground in the 2.5D model. This last surface was considered as the reference surface. The orientation of each terrestrial scan scene was adjusted to match the reference surface obtained from the airborne lidar points. For each terrestrial lidar point cloud a translation and a rotation were computed to minimize the distance between the corresponding scan surface and the reference surface. This processing was done with Polyworks software from the company Innovmetric. Once the orientation of the terrestrial points was refined they had to be classified but the available software was not able to process data in almost vertical walls. The classification algorithm filter assumes that the terrain slope is not too high and those points that increase the surface slope over a certain threshold are supposed to belong to the vegetation. This assumption failed completely in this area. To circumvent this limitation a global rotation was applied to all the lidar points to reduce the average slope of the terrain. The point cloud was rotated 30º around an axis approximately parallel to the railway track. After that, it was possible to add

points to the previous set of ground points by a fast editing procedure using the standard tools available in TerraScan. The amount of available ground points in areas with data gaps increased and the model improved (Figure 5). After the editing, the inverse rotation was applied and a true 3D triangulated surface model was computed with all the points classified as ground.

Figure 5: Gaps covered with terrestrial lidar data.

4. GEOLOGIC AND GEODYNAMIC CONTEXT

4.1. Lithology and structure.

Vall de Núria is in the axial zone of the Pyrenees where the oldest materials of the mountain system outcrop. They are metamorphic rocks that correspond to gneiss of the Carançà unit. The regional geologic structure is strongly affected by both Hercinian orogen and alpine orogen. Orientation and spacing measures of several joints and its statistical treatment have permitted to identify the main discontinuity sets (Rendon, A. 2004). They are shown in Table 3:

Discontinuity set Type Mean

azimuth Mean

slope dip

Mean spacing

(m)

F1 Diaclase 080 65 0.3

F2 Diaclase 020 70 0.4

F3 Foliation 260 30 0.5

Table 3: Mean orientation and mean spacing of the three discontinuity sets detected in the Dent del Rossell (Rendón, A. 2004).

The intrinsic features of metamorphic rocks such as gneiss and the three discontinuity sets of the rocky mass condition the relief morphology of the valley, which is particularly steep in Dent d’en Rossell. The zone is also characterized by structural treads which form terraces and landings of metric order.

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4.2. Rock fall risk in Dent d’en Rossell.

Rock fall presents particular features in front of other processes. This type of phenomenon is the result of an evolution process in which a lot of factors take part (lithology, discontinuities, external geodynamic phenomena such as frost shattering and root growth). Every rock fall is unique and takes place suddenly, because it requires very particular conditions to occur. In Dent d’en Rossell, the orientation of some vertical slopes and certain discontinuity sets bring about the existence of potential instabilities areas that can unchain rock fall. The relationships between them generate individualized blocks of a large range of dimensions. The more recent evidences of activity related with rock fall instabilities in Dent d’en Rossell are the ones occurred in March, April and June of 2003.

- 3rd March 2003: The falling of a rock mass of between 5-8 m3 of volume caused several damages to the cover structure of the North entrance of Fénech tunnel and to the cog railway. From the observed evidences the starting point was determined to be one hundred meters above the cog railway. The path tracked by the mass mobilized followed a structural tread until it arrived on top of the cover, where the most of the mobilized mass was deposited (rocks, soil and vegetation). The path continued downhill crossing the Queralbs-Núria route until the Núria River. The maximum volume of the blocks stopped along the path was about 0.5 m3.

Figure 6: Rock fall occurred in 3rd March 2003. In yellow the path followed by the rock fall.

- 4th April 2003: At 5:55 am a rock mass fell of from a vertical slope placed one hundred and twenty meters above the KP 8+500 of the railway track, near Navarro tunnel. The massif in this area is strongly affected by F1 and F2 discontinuities sets. The estimated started volume was about 54 m3, which would be equivalent to 130 tones. The path, which was quite rectilinear, crossed the cog railway track, the Romeu route, and reached the Núria River. The great magnitude of this event used up the whole absorption capacity of the upper three dynamic barriers installed four years ago, which were 6 m tall.. The rock fall caused important damages to the railway track and the wall placed under it. A part of the total mobilized mass stopped on top of the upper terraces of the slope, and behind the dynamic barriers destroyed by it. Some other part stopped on the railway track and the most of it was scattered downhill creating a talus scree beneath the railway track. A little part of all the volume reached the Núria River.

Figure 7: Rock fall occurred in 4th April 2003. In blue the dynamic barriers. In red the upper path of the rock fall. - 15th June 2003: At 11:30 pm a rock fall took place in the talus adjacent to the cog railway track near the South entrance of Fénech tunnel (KP 9+050). The starting zone was placed 8 meters above the track. The rock fall path followed a rectilinear trajectory and crossed the Romeu route. It reached the Núria River. The starting volume was estimated about 17 m3, which would be equivalent to 40 tones. The mobilized mass directly affected the railway platform where about 8 m3 was deposited. The rest of the mobilized mass created a blocks and soil deposit scattered down between the railway track and river, opening a corridor among the forest. The Romeu route got blocked by trees, blocks and soil accumulation.

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Figure 8: Rock fall occurred in 15th June 2003. The dashed red lines indicate the sliding surface.

5. LIDAR APPLICATIONS ON HAZARD ASSESSMENT

5.1. Detection of potential instabilities areas

One of the firsts tasks to do in rock fall hazard assessment at Dent d’en Rossell is to identify potential instabilities areas, in which LIDAR technology can contribute to obtain substantially improvements. One of the primary uses of DEM is to analyze the interaction between topographic surface characteristics (relief morphology, slope, orientation, etc.) and structural characteristics of the rocky mass (existence of one or more discontinuity sets, orientation and slope dip of these, etc.). In order to cross this data research software developed by CREALP (Centre de Recherche sur l’Environnement Alpin) has been used. It was developed as a working tool in Matterock Methodology (Rouiller, J.D., Jaboyedoff, M., et al. 1998), which allows locating favorable instabilities areas using a DEM. The main principle this software takes into account is related with the necessary conditions for the orientation and the slope dip of a determinate plane of discontinuity that could trigger a rock fall, depending on the orientation and the slope of the topographic surface. The program considers that every 4 points of the DEM constitute a cell. Between this four points it interpolates

a plane with its own orientation and slope (Rouiller, J.D., 1997), so that the topographic surface is defined by a grid of points with X, Y coordinates and an elevation value equal to the height in meters above see level. In figure 9 there are two examples. In the first one, the relation between topographic surface and the discontinuity set D1 makes improbable the trigger of a rock fall (Figure 9A). The second example shows a quite different relation between both surfaces. In this case, the conditions are favorable to the triggering of a rock fall (Figure 9B).

Figure 9: Examples of non-potential (A) and potential (B) sliding zones in section. L is the spacing between two discontinuities. C: Lambert stereographic projection of possible sliding directions (in red) taking into account the topographic orientation (in green). Modified from Jaboyedoff, M. et al. (2003). By this way, once the data that define the orientation and the slope dip have been introduced, the program analyses the DEM the crossing, cell by cell and assigns to each cell a value of 1 or -1 when the intersection between planes is favorable or unfavorable to the instability. DEM with mesh size 15x15 obtained by conventional methods (Figure 10A) and the rest two obtained by LIDAR (Figures 10B and 10C) have been crossed with structural data. For the slope orientation in Dent d’en Rossell, we only have considered data corresponding to families F1 and F2 due to family F3 plays a despicable roll in the slope stability of this sector.

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Figure 10: DTM of Dent d’en Rossell. A: obtained with conventional methods. Grid mesh size 15x15 meters. B and C: lidar DTM with grid mesh size.of 8x8 and 2x2 meters respectively. In red the cog railway, in green Fénech and Navarro tunnels. The results of the crossing are shown in the three following maps, which show favorable zones to instability (Figures 11, 12 and 13). In all of them is represented the addition of the instability areas obtained by crossing DEMs with discontinuity sets F1 and F2, and the starting zone of the rock fall events from March, April and June of 2003.

Figure 11: Instability favorable zones (in orange) obtained by crossing the 15X15 meters mesh size DTM with F1 and F2 discontinuities sets orientation. 1, 2 and 3, represent starting points of rock falls occurred in March, April and June of 2003 respectively.

Figure 12: Instability favorable zones (in orange) obtained by crossing the 8X8 meters mesh size DTM with F1 and F2 discontinuities sets orientation. 1, 2 and 3, represent starting points of rock falls occurred in March, April and June of 2003 respectively.

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Figure 13: Instability favorable zones (in orange) obtained by crossing the 2X2 meters mesh size DTM with F1 and F2 discontinuities sets orientation. 1, 2 and 3, represent starting points of rock falls occurred in March, April and June of 2003 respectively. The adjacent figures show that with DEM obtained by traditional topography (mesh size 15x15), favorable areas to rock falls tend to group itself homogenizing the results, even though in the three cases the proportion between favorable areas and unfavorable ones is practically constant. This means that using DEMs obtained with LIDAR, does not contribute, in this case, with new source areas but to a redistribution of the potential areas and in consequence a higher precision in the results. Figure 11 shows only the starting point areas of April and March events inside the predicted instabilities areas according with 15x15 mesh model. Probably this fact is due to the event of June was produced in the adjacent slope to the railway cog and this is not detected by the mesh of 15x15.With DEMs obtained from LIDAR (Figures 12 and 13), we can see that there is a difference in the distribution of the favorable areas. In the mesh 2x2 are detected the three areas that origin the rock fall of March, April and June, while the mesh 8x8 only detects the area favorable that triggered March rock fall event. This can be due to the optimum scale of work in the studied sector. The relief of Dent d’en Rossell presents characteristic morphology and dimensions that are modeled with more precision by the 2x2 mesh. For example, the slope adjacent to the railway track it is only detected by it.

5.2. LIDAR application to hazard evaluation at the source area

Once the average characteristics of the discontinuity sets have been established, and potential instabilities slopes have been detected, the probability to find at least one discontinuity in a given surface can be evaluated using the average number of discontinuities contained inside this surface (Rouiller, J.D. and Jaboyedoff, M., 1998). This probability can be used as a first quantification of the hazard. The value obtained is equivalent to maximum hazard value (Jaboyedoff, M., et al. 1999), even though rock fall hazard is not only defined by the structural features of the rocky mass, so to determine it properly it’s necessarily to adjust the calculated value taking into account other parameters such as lithology, climatic conditions, the volume of the mobilized mass, etc. This approach could be applied to wedges in a similar way. The same research software used to detect potential instabilities areas has been used here to calculate the average number of wedges by unit cell of DEM. The program assumes infinite discontinuities, so the only thing that has to be known is the mean spacing (L) of each discontinuity set (Table 3). By using a GIS (Geographic Information System) the average number of wedges by unit cell has been transformed to number of wedges by square meter of outcrop, so that the final results are quite close to the real ones (Figures 14, 15 i 16).

Figure 14: Number of wedges by outcrop square meters obtained with 15x15 meters mesh size DTM. 1, 2 and 3, represent starting points of rock falls occurred in March, April and June of 2003 respectively.

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Figure 15: Number of wedges by outcrop square meters obtained with 8x8 meters mesh size DTM. 1, 2 and 3, represent starting points of rock falls occurred in March, April and June of 2003 respectively.

Figure 16: Number of wedges by outcrop square meters obtained with 2x2 meters mesh size DTM. 1, 2 and 3, represent starting points of rock falls occurred in March, April and June of 2003 respectively. In figures 14, 15 and 16 we can see that the number of wedges, which intercept the topographic surface by square meter of outcrop, is slightly higher as the mesh size decreases. This is due to the smoothing of the relief that occurs as the mesh size increases because with a certain orientation of the family sets, the density depends directly on the terrain slope (Figure 17). The mesh size 2x2 reproduces better real slope of sub vertical walls,

while mesh size 15x15 smoothes this relief, reproducing smaller slopes than the real ones.

Figure 17: Relation between topographic slope dip and number of discontinuities intersecting surface. Taking all these facts into account we can conclude that using 15x15 DEM we are underestimating the results in damage of security factor. A comparison between 8x8 and 2x2 DEM shows that the last one reproduces better the topographic surface, so we can expect better results.

5.3. LIDAR application on hazard assessment from rock fall models

5.3.1. Introduction

The objective of this point is to compare the results of rock fall model simulation with three different DEMs.

There are two types of models that can be distinguished by making the calculus in two or three dimension. Three-dimensional models calculate rock fall trajectories on a DEM and allow obtaining the distribution of kinetic energies, maximum bouncing height that the trajectories search and stop points. Bidimensional models work on established topographic profiles and allow obtaining statistical distribution of the same variables along a path.

In this case we have been working with two commercial models in 3D and 2D. These two numerical models have been calibrated and validated with data from rock fall events from 2003.

5.3.2. Rock fall models

Three-dimensional programs allow making numerical calculus from physic laws, which relate mechanical parameters of the slope with the block kinematics. These softwares allow to calculate the distribution of rock trajectories, kinetic energies by unit of mass, bounce height and stop points from a DEM. The programs allows to simulate a high number of rock falls and to identify the most suitable areas to build protection systems.

Types of terrain must be distinguished over the DEM and the parameters that define their mechanical behavior must be defined. These are the coefficient of restitution of normal energy (Rn), the coefficient of restitution of tangential energy (Rt) and the friction coefficient of the rolling boulders (k). It is also necessary to introduce three geometric parameters (limit angles), which determine the

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changes in the type of movement along the paths crossing by the rocks. Variation in the slope of the relief and the way the blocks fall upon implies a step between the flying and colliding phases.

Bidimensional model prefix a trajectory of a selected longitudinal profile of the slope, but on the other hand allows doing a completely statistical analysis of the movement variables along its path, as a function of the relief and the parameters with define the type of terrain, similarly to the 3D model. In consequence, the results of both two models are complementary .

Model calibration allows assigning the parameters a value that reproduces the specific behavior of the type of terrain in the study sector. Once calibrated, the models will be able to predict future events that could happen in this context. In this case, calibration of the model have been possible from three testimonial events that happened on 2003, 3rd of March, 4th of April and 15th of June data (see point 4.1)

5.3.3. Comparative analysis of DEM

Known events from 2003 have been simulated with the three mesh defined previously: 15x15, 8x8, and 2x2, so we can find which topography compares the better with field observations.

In the following figures the results of the events of March and April obtained with three-dimensional models are shown.

Figure 18: Trajectories of April rock fall of 2003, obtained with 3D model with different size of meshes: A 15x15, B: 8x8, C: 2x2.

A

B

C

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Figure 19: Trajectories of march rock fall of 2003, obtained with 3D model with different size of meshes: A 15x15, B: 8x8, C: 2x2.

In the first results we can appreciate that the trajectories simulated with LIDAR topography show a better adjustment to the channel followed by the rock fall, as can be seen in figure 18 by the sinuous trace of March event. The 15x15 mesh shows more rectilinear paths because it does not detect little variations on the relief that can deviate the path of the rock falls, as happened with the oblique channel on the Fènech tunnel.

A remarkable result is the increase of the dispersion area as we decrease the mesh size, because of the increment in the terrain relief.

Evidently, as we increase the mesh size, the smoother and simplified the topography is and in consequence it cannot distinguish so many changes between rolling and flying phases along the rock fall path.

As we can observe in figures 18 and 19, contour lines derived from LIDAR define better the different morphologies, representing boundings and terraces that trajectories find along its way and with a large impact on rock fall dynamics.

This facts are also shown in longitudinal profiles along trajectories from the April event obtained with 3D modelling. In figure 20 we can see how varies the behavior of the rocks in a typical trajectory inform one mesh size to the other. In any case, the path is the same because the model reproduces trajectory dispersion with little variation on initial movement conditions.

Figure 20: longitudinal profiles of April 2003 rock fall, obtained by 3D model with different size of meshes. A: 15x15, B: 8x8, C: 2x2.

A

B

C

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The results of the stopping points of the April 2003 event (see figure 22) show few differences between meshes of 15x15 and 8x8, while major precision can be appreciated on the results of 2x2 mesh. The last one presents a concentration of stopping points in zones where blocks were observed in the field, as the railway cog, while the other two only show concentrations in the barriers (Figure 21).

When we work with LIDAR topography there is an improvement on the results precision, but it is also required to choose a convenient mesh size to represent the relief. In this case the wide of the platform of the railway cog is about 4 m and only the 2x2 mesh can represent the platform well enough. In this sense, we tried a simulation with a step of mesh of 1 m and this scale generates a topography with very steep surfaces, which forces the trajectories to bounce continuously with constant oscillations of the slope along the path and generates behavior far away from reality. Moreover, it is an incommodious scale to work with, because it increases the processing time too much.

Figure 21: Picture showing mass stopped by one of the upper barriers in April 2003 event.

Figure 22: Stopped points from April rock fall 2003, obtained with 3D model with different size of meshes. A: 15x15, B: 8x8, C: 2x2.

A

B

C

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Next, relevant aspects in the results obtained with bidimesional numerical models are commented.

The event of April 2003 has been simulated, and different bounce height distributions have been detected in a medium slope place from 2x2 and 15x15 meshes (see figure 23). Similarly to the results of 3D model, in the smooth topography of 15x15 dominates the rolling and colliding movement, in difference of the 2x2 mesh, which reproduces higher bounds. The 2x2 mesh adjusts much better the profile of movement variables (height and velocity) along the path, because it describes better the steps on the walls, as it is the closest to the railway cog.

This allows a better placement of defense works against rock fall in points of maximum efficacy. In particular, it is convenient to position barrier defenses (which have a certain capacity of energy absorption) in points of few bounce height and low velocity, so that they will be able to intercept the maximum number of blocks and to brake a larger rocky mass.

When we compare velocity profiles on figure 24 we can observe that in the 15x15 mesh there is an increment on velocity once the railway is passed in contrast with 2x2 mesh. In this last case, the model represented smaller bounding morphologies where the blocks impact on the terrain and looskinetic energy and reduce its velocity.

Figure 23: Results of 2D model: bouncing height at 1560 m of April 2003 event. A: 15x15 mesh profile, B: 2x2 mesh profile.

Figure 24: Results of 2D model: profiles of bouncing height and velocity along the path. A: 15x15 mesh profile, B: 2x2 mesh profile.

Three-dimensional models can be considered a useful tool to predict the distribution of possible trajectories, kinetic energy, bouncing heights and stopping points of rock fall, whenever we have enough historic events to calibrate the model properly. As it has been demonstrated, LIDAR technology allows working over high-resolution topographies. This improves three-dimensional models

utilities in front of the arguments exposed by Krauter & Spang (2001). At a research level, calculus algorithms have been developed to model accurately rock fall dynamics. Even wide spread commercial models present some limitations which difficult taking maximum profit from LIDAR topography. They represent the movement in a very simplified way and the results are often extreme and mean values. The resolution LIDAR topography attains, allows to think that new statistical treatment techniques in a cell by cell basis would be more useful in the near future.

6. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS

• Incorporation of LIDAR technology in the study of rock fall allows putting in practice an specific analysis methodology of susceptibility and hazard areas. This was not possible with conventional topographies.

• The DEM obtained with conventional methods, with a 15 m mesh size, in difference on DEM obtained with LIDAR, smoothes the relief too much an this yields to very different results that reduce the security factor in potential instabilities areas detection. The calculus on LIDAR topography reproduces better the rock fall events and detects more accurately potential instabilities areas.

• Starting from LIDAR topography, the working scale has a large impact in modelling results. In case of Dent d’en Rossell, results obtained with a DEM of 2x2 mesh, are the ones who fit better to the observed events in this sector. In a different area the ideal mesh size could be another.

• Commercial rock fall simulation models can reproduce quite well the rock fall events, whenever parameters can be correctly calibrated with enough data from known events.

• Three-dimensional models are a useful tool to predict the distribution of trajectories, velocities and heights of future rock falls. Even though, they have limitations that difficult taking the maximum profit from LIDAR topography.

0

10

20

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40

50

0 31 63 95 126 158 190

Max

imum

Vel

ocity

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ec)

0

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0 31 63 95 126 158 190 Max

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Bou

nce

Hei

ght (

m)

Horizontal Distance Along Slope (m)

Horizontal Distance Along Slope (m)

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(m/s

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0

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20

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0 31 62 93 124 155 187Horizontal Distance Along Slope (m)

Max

imum

Bou

nce

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m)

0

5

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Bounce Height (m)

Freq

uenc

y

0

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0 2 4 6 8 10

B

Bounce Height (m)

Freq

uenc

y

0

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300

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0 2 4 6 8 10

A

Horizontal Distance Along Slope (m)

A

B

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REFERENCES

AGLIARDI, F. and CROSTA, G.B., 2003. High resolution three-dimensional numerical modeling of rock falls. Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 40/4, pp. 455-471. JABOYEDOFF, M., BAILLIFARD, F., KAUFMANN, J.F., LABIOSE, V. 2003. Identification des versants rocheux potentiellement instables. Quanterra short course 03-F, pp.27. JABOYEDOFF, M., BAILLIFARD, F., MARRO, C., PHILIPPOSSIAN, F. and ROUILLER, J.D., 1999. Detection of rock instabilities: Matterock methodology. Joint Japan-Swiss Scientific on Impact Load by Rock falls and design of protection structures. Kanazawa, Japan 4-7 October 1999, pp. 37-43. KRAUTER, E. and SPANG, R.M., 2001. Rock fall simulation – A State of the art tool for risk assessment and dimensioning of rock fall barriers. International Conference of Landslides; Causes, Impacts and Countermeasures, Davos, Switzerland (17-21 June 2001), pp. 607-615. RENDON, A. 2004 Evaluación de la peligrosidad geológica por desprendimiento de rocas en Vall de Núria, Pirineos Orientales. Earth Sciences PhD Thesis , Universitat de Barcelona. ROUILLER, J.D., JABOYEDOFF, M., et al. 1998. Pentes instables dans le Pennique valaisan. Matterock: une méthodologie d’auscultacion des falaises et de détection des éboulements majeurs potentiels. Vdf Hochschulverlag, Zurich, pp. 239. ROUILLER, J.D., MARRO, C., 1997. Application de la méthodologie “MATTEROCK” à l’évaluation du danger lié aux falaises. Eclogae Geologicae Helvetiae 90, pp. 393-399. RUIZ A., KORNUS, W., TALAYA, J., COLOMER, J.L., 2004. Terrain Modelling in an Extremely Sep Mountain: A Combination of Airborne and Terrestrial LIDAR. IASPRS 36(3), pp. 281-284.