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RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO

DE LADERAS EN EL SALVADOR II

Proyecto de Cooperación con Latinoamérica UPM (2006) AL06_PID-019

Informe de Seguimiento Julio 2006

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA

EN TOPOGRAFÍA, GEODESIA Y CARTOGRAFÍA

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

Coordinadora: Belén Benito Participantes: Rosa Mª García Blanco María José García Jorge Gaspar María Esther Jiménez

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1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El objetivo de este informe es presentar un avance de las actividades desarrolladas durante los seis primeros meses del proyecto :

RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO DE LADERAS EN EL SALVADOR II

Este proyecto fue aprobado en la convocatoria de proyectos con América Latina de la UPM (2006) y ha supuesto una continuidad en la línea de colaboración iniciada en El Salvador, a raíz del devastador terremoto ocurrido el 13 de Enero de 2001. Dicha colaboración, cuyos antecedentes son expuestos en el siguiente apartado, se institucionalizó formalmente entre la UPM y el Servicio Nacional de Estudios Territoriales de El Salvador (SNET) a raíz del proyecto financiado en la anterior convocatoria):

RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO DE LADERAS EN EL SALVADOR I Por tanto, las actividades programadas en el proyecto del que ahora se informa suponen una continuidad directa de las del anterior proyecto. El objetivo global es conocer mejor la acción sísmica y efectos derivados (p.e. deslizamientos de laderas), para evitar que futuros terremotos que ocurran en el país sean catastróficos. Se pretende así ahondar en la evaluación de la peligrosidad y riesgo sísmico en El Salvador, así como en la peligrosidad asociada de deslizamientos de laderas inducidos por los sismos esperados. Para ello, los objetivos técnicos se concretan en:

1) Segmentación de la zona de falla identificada en El Salvador (ESZF) y definición de

zonas sismogenéticas, en los escenarios de subducción y cadena volcánica. 2) Evaluación de la peligrosidad sísmica introduciendo el modelo de zonas sismogenéticas

previo e incorporando los modelos de predicción del movimiento fuerte desarrollados en proyectos anteriores.

3) Re-evaluación de la amenaza de deslizamientos inducidos por sismos, incluyendo como

input sismico el mapa de peligrosidad previo, e introduciendo la información generada sobre amplificación local por topografía y geología, así como la susceptibilidad del terreno.

4) Estudio de un posible mecanismo de disparo de la actividad del volcán de Santa Ana y

la sismicidad previa registrada en fallas locales próximas al volcán. En el periodo transcurrido desde la concesión del proyecto se han cubierto los dos primeros objetivos y se ha avanzado en el tercero de ellos. Las actividades realizadas en este contexto se presentarán en apartados sucesivos. El informe se estructura en una serie de apartados, dando cuenta de la actividad desarrollada y prevista hasta la conclusión del proyecto. Tras este primero de Introducción y Objetivos, se presenta un segundo apartado de Antecedentes de Colaboración, seguido de otro de Actividades Desarrolladas, que constituye el bloque central del informe. A continuación se expone todo lo relacionado con la Transferencia de Resultados y la Capacitación de Técnicos, y se concluye con la Actualización de la Página Web del proyecto y Publicaciones..

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2. ANTECEDENTES DE COLABORACIÓN

El presente proyecto se concibe como continuidad del desarrollado en la anterior convocatoria (2005) de proyectos con Latinoamérica de la UPM (Nº AL05_PID_0037). A su vez, dicho proyecto se enmarcó en una línea de colaboración el SNET, en materia de riesgo sísmico, iniciada a raíz de los devastadores terremotos de 2001. Dichos terremotos ocurrieron el 13 de enero y el 13 de febrero de ese año y causaron cerca de 900 victimas mortales, graves daños materiales y cientos de deslizamientos de laderas. Tras el sismo del 13 de enero la profesora. Belén Benito (coordinadora del presente proyecto) coordinó una misión de asistencia técnica a El Salvador, respondiendo a una invitación cursada desde la Universidad Centroamericana Simeón Cañas (UCA); para contribuir en evaluaciones de los daños y de los registros sísmicos obtenidos en el terremoto. La misión estuvo formada por seis profesores de universidades Españolas (UPM, UCM, U. Granada), el CEDEX y el ROA. El contenido de la misma se reflejó en un informe técnico que fue distribuido desde la Embajada Española en el país y quedó a disposición de Instituciones salvadoreñas, y los resultados científicos han sido objeto de sucesivas publicaciones (ver apto de publicaciones). Tras la visita se inició una línea de cooperación de la UPM con diversas instituciones salvadoreñas, materializada en una serie de proyectos ya concluidos. Cabe citar entre ellos, por la afinidad con el presente, el proyecto de la convocatoria del plan Nacional I+D+I (2000-2003), “Evaluación del riesgo y prevención de deslizamientos catastróficos de laderas inducidos por terremotos. Aplicación a los casos de El Salvador y Sureste de España (ANDES)” financiado por el anterior Ministerio de Ciencia y Tecnología (Ren2001-0266-C02-02). La ETSITGC, (antes EUITTO) coordinó también el proyecto de “Contribución a la renovación de la red acelerométrica de El Salvador y estudio del movimiento fuerte asociado a los sismos de 2001”, financiado por AECI y desarrollado conjuntamente entre el Servicio Nacional de Estudios Territoriales de El Salvador (SNET), la Universidad Centro Americana Simeón Cañas (UCA) y la UPM. La continuidad de las acciones emprendidas se vio reforzada durante el año 2005, con el proyecto financiado por la UPM “Riesgo sísmico y peligro de deslizamiento de laderas en El Salvador I”. Además de las actividades programadas, los profesores Belén Benito y José Martínez Díaz, participaron activamente en la vigilancia sísmica del volcán Santa Ana, que entró en erupción el pasado 30 de septiembre. Se da la circunstancia de que ambos profesores realizaban una estancia en El Salvador, entre el 7 y 20 de Septiembre, cuando el volcán presentaba claros índices de peligro de erupción, con un notable aumento en la actividad sísmica registrada en las estaciones de vigilancia. El Departamento de riesgos geológicos del SNET con el que se viene colaborando es también encargado del monitoreo volcánico, y solicitó asesoría en la interpretación de las señales sísmicas a ambos profesores, por lo que participaron con los técnicos locales en el seguimiento de la actividad volcánica. La erupción fue predicha horas antes de la ocurrencia y la población pudo ser evacuada con anterioridad, evitándose lo que podía haber sido una catástrofe. La cooperación se ve reforzada, por otro proyecto concedido por el Ministerio de Educación y Ciencia, dentro del plan Nacional I+D+I (2006-2008) titulado: “Caracterización de Acciones Sísmicas y Evaluación del Peligro de Deslizamientos de Ladera (ASPE)”. (Referencia: CGL2005-07456-C03-03/BTE) Además el desarrollo de estos proyectos ha permitido iniciar una línea de capacitación de técnicos en ese país, donde a pesar del alto riesgo sísmico hay muy pocos especialistas cualificados, y donde los recursos materiales tampoco son muy numerosos. Es de destacar al respecto que no existen estudios universitarios específicos sobre geología ni sobre sismología en el país. Uno de los miembros del grupo de investigación del SNET, D. Douglas Hernández, desarrolló una estancia en Madrid de un mes de duración (Noviembre- Diciembre 2005), para formación en temas de peligrosidad sísmica y de transferencia de esfuerzos tras un terremoto.

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3. ACTIVIDADES DESARROLLADAS En este primer semestre se ha trabajado principalmente en los dos primeros objetivos, iniciándose los primeros estudios de segmentación en la zona de la Falla de El Salvador (ESZF), y definiendo las principales zonas sismogenéticas de subducción y cadena volcánica, para la re-evaluación de la peligrosidad sísmica. Asimismo, se ha iniciado una propuesta de modelización de la amenaza de deslizamientos inducidos por sismos, empleando para ello, técnicas de regresión logística en la estimación de un modelo mejorado de susceptibilidad a los deslizamientos por terremotos.

A continuación, se resumen las tareas y actividades desarrolladas en este primer semestre, bajo los siguientes epígrafes:

3. 1. Recopilación de Información Sísmica Asociada a la Zona de Falla y a la Zona de Subducción. Catálogos sísmicos (instrumentales e históricos), relación entre sismicidad y tectónica, modelos de zonas sismogenéticas y modelos de fallas activas con posibles terremotos característico.

3. 2. Definición de Zonas Sismogenéticas en los escenarios de subducción y de cadena volcánica

3. 3. Evaluación de la Peligrosidad Sísmica

3. 4. Metodología para la Evaluación de la Amenaza de Deslizamientos de Laderas inducidos por terremotos en áreas extensas. Aplicación en El Salvador

3.1. RECOPILACION DE INFORMACION SISMICA ASOCIADA A LA ZONA DE FALLA Y A LA ZONA DE SUBDUCCIÓN

Se han recopilado los catálogos sísmicos existentes en la región, así como información sobre mecanismos focales, modelos de zonas sismogenéticas, mapas previos de peligrosidad desarrollados, etc. Esta información ha sido estudiada, y ha servido de base para la definición de un modelo de zonas sismogenéticas y para el cálculo de parámetros representativos de la sismicidad de cada zona que se expone en los siguientes apartados. La información recopilada y procesada para la elaboración del catálogo procede de dos archivos de datos sísmicos: uno de ellos contiene información sobre sismos ocurridos en el periodo de 1898 a 1983 (189804.CAT) y contiene 16596 sismos, el otro archivo corresponde al período de 1984 al 2005 (data-1984-2005-sal) y contienen 83747 sismos. En el primero de ellos se incluyen los datos compilados por Salazar et. al. 1997 y los datos existentes en los boletines sismológicos de El Salvador publicados en el periodo de 1961 a 1984. El Archivo correspondiente al periodo de 1984 al 2005 fue compilado de la base sísmica del Servicio Nacional de Estudios Territoriales (SNET) para fines del presente trabajo.

Existen varios estudios de peligrosidad en la zona que presentan grandes diferencias entre todos ellos, pues se basan en datos marcadamente distintos. Esto se ilustra en la Figura 1, donde se recogen varios mapas publicados hasta la fecha.

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Figura 1. Mapas de peligrosidad para el periodo de retorno de 475 años obtenidos por Algermissen et al. (1988), Alfaro et al. (1990) y Singh et al. (1993).

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3.2. DEFINICIÓN DE ZONAS SISMOGENÉTICAS EN LOS ESCENARIOS DE SUBDUCCIÓN Y CADENA VOLCÁNICA. Tras estudiar los diferentes modelos de zonas propuestos para El Salvador, se ha optado para el posterior cálculo de la amenaza por el modelo de Singh et al. (1993) en el que se diferencia una zonificación para la zona subducción (ZBP, ZBI, ZBS), y otra para cadena volcánica (CV); además se distinguen dos zonificaciones más para las fallas de Guatemala (CH-P, M, J-CH) y depresión de Honduras (DH), (Figura 2).

La zona de subducción es dividida en tres zonas en función de la profundidad, denominándose zona superficial (ZBS) para el rango 0-35 Km., zona intermedia (ZBI) para el rango 36-60 Km. y Zona Profunda (ZBP) para el rango 61-260 Km. Las fallas de Guatemala y depresión de Honduras también son divididas en segmentos.

Figura 2. Modelo de zonas sismogenéticas adoptado para el cálculo de la peligrosidad

(de Singh et al, 1993)

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La zonificación anterior ha sido digitalizada, georreferenciada, y posteriormente introducida como una capa más en el Sistema de Información Geográfica (SIG) ya existente, como se muestra en la Figura 3.

Figura 3. Zonificación propuesta para El Salvador (Singh et al., 1993), digitalizada y georreferenciada en

el presente proyecto.

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3.3. EVALUACIÓN DE LA PELIGROSIDAD SÍSMICA. Una vez elegido el modelo de zonas sismogenéticas, se ha iniciado el cálculo de la peligrosidad sísmica, mediante un método probabilista zonificado, para periodo de retorno de 475 años, que es el que habitualmente se emplea en diseño de viviendas convencionales. Para ello, primeramente es necesario explotar el catálogo sísmico y extraer los epicentro de cada zona simogenética, con los que posteriormente se calcula la ley de recurrencia. Este paso se ha realizado por medio del SIG, superponiendo la capa de epicentros junto con la capa de la zonificación adoptada, y realizando consultas que han permitido extraer los epicentros albergados en cada zona (Figura 4).

Figura 4. Sismicidad asociada a cada zona sismogenética del modelo adoptado para El Salvador.

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El número de sismos que resultan para cada zona se presenta en la tabla adjunta (Tabla 1).

Tabla 1. Representación del número de sismos por zonas sismogenéticas

Zona Número de sismos DH1 11 DH2 22 DH

Total 33 M1 8 M2 3 M3 3 M4 5

M

Total 19 J-CH1 2 J-CH2 2 J-CH3 2 J-CH4 1

J-CH

Total 7 CH-P1 9 CH-P2 8 CH-P3 1 CH-P4 2 CH-P5 15

CH-P

Total 35

Total 2941

Zona Número de sismos

BI1 61

BI2 163

BI3 93

BI4 218

BI5 91

BI6 85

ZBI

Total 711 BP1 107

BP2 154

BP3 159

BP4 44

BP5 97

ZBP

Total 561 BS1 258

BS2 268

BS3 143

BS4 335

BS5 466

ZBS

Total 1470

CV1 39

CV2 22

CV3 15

CV4 18

CV5 11

CV

Total 105

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Para el cálculo posterior de peligrosidad, se ha efectuado una modificación sobre la zonificación original, que ha consistido esencialmente en agrupar los segmentos de las fallas de Chixoy-Polochic-Motagua, en Guatemala, con el fin de reunir una muestra suficiente de sismos como para derivar la ley de recurrencia (Figura 5). De esta manera, se consideran a estas fallas como una sola fuente a efectos de calcular sus parámetros de sismicidad. De igual manera se considero la depresión de Honduras.

Figura 5. Modelo final de zonificación empleado en el cálculo de la peligrosidad

A continuación, siguiendo las pautas habituales de los estudios de peligrosidad, ha sido necesario corregir la falta de completitud del catálogo y homogeneizarlo. Se han seguido para ello las siguientes fases :

- Eliminación de los terremotos para los que no se dispone de una estimación de su tamaño, de los que tienen una magnitud demasiado baja como para presentar una contribución significativa a la peligrosidad y de los situados a más de 200 Km. de la frontera del país.

- Homogeneización del parámetro de tamaño a magnitud momento Mw, utilizando

fórmulas de correlación entre magnitudes ya existentes u otras desarrolladas ad hoc.

- Identificación de series sísmicas en el catálogo y eliminación de premonitores y réplicas.

- Definición de años de completitud del catálogo sísmico para cada rango de magnitudes

(Figura 6). Para analizar la completitud del catálogo se han computado para períodos de cinco años el número acumulativo (normalizado) de sismos en cada rangos de magnitudes (Figura 6). De dicho gráfico se ha tomado el punto de inflexión de cada curva para establecer los años de referencia a partir de los cuales se considera que el catálogo es completo para esos rangos de magnitudes. Además de los puntos de inflexión del gráfico antes mencionado se ha considerado los períodos de instalación de las redes sísmicas para establecer los periodo de completitud del catálogo.

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En base a lo anterior se establece que el catálogo es completo para magnitudes mayores o iguales a 3.5 desde el año 1990, y desde 1898 para magnitudes mayores o iguales a 6.5, en la Tabla 2 se muestra el resultado para cada rango de magnitud.

Figura 5: Años de completitud del catálogo sísmico

Figura 6. Número de sismos acumulado y normalizado para diferentes rangos de magnitud. La tabla anexa da los años de referencia para cada uno de los rangos.

A continuación, empleando las zonificaciones sísmicas avanzadas en el epígrafe anterior, se ha descompuesto el catálogo en subcatálogos específicos para cada zona, ya homogeneizados a Mw y corregidos por falta de completitud. Para cada uno de ellos, se ha realizado un ajuste lineal de los datos para obtener los parámetros de sismicidad según el modelo truncado de Gutenberg-Richter: λ(m)=αeβm. Los resultados de λ(m), α y β obtenidos para cada zona son presentado en la Tabla 2.

Sismicidad El Salvador

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000

Años

Núm

ero

de s

ism

os

acum

ulad

o no

rmal

izad

o

3.5-3.9 Mw 4.0-4.4 Mw 4.5-4.9 Mw 5.0-5.4 Mw 5.5-5.9 Mw

6.0-6.4 Mw 6.5-6.9 Mw 7.0-7.4 Mw 7.5-7.9 Mw

Rango de magnitud 3.5-3.9 4.0-4.4 4.5-4.9 5.0-5.4 5.5-5.9 6.0-6.4 6.5-6.9 7.0-7.4 7.4-7.9

Año de referencia 1990 1983 1960 1960 1955 1915 1898 1898 1898

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Tabla 2. Representación de los resultados de λ(m), α y β obtenidos para cada zona sismogenética

Zona A b Corr stdy np α β λ(m) M max obs.

BI1 5.79 -0.92 0.97 0.23 6 13.34 -2.11 3.62 6 BI2 6.60 -1.02 0.99 0.14 7 15.19 -2.36 9.66 6.9 BI3 6.38 -1.03 0.99 0.15 6 14.69 -2.37 5.64 6.4 BI4 7.12 -1.11 0.97 0.31 6 16.39 -2.56 16.02 6 BI5 4.98 -0.71 0.96 0.29 7 11.47 -1.63 3.04 7.7 BI6 6.21 -1.01 0.99 0.14 5 14.30 -2.32 4.60 5.6 Bit 7.05 -0.98 0.98 0.26 8 16.24 -2.26 38.69 7.7

BP1 6.01 -0.90 0.90 0.45 6 13.84 -2.06 6.99 6.4 BP2 5.43 -0.72 1.00 0.11 9 12.50 -1.67 7.34 7.5 BP3 5.87 -0.85 1.00 0.09 7 13.51 -1.95 7.36 6.5 BP4 4.98 -0.75 0.96 0.21 5 11.46 -1.73 2.11 5.6 BP5 5.73 -0.86 0.99 0.12 7 13.19 -1.99 4.80 6.7 BPT 6.67 -0.89 0.99 0.15 9 15.37 -2.04 34.60 7.5 BS1 7.40 -1.18 0.98 0.22 5 17.03 -2.71 17.62 5.9 BS2 6.78 -1.05 0.99 0.15 7 15.61 -2.41 12.39 6.9 BS3 6.38 -1.01 0.99 0.21 6 14.70 -2.33 6.44 6.8 BS4 8.17 -1.37 0.98 0.23 4 18.81 -3.16 21.31 5.4 BS5 8.29 -1.34 0.99 0.23 6 19.09 -3.08 37.38 6.3 BST 8.40 -1.25 1.00 0.14 7 19.34 -2.88 97.75 6.9 CV1 3.92 -0.53 0.97 0.21 7 9.03 -1.22 1.08 7.2 CV2 3.18 -0.40 0.99 0.09 6 7.33 -0.93 0.55 6.7 CV3 4.23 -0.68 0.99 0.10 5 9.75 -1.58 0.65 6.2 CV4 3.80 -0.56 0.99 0.09 6 8.76 -1.29 0.65 6.2 CV5 4.89 -0.89 0.99 0.10 3 11.26 -2.05 0.57 4.8 CVT 4.93 -0.65 0.97 0.22 8 11.36 -1.50 4.17 7.2 DHT 3.85 -0.51 0.96 0.19 8 8.86 -1.17 1.10 7.2

fallas-Gua 4.80 -0.69 0.99 0.13 8 11.05 -1.59 2.25 7.2

Seguidamente, se consideraron diversas leyes de atenuación desarrolladas para El Salvador y otras zonas de Centroamérica, tanto para el escenario de subducción como para el de cadena volcánica (Schmidt et al., 1997; Climent et al., 1994; Cepeda et al., 2004). Se ha desarrollado un modelo de árbol lógico, considerando distintas opciones de leyes de atenuación, lo que ha permitido generar un conjunto de resultados de peligrosidad en cada punto de una retícula cubriendo todo el país. A partir de los mismos se han obtenido valores medios ponderados para diferentes parámetros de movimiento, esencialmente la aceleración pico PGA y espectrales, SA (0.1, 0.2, 0.5, 1 y 2 s). Finalmente, se han construido mapas de isolíneas de los parámetros, que representan la peligrosidad sísmica para periodo de retorno de 475 años, o, dicho de otra forma, el movimiento esperado con probabilidad de superación del 10% en 50 años. También, se han obtenido espectros de peligrosidad uniforme en ciudades concretas. Algunos ejemplos de los resultados obtenidos se muestran en las Figuras 7 y 8.

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Figura 7. Mapa de peligrosidad sísmica de El Salvador en términos de PGA para el periodo de retorno de 500 años.

Figura 8. Curva de peligrosidad y espectro de peligrosidad uniforme para el periodo de retorno de 500 años en la ciudad de San Salvador.

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Los resultados presentados son preliminares y han servido para poner a punto las técnicas de cálculo y para identificar las lagunas que deben ser subsanadas en el futuro. Entre estas cabe destacar:

- Mejora del catálogo sísmico en lo que respecta a los sismos históricos. - Desarrollo de fórmulas de correlación actualizadas entre las diversas magnitudes del

catálogo salvadoreño y la magnitud momento.

- Desarrollo de modelos del movimiento fuerte del suelo actualizados para un rango amplio de frecuencias.

Otras tareas nuevas a realizar en el futuro son:

- Cuantificación de la incertidumbre epistemológica relacionada con el modelo del movimiento del suelo usando el árbol lógico.

- Cuantificación de la incertidumbre aleatoria en los parámetros de sismicidad

empleando el método de Montecarlo.

- Desagregación de la peligrosidad sísmica en emplazamientos importantes a fin de determinar los terremotos de control.

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3.4. METODOLOGIA PARA LA EVALUACIÓN DE LA AMENAZA DE DESLIZAMIENTOS DE LADERAS INDUCIDOS POR TERREMOTOS EN ÁREAS EXTENSAS. APLICACIÓN EN EL SALVADOR 3.4.1. Introducción En este apartado se presenta una propuesta metodológica para la deducción de un modelo de susceptibilidad a los deslizamientos inducidos por terremotos partiendo de técnicas de regresión. Se deducirá este modelo, aplicando estas técnicas al escenario del sismo del 13 de Enero de 2001 en El Salvador, del que se dispone de un importante volumen de datos representativos de todos los aspectos que intervienen en el fenómeno del deslizamiento. El mapa de susceptibilidad será contrastado con el inventario de deslizamientos de 2001, el cual, posteriormente, servirá para el cálculo de un modelo de amenaza a los deslizamientos. El modelo de susceptibilidad se ha generado empleando diversos paquetes estadísticos (Statgraphics, SPSS,…) y actuando sobre el SIG desarrollado en los proyecto antecedentes, con diversas capas de información: mapa geológico digitalizado a escala 1:100.000, modelo digital del terreno, mapa de pendientes, mapas de precipitaciones media anual y mensual, mapas de movimiento fuerte, etc. 3.4.2. Regresión Logística En un intento de modelar estocásticamente la susceptibilidad a los deslizamientos, en vez de asignar subjetivamente los pesos a los factores donde interviene el juicio de experto o el método de ensayo y error, se han adoptado nuevas líneas metodológicas basadas en modelos de regresión logística. Estas técnicas han permitido establecer modelos de susceptibilidad y peligrosidad a los deslizamientos más complejos. El modelo de regresión logístico múltiple considera una variable dependiente con un único valor posible. Así, un evento ocurre (valor 1) o no ocurre (valor 0). Además se consideran otras variables independientes, que representan los factores de susceptibilidad que determinan la ocurrencia del evento. Los valores predichos pueden ser interpretados como probabilidades en un intervalo de 0 a 1. La relación cuantitativa entre la ocurrencia y su dependencia de varias variables puede ser expresada como una función tipo sigmoide:

)1/(1)( zeeventoS −+= (ec. 1)

donde S(evento) es la susceptibilidad a un cierto evento. En la actual situación, S(evento) es la susceptibilidad estimada de ocurrencia del deslizamiento. El valor de Z varía entre ∞ y ∞− , la susceptibilidad varía entre 0 y 1 en una curva con forma de S, que corresponde a la función sigmoide. El valor de Z es la combinación lineal de la siguiente expresión: nn XBXBXBCZ ++++= ...2211 (ec. 2)

donde

C y Bi (i=0, 1,…, n) son los coeficientes estimados de la muestra de datos. n es el número de variables independientes (por ejemplo, los parámetros físicos relacionados con el deslizamiento). Xi (i=0, 1,…, n) es la variable independiente.

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En resumen, el modelo de regresión logística emplea la función sigmoide, donde el valor Z depende de una combinación lineal de los parámetros Xi y unos coeficientes Bi que hacen que el valor de Z, sea 0 (ausencia de deslizamientos) ó 1 (presencia de deslizamientos). El programa Statgraphics permite introducir la respuesta dicotómica de dos formas. Una forma sería introducir la variable dependiente de las observaciones individuales como 0 y 1; mientras que otra posibilidad seria especificar probabilidades entre 0 y 1 para un conjunto de datos. Las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas. La solución al problema de tener factores cualitativos es crear tantas variables dicotómicas como clases disponga el factor considerado. Estas nuevas variables, artificialmente creadas, reciben el nombre de dummy o variables internas o indicadoras. 3.4.3. Aplicación a los sismos de 2001 en El Salvador Para la evaluación de peligrosidad de deslizamientos en el caso de El Salvador se ha realizado primeramente, un cálculo del modelo de susceptibilidad a los deslizamientos empleando técnicas de regresión logística. Para la ejecución de la herramienta de regresión logística en Statgraphics y SPSS, se ha preparado un fichero de muestras de entrenamiento en una hoja de cálculo, con las variables cuantitativas, cuyos datos están normalizados de 0 a 255, variables cualitativas, y la variable dependiente de deslizamiento. Esta toma valor 0 si hay ausencia de deslizamientos y 1 si hay presencia de los mismos, con referencia al inventario de deslizamientos de enero de 2001. Los variables cuantitativas introducidas para el cálculo de la susceptibilidad son:

Modelo Digital del Terreno (MDT) (Fig. 9) Pendiente (Fig. 10) Promedio de lluvias (Fig.11) Rugosidad (Fig. 12)

Y las variables cualitativas:

Orientación (Fig. 13) Litología (Fig. 14) Usos del suelo (Fig. 15)

En este caso, el programa crea variables indicadoras para cada una de las variables cualitativas: orientación, usos del suelo y litología.

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Figura 9. Modelo Digital del terreno (MDT) de El Salvador

Figura 10. Mapa de Pendientes de El Salvador

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Figura 11. Mapa de Precipitaciones Promedio de El Salvador

Figura 12. Mapa de Rugosidad del Terreno de El Salvador

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Figura 13. Mapa de Orientaciones de El Salvador

Figura 14. Mapa Litológico de El Salvador

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Figura 15. Mapa Usos del Suelo de El Salvador

También, se ha calculado la distribución de los deslizamientos observados para cada una de las variables consideradas. Estas se han representado en forma de histogramas (Figura 16). Observando dichos histogramas, se puede concluir que la mayor distribución de deslizamientos se produce para la variable altitud entre 1.626- 1.826 m, el rango de pendiente 28-36º, la orientación de ladera N y NW, precipitación media 1.820-1.990 mm, en la litología tipo 4 -suelo no consolidado- y en uso de suelo de cultivos permanentes.

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Figura 16. Distribución de los deslizamientos del 13 de enero frente a las variables independientes consideradas en este estudio. Se representan histogramas del número de deslizamientos frente a: A: Altura, B: Rugosidad, C: Pendientes, D: Orientación, E: Precipitación media anual, F: Litología y G: Usos del Suelo.

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En una primera iteración se detectan registros anómalos en el inventario de deslizamientos, que no son adecuados para el ajuste del modelo, y son eliminados del cálculo. En una segunda iteración y eliminados los puntos atípicos, se calculan los parámetros que definen el modelo de regresión logística mediante máxima verisimilitud (Tabla 3).

Tabla 3. Modelo de regresión ajustado

Limites Odds ratio

B gl Exp(B) Odd ratio Inferior Superior

Constante -16.176 1 MDT 0.064 1 1.066 1.030 1.103 Pendiente 0.153 1 1.165 1.096 1.238 Precipitación 0.035 1 1.036 0.980 1.094 Suelo 4 Suelo (1) 2.791 1 0.003 2.07E-06 4.955 Suelo (2) 5.402 1 0.766 0.026 22.536 Suelo (3) 10.768 1 0.007 1.38E-06 36.702 Suelo (4) 5.523 1 0.000 2.49E-06 0.270 Uso Suelo 11 Uso Suelo (1) -9.833 1 39.768 0.269 5887.62 Uso Suelo (2) -3.853 1 0.045 9.82E-06 201.852 Uso Suelo (3) -8.206 1 9.571 0.023 3992.13 Uso Suelo (4) -5.511 1 41.877 0.133 13150.7 Uso Suelo (5) -7.816 1 16.295 3.28E-19 8.09E+20 Uso Suelo (6) -15.644 1 221.828 4.77E-26 1.03E+30 Uso Suelo (7) -0.100 1 47451.200 8.68E-16 2.59E+24 Uso Suelo (8) -3.719 1 250.288 6.48E-18 9.67E+21 Uso Suelo (9) -9.854 1 0.000 1.01E-24 2.85E+15 Uso Suelo (10) 0.132 1 0.021 8.54E-22 5.27E+17 Uso Suelo (11) -7.111 0.000 9.67E-24 7.71E+15 Orientación 8 Orientación (1) -5.744 1 0.004 1.65E-22 9.90E+16 Orientación (2) -0.267 1 0.000 1.60E-23 1.02E+16 Orientación (3) -4.946 1 0.000 4.87E-29 5.30E+14 Orientación (4) -7.107 1 0.905 8.72E-22 9.40E+20 Orientación (5) 3.683 1 0.024 1.76E-29 3.34E+25 Orientación (6) -3.111 1 0.000 1.73E-24 1.60E+15 Orientación (7) 2.259 1 1.141 1.56E-20 8.36E+19 Orientación (8) 3.735 1 0.000 2.87E-25 2.32E+18

* Siendo B el valor de los coeficientes estimados de la muestra de datos del modelo de regresión logística

El porcentaje explicado por la variable deslizamiento para el modelo es igual a 98.2%, parámetro estadístico similar al R2. El porcentaje ajustado, que es más adecuado para comparar modelos con distinto número de variables independientes es 81.6% (Tabla 4)

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Tabla 4. Valores de p-valor del modelo de Regresión Logística.

Fuente Desviación gl P-Valor

Modelo Residual

319.443 5.821

26 208

0.0000 1.0000

Total (corr.) 325.264 234

Porcentaje de varianza explicado por el modelo = 98.2% Porcentaje ajustado = 81.6%

La mayoría de los factores tienen un p-valor inferior a 0.01, indicando que las variables de este modelo son altamente significativas. Sin embargo el factor de usos de suelo tiene un p-valor de 0.3856, siendo el menos significativo del modelo, el cual se aconseja no tener en cuenta en el modelo. A continuación, se calcula el test Chi-cuadrado y p-valor para los factores independientes analizados del modelo son mostrados en la Tabla 5.

Tabla 5. Test Chi-cuadrado y p-valor de los factores independientes

Como resultado se obtiene un modelo ajustado de regresión logística para describir las relaciones entre la variable deslizamiento y 6 variables independientes. La ecuación del modelo ajustado es:

DESLIZAMIENTO = exp(η)/(1+exp(η)) (ec. 3)

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B*735.3 26

B*2.259 25

B*3.112-23

B*3.68322

B*7.107-

21B*4.946-

20B*0.267-

19B*5.744-

18B*7.111

17B*0.132

16B*9.854

15B*3.720

14

B*0.10013

B*644.1512

B*7.81611

B*5.511 10

B*8.2069

B*3.853- 8

B*9.833

7B*5.523

6B*10.768

5B*5.402

4B*2.791

3B*0.035

2B*0.153

1B*0.064-16.176

--

+++

−

−−−−−−

+++++++=

+

η

donde Bi representa los coeficientes estimados del modelo de regresión logística, cuyos valores están listados en la Tabla 3. Se ha realizado una segunda aproximación, introduciendo una nueva variable, como es la rugosidad o relieve del terreno, y aplicándose técnicas de regresión logística stepwise (es decir, se introducen o eliminan variables en pasos sucesivos en función de su significación o importancia). Se ha comprobado una mejora en el nivel de significación del modelo ajustado (89.4%) respecto a la primera aproximación (81.6%). Además, se reduce de forma notable el número de variables en la ecuación, con tan sólo dos factores: rugosidad y litología. Los coeficientes estimados y odds ratio mediante la metodología de regresión estadística stepwise se muestran en la Tabla 6.

Factor Chi-cuadrado gl P-valor

Lluvia Pendiente

Altura Orientación

Usos del suelo Litología

105.893 60.2619 111.533 117.506 11.7124 14.9446

1 1 1 8

11 4

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3856 0.0048

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Tabla 6. Modelo de regresión estimado y odds ratio para los coeficientes del modelo stepwise.

Limites de Odds Ratio

B

gl

p-valor

Exp(B) Odd Ratio Inferior Superior

Paso 1(a) Rugosidad 3.755 1 0.000 42.7228 2.562 4.947 Constante -7.726 1 Paso 2(b) Rugosidad 5.110 1 0.000 165.601 52.974 517.678

Suelo 4 0.000 Suelo (1) -2.853 1 0.058 4.85E-05 69.217

Suelo (2) 0.000 1 1 1.24E-12 8.09E11

Suelo (3) 3.073 1 21.598 0.021 22416.300

Suelo (4) 2.242 1 9.413 0.012 7885.870

Constante -11.309 1

a. Variable introducida en el paso 1: Rugosidad b. Variable introducida en el paso 2: Suelo.

La ecuación de este modelo stepwise sería la siguiente:

4Suelo*2.242

3Suelo*073.3

1Suelo*2.853 - Rugosidad*5.111 -11.309 +++=η

El porcentaje explicado por la variable deslizamiento para el modelo de dos variables, es igual a 93%, parámetro estadístico similar al R cuadrado. El porcentaje ajustado, que es más adecuado para comparar modelos con distinto número de variables independientes es 89.4% (Tabla 7)

Tabla 7. Valores de p-valor del modelo de Regresión Logística.

Fuente Desviación gl P-Valor

Modelo Residual

302.629 22.636

5 229

0.0000 1.0000

Total (corr.) 325.264 234

Porcentaje de varianza explicado por el modelo = 93% Porcentaje ajustado = 89.4%

El test Chi-cuadrado va a determinar si la función logística se ajusta adecuadamente a los datos observados. Como se observa en la Tabla 8, p-valor es mayor que 0.01, por lo cual, no hay razón para rechazar la hipótesis de la adecuación del modelo a un nivel de confianza del 90% o mayor.

Tabla 8. Test de ajuste Chi-Square.

VERDADERO FALSO

Logit Class Intervalo n Observado Esperado Observado Esperado

1 2 3 4 5

Menos que -3.9575 -3.9575 to 1.1667 1.1667 to 11.3712 611.3712 to 17.3112 17.3112 o mayor

110 30 41 26 28

0.0 17.0 41.0 26.0 28.0

1.5919 15.558

40.597 26.000

28.000

110.0 13.0 0.0 0.0 0.0

108.4080 14.4423 0.4026 0.0000 6.34E-9

Total 235 112.0 123.0

Chi-cuadrado = 2.2998 con 3 grados de libertad (gl). P-valor = 0.5125

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3.4.3.1. Mapa de Susceptibilidad a partir del Modelo de Regresión Logística El modelo de regresión logística fue transferido al programa ArcGIS 9.0, donde se ha generado mediante álgebra de capas la función “DESLIZAMIENTO”, compuesta por los factores independientes y sus respectivos coeficientes ajustados para cada uno de los píxeles del área de estudio. El resultado final es un mapa de susceptibilidad a los deslizamientos con un 89.4% de concordancia con los datos observados. La Figura 17, ilustra el mapa de susceptibilidad obtenido mediante el uso del modelo de regresión logística ajustado, junto con la muestra de deslizamientos considerados en el proceso de cálculo. Finalmente, se puede concluir que el modelo de susceptibilidad coincide bastante bien en la identificación de zonas con mayor susceptibilidad a los deslizamientos. En concreto, se puede observar que la localización de las zonas de alta y muy alta, así como las zonas de muy baja susceptibilidad presenta una gran concordancia en el modelo. El método de regresión logística ahora ensayado es una novedad en el contexto de la evaluación del peligro de deslizamientos, y abre nuevas posibilidades para la ponderación de los distintos factores que intervienen con rigor estadístico.

Figura 17. Mapa de Susceptibilidad de El Salvador empleando un modelo de regresión logística El mapa de susceptibilidad a los deslizamientos se ha generado a partir de la ecuación resultante en un Sistema de Información Geográfica (ArcGIS). La clasificación de la susceptibilidad se ha dividido en cinco niveles: muy bajo, bajo, medio, alto y muy alto. En la Figura 18, se muestra una zona de detalle del mapa de susceptibilidad de El Salvador.

26

Figura 18. Zona de detalle del Mapa de Susceptibilidad de El Salvador de la Figura 17.

27

4. TRANSFERENCIA DE RESULTADOS

Desde su inicio hasta la fecha actual la colaboración entre el SNET y el grupo de la ETSITGC de la UPM, ha resultado muy fluida y fructífera. Los resultados han quedado reflejados en un SIG Geológico, mapas de peligrosidad, modelos de amenaza de deslizamientos, publicaciones, etc. Todos los resultados han sido transferidos al SNET y forman parte de la Base de Datos de este Organismo para la adopción de políticas de ordenación territorial y mitigación de riesgos. Por ello, aparte del interés intrínsecamente científico, es de valorar la importante aplicación social que está teniendo la colaboración citada. Además, el desarrollo de esos proyectos ha permitido iniciar una línea de capacitación de técnicos en ese país, donde a pesar del alto riesgo sísmico hay muy pocos especialistas cualificados, y donde los recursos materiales tampoco son muy numerosos.

5. CAPACITACION DE TECNICOS Es de destacar que en El Salvador, no existen estudios superiores de Geología ni de Sismología, con la consiguiente ausencia de técnicos cualificados. Todo ello ha motivado el interés prioritario por establecer una línea de cooperación, con una vertiente de investigación aplicada y otra estrictamente formativa. En esta última, se inscribe una política de capacitación de técnicos Salvadoreños, que se inició el pasado año con la estancia de Douglas Hernández en Madrid, para trabajar en temas relacionados con la transferencia de esfuerzos de Coulomb y posibles mecanismos de disparo entre eventos. Una nueva estancia de un mes de duración se ha desarrollado en Marzo de 2006, con la visita de Griselda Marroquín, perteneciente al SNET, quien se ha integrado en el grupo de Ingeniería sísmica de la ETSITGC. Dicha estancia ha tenido como principal finalidad la formación en temas relacionados con la evaluación de la peligrosidad sísmica y el peligro de deslizamientos. Tal como estaba previsto, los costes del viaje y la estancia han sido sufragados por el SNET, siendo ésta una de las principales aportaciones de dicho organismo al presente proyecto.

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6. ACTUALIZACIÓN DE LA PÁGINA WEB DEL PROYECTO

El proyecto ha sido incluido en la página Web existente sobre colaboración con El Salvador, donde se muestran también las actividades y resultados de los proyectos previos (Figura 19). Su dirección es: http://redgeomatica.rediris.es/andes . Esta página viene entonces a difundir los siguientes proyectos:

RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO DE LADERAS EN EL SALVADOR II

(Relaciones con Iberoamérica, , UPM 2006)

RIESGO SÍSMICO Y PELIGRO DE DESLIZAMIENTO DE LADERAS EN EL SALVADOR I

(Relaciones con Iberoamérica, , UPM 2005)

EVALUACIÓN DEL RIESGO Y PREVENCIÓN DE DESLIZAMIENTOS CATASTRÓFICOS DE LADERAS INDUCIDOS POR TERREMOTOS. PROYECTO ANDES. (REN2001-0266-C02-02)

(Ministerio de Ciencia y Tecnología, plan Nacional I+D+I 2001-2004)

Figura 19. Página Web sobre la colaboración con El Salvador.

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7. PUBLICACIONES

7.1. Publicaciones en Revistas Científicas

Bommer, JJ; Benito, B; Ciudad-Real, M; Lemoine, A; López-Menjívar, MA; Madariaga, R; Mankelow, J; Méndez de Hasbun, P; Murphy, W; Nieto-Lovo, M; Rodríguez-Pineda, CE; Rosa, H (2002). "The El Salvador Earthquakes of January and February 2001: Context, Characteristics and Implications for Seismic Risk", Soild Dynamics and Earthquake Engineering, Vol. 22, pp. 389-418. Morales, M; Benito, B; Lujan, M (2003). "Expected Ground Motion in the South-East of Spain Due to an Earthquake in the Epicentral Area of the 1910 Adra Earthquake", Journal of Seismology, 7(2), pp. 175-192. Benito, B; Cepeda, JM; Martínez, J (2004). "Analysis of the Spatial and Temporal Distribution of the 2001 Earthquakes in El Salvador", GSA Special Paper 375-25: Natural Hazards in El Salvador. Cepeda, JM; Benito, B; Burgos, EA (2004). "Strong Motion Characteristics of January and February, 2001 Earthquakes in El Salvador", GSA Special Paper 375-30: Natural Hazards in El Salvador. Martínez-Díaz, J; Álvarez-Gómez, J; Benito, B; Hernández, D (2004). “Triggering of Destructive Earthquakes in El Salvador”, Revista: Geology, Vol. 32, No. 1, pp. 65-68. García-Rodríguez, M. J.; Benito, B. ; Rodríguez, C.E. (2005). ”A multidisciplinary GIS-based approach to earthquake-triggered landslide hazard analysis with an application to the 13th January 2001 El Salvador earthquake”. Natural Hazards (en revisión). García-Rodríguez, M. J.; Benito, B. ; Malpica, J. A. (2006). “Susceptibility assessment of earthquake-triggered landslides using logistic regression in El Salvador”. Geomorphology (en revisión)

7.2. Libros, Capítulos de Libro y Monografías

Benito, B; Contreras, M; Bravo, M; Barrero, G; Jiménez, ME (2002). “Aplicación de un Sistema de Información Geográfica al Estudio de la Distribución Espacio-Temporal de los Sismos de 2001 en El Salvador”, Capítulo Libro: Los Sistemas de Información Geográfica en la Gestión de los Riesgos Geológicos y el Medio Ambiente, Publicación del Instituto Geológico y Minero de España, Serie Medio Ambiente Riegos Geológicos, No. 3, pp. 21.42

Además de las publicaciones previas relacionadas con la temática del proyecto, se ha publicado recientemente el libro:

Benito, B; Pullinger, C; Hernández, D; Cepeda, J; Hasbún, P (2005). “Caracterización del Movimiento del Suelo y sus Efectos en la Infraestructura durante los Terremotos del 2001 en El Salvador”. Publicación de la Universidad Centroamericana Simeón Cañas (UCA).

Dicho libro, en el que figura la colaboración de la UPM, se adjunta a este informe.

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REFERENCIAS CITADAS

Alfaro, C.S., A.S. Kiremidjian and R.A. White (1990). Seismic zoning and ground motion parameters for El Salvador. The John A. Blume Earthquake Engineering Center, Stanford University.

Algermissen, S.T., S.L. Hansen and P.C.Thenhaus (1988). Seismic hazard evaluation

for El Salvador. Report for the US Agency for International Development, 21 pp.

ArcInfo v.8.3 y ArcGis 9.0. Productos de Esri, Software de GIS y Cartografía.

Borcherdt, R.D. (1994). Estimates of site dependent response spectra for design (methodology and justification), Earthquake Spectra, 10(4), pp. 617-653.

Cepeda, JM; Benito, B; Burgos, EA (2004). "Strong Motion Characteristics of January

and February, 2001 Earthquakes in El Salvador", GSA Special Paper 375-30: Natural Hazards in El Salvador.

Climent, A., Taylor, W., Ciudad Real, M., Strauch, W., Villagran, M., Dhale, A., and H.

Bungum (1994). Spectral strong Motion Attenuation in Central America. Technical Report No 2-16, Norsar.

Página Web del grupo de investigación con información del proyecto UPM

Latinoamérica de 2005: http://redgeomatica.rediris.es/andes

Página Web del grupo de investigación: http://redgeomatica.rediris.es/sismo

Salazar, W. M., Ambraseys, N. N., Bommer, J.J, 1997. Compilación de un catálogo sísmico para El Salvador y zonas aledañas. Seminario sobre Evaluación y Mitigación del Riesgo Sismito en el Área Centroamericana, 22-27 se septiembre 1997, Universidad Centroamericana, San Salvador, El Salvador. pp.67-76.

Schmidt, V., Dahle, A., Bungum, H. (1997). Costa Rican spectral strong motion

attenuation, NORSAR Technical Report, November 1997, 45 pp.

Singh, S.K., C. Gutierrez, J. Arboleda And M. Ordaz, 1993. Peligro sísmico en El Salvador. Universidad Nacional Autónoma de México, México.

SPSS v.13. Paquete estadístico.

Statgraphics v.5.1. plus para Windows. Paquete estadístico.