Viviendas de adobe en Chile: Simulando el impacto de futuros terremotos

Eduardo Fajnzylber1

El terremoto del 27 de febrero del 2010 puso en evidencia la relativa fragilidad

constructiva de la vivienda tradicional chilena ante eventos sísmicos de importante

magnitud. Aunque existe amplio conocimiento sobre los riesgos sísmicos de Chile y las

propiedades mecánicas de distintos materiales de construcción, en este trabajo se intenta

identificar el impacto potencial que tendría un terremoto de magnitud 8.8 localizado en

algún cada comuna de Chile, en términos de viviendas destruidas o dañadas. Para ello se

estimó, a partir de la encuesta Post-Terremoto de Julio 2010, un modelo para predecir la

probabilidad de daño o destrucción en función de la distancia al epicentro del terremoto,

las características constructivas del muro de la vivienda y una proxy de la calidad de

construcción de la misma. A continuación, dicho modelo fue aplicado, a partir de datos del

Censo 2002, a 346 terremotos simulados – cada uno centrado en una comuna distinta. De

las comunas de la zona norte del país, se detecta que terremotos centrado en las comunas

más cercanas a la zona central (Los Vilos) causarían daños al 8.8% de las viviendas del país,

destruyendo cerca de 2.81% las mismas. El mayor daño se produciría, sin embargo, con

terremotos centrados en la zona central del país. Uno ubicado en Peñaflor dañaría

fuertemente cerca del 17.6% de las viviendas del país, mientras que uno centrado en

María Pinto destruiría cerca de 7.3% de las mismas. En este trabajo sólo se consideraron

los daños generados directamente por un terremoto, excluyendo del análisis los posibles

efectos asociados a un tsunami. Asimismo, los resultados no implican que exista mayor

probabilidad de ocurrencia en determinada comuna sino que se simula el daño causado a

las viviendas bajo un sino hipotético. La metodología propuesta, en conjunto con modelos

de predicción de ocurrencia de terremotos (no considerados en este trabajo) pueden ser

utilizados para orientar el análisis de políticas de fortalecimiento y/o reemplazo de

viviendas en aquellas zonas donde el riesgo e impacto son mayores.

1 Eduardo Fajnzylber es Ph.D. en economía de la Universidad de California Los Angeles. Actualmente es

profesor de jornada completa de la Escuela de Gobierno de la Universidad Adolfo Ibáñez. Eduardo.fajnzylber@uai.cl. El autor agradece el excelente trabajo de investigación de Damian Clarke, así como una entrevista con el profesor Maximiliano Astroza.

Viviendas de adobe en Chile: Simulando el impacto de futuros terremotos

1.- Introducción

El terremoto del 27 de febrero del 2010, que tuvo lugar en la zona central Chilena, puso

en evidencia la relativa fragilidad constructiva de la vivienda tradicional ante eventos

sísmicos de importante magnitud. En efecto, el terremoto de magnitud 8.8 (Mw) abarcó

una zona de cerca de 450 km de longitud y 150 km de ancho, afectando cerca de 370

viviendas.2 Se produjeron más de 550 muertes producto del movimiento telúrico y

posterior tsunami.

Entre las viviendas destruidas o afectadas, la mayor parte se trataba de viviendas cuyas

paredes fueron construidas en base a material de adobe o similar. Este tipo de

información, el material de construcción de las viviendas en Chile, se recopila en forma

habitual a través de los censos de población y la encuesta CASEN.

En este trabajo se intenta identificar el impacto potencial que tendría un terremoto de

magnitud similar al del 27 de febrero localizado en algún otro lugar de Chile, en términos

de viviendas destruidas o dañadas. Para ello se estimó, a partir de la encuesta Post-

Terremoto de Julio 2010, un modelo para predecir la probabilidad de daño o destrucción

en función de la distancia al epicentro del terremoto, las características constructivas del

muro de la vivienda y una proxy de la calidad de construcción de la misma. A

continuación, dicho modelo fue aplicado, a partir de datos del Censo 2002, a 346

terremotos simulados – cada uno centrado en una comuna distinta del país – de forma de

estimar el impacto esperado, en términos de viviendas dañadas o destruidas, de cada una

de estos terremotos hipotéticos.

Los resultados para las comunas de la zona norte del país arrojan que terremotos

centrado en las comunas de Coquimbo o La Serena causarían daños al 2.5% de las

viviendas del país, destruyendo cerca de 0.75% las mismas. Un daño mucho mayor se

produciría, sin embargo, con terremotos centrados en la zona central del país. Uno

2 Reporte USGS

ubicado en Peñaflor o Talagante destruiría cerca del 7.4% de las viviendas del país,

dañando cerca de 18.2%.

Es importante destacar algunas salvedades de este estudio: sólo se consideraron los daños

generados directamente por un terremoto, excluyendo del análisis los posibles efectos

asociados a un tsunami. Asimismo, los resultados no implican que exista mayor

probabilidad de ocurrencia de un terremoto en tal o cual comuna; simplemente se simula

el daño causado a las viviendas bajo el escenario hipotético de que un terremoto ocurriera

en el centro de cada comuna. Los resultados encontrados, en conjunto con modelos de

predicción de ocurrencia de terremotos (no considerados en este trabajo) pueden ser

utilizados para orientar el análisis de políticas de fortalecimiento y/o reemplazo de

viviendas en aquellas zonas donde el riesgo e impacto son mayores.

2.- Magnitud, distancia y materiales de construcción

2.1.- Conceptos básicos

El término terremoto suele estar asociado a "sacudidas de la superficie de la Tierra" o

"vibraciones debido al paso de ondas elásticas causadas por bruscos movimientos en el

interior de la tierra". 3 La ciencia relaciona el concepto de “terremoto” con el fenómeno

que tiene lugar en la fuente misma o desde donde se produce la radiación de energía.

Entre los distintos tipos de terremotos, los más comunes y de mayor impacto son los

llamados terremotos tectónicos, causados por un rápido deslizamiento que tiene lugar en

las fallas geológicas o bien por un deslizamiento repentino en las zonas de contacto entre

dos Placas tectónicas. Este es el caso del terremoto del 27 de Febrero de 2010.

3 Salvo cuando se indica otra fuente, las definiciones presentadas aquí fueron resumidas de material

disponible en la página web del Servicio Sismológico del Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile, www.sismologia.cl.

El lugar exacto de la localización de un terremoto, siempre subterráneo, se denomina

hipocentro o foco, mientras que su proyección en la superficie de la corteza se llama

epicentro.4

Dos atributos básicos asociados a un terremoto son su intensidad sísmica y su magnitud.

La intensidad sísmica se refiere al nivel de violencia asociada a un sismo, medido a través

de sus efectos o daños en las construcciones, objetos, terreno e impacto en las personas.

Para efectos de este trabajo, es importante entender que la intensidad sísmica se refiere a

las consecuencias de un terremoto a lo largo del territorio afectado, las cuales dependen

de la distancia del epicentro, tipo de construcción, calidad del suelo o roca de la localidad

y del lugar que ocupan las personas (nivel del suelo, segundo piso, etc.).5

���������� = �(����. ℎ���������, ����������ó�, ������� �����, ����� ��������)

Precisamente este tipo de relación es la que será utilizada en el análisis empírico,

tomando como medida del daño el estado de las viviendas (dañada o destruida) y como

variables explicativas la distancia al hipocentro, los materiales de construcción de los

muros de cada vivienda y una proxy para la calidad de dicha construcción.

Por otro lado, la magnitud de un sismo es una medida objetiva y absoluta de la energía

liberada en su foco o hipocentro del sismo, expresada en movimiento o aceleración de las

partículas del suelo. Actualmente, se utiliza la escala de Richter, cuyos grados representan

cantidades progresivamente multiplicadas de energía. En esta escala, el terremoto de

Valdivia del 22 de Mayo de 1960 registró una magnitud de 9.5, el del 3 de Marzo de 1985

una magnitud de 7.8 y el de febrero de 2010 una magnitud de 8.8.

2.2.- Materiales de construcción y terremotos

Existe amplia literatura en el ámbito de la ingeniería civil en relación a la resistencia

sísmica de distintos materiales o métodos de construcción. El terremoto del pasado 27 de

4 ONEMI (2010).

5 La intensidad sísmica se mide a través de la Escala de Intensidades Modificada de Mercalli, una escala de

de 1 a 12, donde 12 está asociado al mayor nivel de daños. Dicha escala se detalla en anexo 1.

febrero 2010 puso en evidencia grandes diferencias en relación al impacto sufrido en las

viviensas en función del material de construcción de las mismas. De acuerdo a Mideplan

(2011), la Encuesta Post Terremoto (EPT)6 sugiere que “alrededor del 8,8% de las personas

que residía en las regiones afectadas experimentó un daño mayor o destrucción de su

vivienda. En las tres regiones más golpeadas por el terremoto/tsunami, Libertador B.

O´Higgins, Maule y Biobío, el porcentaje de personas con viviendas destruidas o con daño

mayor alcanzó, en promedio, un 17,3%”.

A partir de un análisis del porcentaje de daño o destrucción que se deduce a partir de la

EPT, se observa que efectivamente el material de los muros de las viviendas incidió

directamente sobre la probabilidad de daño o destrucción. De las viviendas que fueron

reencuestadas en la EPT del año 2010, un 7% sufrió daños mayores, fue destruida o quedó

para ser demolida. Dicho porcentaje aumenta, a nivel nacional a 37.3% para las viviendas

con muros de adobe y a 51.2%, 65.8% y 52.3% en las regiones VI, VII y VIII

respectivamente. Una suerte similar vivieron las viviendas cuyos muros fueron construidos

con tabiques sin forro interior, aquellas de barro, quincha, pirca u otro método artesanal

tradicional y las viviendas de material de desecho (estas últimas ubicadas en la VIII

región).7

6 En la sección 3 se presentan más detalles sobre la Encuesta Post Terremoto, EPT.

7 Llama la atención, sin embargo, el bajo tamaño de muestra de viviendas de adobe en las zonas más

afectadas por el terremoto, sólo 49 en la región VIII. Esto podría reflejar un problema de atrición de la EPT, en el sentido que pudo resultar más difícil ubicar a aquellas personas que sufrieron la destrucción total de sus viviendas y por lo tanto no aparecen en la base de panel (que une ambas encuestas).

Tabla 1 – Porcentaje de viviendas con daños mayores producto del terremoto del 27 de

Febrero 2010 según material de los muros y zona geográfica

Material predominante en los

muros

Zona

Norte

V VI VII VIII IX RM Zona

sur

Total

Nacional

De acero u hormigón armado 0.3% 3.0% 2.9% 8.6% 9.7% 4.8% 2.9% 0.0% 3.4%

Albañilería de ladrillo, bloque de

cemento o piedra

0.3% 4.1% 7.5% 9.5% 9.7% 3.1% 3.3% 0.0% 4.2%

Tabique forrado por ambas caras

(madera u otro)

0.3% 8.1% 9.9% 19.2% 22.8% 5.2% 11.3% 0.9% 8.9%

Adobe 4.3% 21.6% 51.2% 65.8% 52.3% 40.3% 20.2% 0.0% 37.3%

Tabique sin forro interior (madera

u otro)

0.0% 17.7% 16.9% 27.5% 40.6% 10.6% 8.2% 2.2% 14.4%

Barro, quincha, pirca u otro

artesanal tradicional

0.0% 0.0% 15.3% 70.9% 67.1% 0.0% 43.0% 0.0% 21.0%

Material de desecho y/ o reciclaje

(cartón, lata, sacos, plástico, etc.)

0.0% 44.3% 0.0% 0.0% 29.3%

Otro. Especifique 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

Total zona 0.4% 6.6% 12.3% 19.9% 17.5% 5.3% 4.7% 0.9% 7.0%

Fuente: Tabulaciones en base a Encuesta CASEN 2009 y Encuesta Post Terremoto 2010

Tabla 2 – Porcentaje de viviendas destruidas producto del terremoto del 27 de Febrero

2010 según material de los muros y zona geográfica

Material predominante en los

muros

Zona

Norte

V VI VII VIII IX RM Zona

sur

Total

Nacional

De acero u hormigón armado 0.0% 0.7% 0.5% 0.4% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2%

Albañilería de ladrillo, bloque de

cemento o piedra 0.0% 0.2% 2.4% 1.7% 1.2% 0.8% 0.4% 0.0% 0.6%

Tabique forrado por ambas caras

(madera u otro) 0.0% 0.5% 2.2% 7.7% 4.4% 0.7% 1.2% 0.0% 1.4%

Adobe 0.0% 0.9% 15.4% 39.4% 30.2% 40.3% 4.6% 0.0% 16.3%

Tabique sin forro interior (madera

u otro) 0.0% 1.9% 3.2% 7.1% 9.0% 0.3% 2.2% 0.0% 2.7%

Barro, quincha, pirca u otro

artesanal tradicional 0.0% 0.0% 5.2% 43.7% 25.8% 0.0% 12.7% 0.0% 8.1%

Material de desecho y/ o reciclaje

(cartón, lata, sacos, plástico, etc.) 0.0%

42.4%

0.0% 0.0% 28.1%

Otro. Especifique 0.0%

0.0%

0.0% 0.0%

Total zona 0.0% 0.5% 3.5% 8.3% 3.3% 0.7% 0.6% 0.0% 1.4%

Fuente: Tabulaciones en base a Encuesta CASEN 2009 y Encuesta Post Terremoto 2010

2.3.- Relación de atenuación de intensidad

Como se vio en las secciones anteriores, las mediciones usuales de un terremoto se refiere

a la energía liberada en el hipocentro del terremoto (la magnitud) y a los daños causados

por el mismo en distintas partes del territorio. Para llevar a cabo el análisis de este

trabajo, se hará uso del concepto de “relación de atenuación de intensidad”, el cual busca

medir cómo se atenúa la onda generada por un sismo a medida que uno se aleja del

epicentro.

La forma general que adopta esta relación es del tipo:8

������������ = �� + ����������� + � !���������� + �"�����(!����������) + #� (1)

Donde ������������ representa la intensidad del sismo s en el punto de medición i,

��������� representa la magnitud del sismo s y !���������� mide la distancia del punto

de observación i al hipocentro del sismo s obtenida a partir de la profundidad del sismo y

la distancia al epicentro o a la falla generadora, según sea el caso.

El gráfico siguiente, obtenido de Astroza y otros (2010) muestra las curvas ajustadas de

acuerdo a los datos registrados en el terremoto de febrero 2010.9

8 Adaptado de Barrientos (1980).

9 Los autores muestran que la curva tiene mejor ajuste al medir la distancia a la aspereza más cercana.

Figura 1 – Modelos de Relación de atenuación de intensidad, Terremoto Feb. 2010

Fuente: Figura 15, Astroza y otros (2010)

La curva superior (en rojo) corresponde al modelo estimado por Barrientos (1980),

evaluado para un terremoto de magnitud 8.8, estimado a partir de información de

magnitud, distancia e intensidades de 73 sismos ocurridos en Chile entre 1906 y 1977. La

curva inferior (en verde) representa la estimación realizada por Astroza y otros (2010) a

partir de los antecedentes del terremoto de Febrero 2010.

En dicho trabajo, se estimó el modelo (1) mediante mínimos cuadrados ordinarios. Cabe

hacer notar que en la información recopilada existían situaciones en que, para un

terremoto y un nivel de intensidad dados, existían múltiples observaciones a distintas

distancias. Siguiendo un trabajo anterior de Murphy y O’Brien (1977), el autor optó por

promediar en forma logarítmica todas las mediciones de distancia correspondientes a un

par (terremoto, intensidad) y estimar el modelo reemplazando la distancia real de cada

observación por este promedio.

La tabla siguiente presenta el resultado reestimado de dicho modelo, a partir de los datos

transcritos de Barrientos (1980). Nótese que no fue posible reproducir exactamente los

coeficientes estimados por Barrientos (1980) pero los resultados de la primera columna

son bastante cercanos a los originales. La segunda columna muestra la misma

especificación pero sin realizar el ajuste a las distancias descrito anteriormente. Por

último, la tercera columna muestra una especificación en que se incluye una interacción

entre la distancia y el logaritmo de la distancia. Es importante notar que los coeficientes

relacionados con la distancia cambian en forma significativa en función del ajuste

realizado y la especificación.

Tabla 3 – Reestimación de Relación de atenuación de intensidad a partir de datos

presentados en Barrientos (1980)

Especificación 1

(Barrientos)

Especificación 2 Especificación 3

VD=Intensidad VD=Intensidad VD=Intensidad

VARIABLES Distancia

promediada

Distancia NO

promediada

Distancia NO

promediada

Magnitud del evento 1.346*** 1.372*** 1.382***

(0.0267) (0.0314) (0.0311)

Distancia al hipocentro -0.000711** -0.00222*** -0.0198***

(0.000302) (0.000251) (0.00354)

Log(Distancia) -3.766*** -1.728*** -0.783***

(0.182) (0.121) (0.224)

Dist*Log(Dist) 0.00530***

(0.00107)

Constant 4.228*** -0.290 -1.460***

(0.413) (0.318) (0.393)

Observations 958 958 958

R-squared 0.816 0.745 0.752

Errores Estándar entre paréntesis (*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1)

Fuente: Estimaciones del autor en base a datos presentados en Barrientos (1980)

La figura siguiente muestra la predicción hecha por estas 3 especificaciones para el efecto

de un terremoto de magnitud 8.8, como función de la distancia al hipocentro. Se puede

apreciar que las predicciones son similares con distancias corta a medianas (hasta 1200

kilómetros) pero se observa una diferencia creciente en las predicciones del tercer modelo

en las distancias superiores a 1200 kilómetros.

Figura 2 – Predicción de 3 especificaciones de modelo de atenuación en base a datos de

Barrientos (1980)

Fuente: Estimaciones autor en base a datos en Barrientos (1980)

El modelo (1) podría verse afectado si el error de la ecuación (#�) estuviera correlacionado

con las variables independientes, particularmente con las funciones de la distancia. En

particular, las características propias de las viviendas en los distintos lugares de medición

podrían estar correlacionadas con la distancia. Esto es particularmente probable en el

caso Chileno, país cuya geografía genera una relación entre la distancia al epicentro y el

paralelo del lugar de medición: A modo de ejemplo, en el terremoto del febrero 2010, los

puntos de medición más lejanos al epicentro tienden a encontrarse más cercanos a la

región Metropolitana, donde los materiales de construcción tienden a ser distintos al de la

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

50

10

0

15

0

20

0

25

0

30

0

35

0

40

0

45

0

50

0

55

0

60

0

65

0

70

0

75

0

80

0

85

0

90

0

95

0

10

00

10

50

11

00

11

50

12

00

12

50

13

00

13

50

14

00

14

50

15

00

15

50

16

00

16

50

17

00

17

50

18

00

18

50

19

00

19

50

20

00

Efe

cto

te

rre

mo

to

Distancia al epicentro (km)

Especificación 1 (Barrientos) Especificación 2 Especificación 3

zona del epicentro. De este modo, los coeficientes asociados a la distancia pueden estar

capturando diferencias en los materiales de construcción. Esto puede ser clave desde la

perspectiva de predecir la difusión del impacto de eventuales terremotos. Volveremos

sobre esta observación al presentar el análisis a partir de la encuesta post-terremoto.

3.- Metodología y datos

El trabajo empírico constan de dos partes: en primer lugar, se estima un modelo de

predicción para la probabilidad de que una vivienda sea total o parcialmente destruida, en

función de la distancia al hipocentro, los materiales de construcción y una proxy de la

calidad de la construcción (el nivel educacional del jefe de hogar). Este trabajo se lleva a

cabo con la encuesta CASEN 2009, pareada con la Encuesta Post Terremoto 2010 (EPT).

En segundo lugar, se utilizan los antecedentes del Censo del año 2002 para predecir la

probabilidad de que cada vivienda del país sufra daños mayores o destrucción en la

eventualidad de un terremoto centrado en cada una de 346 comunas del país (excluyendo

el territorio Antártico). Las predicciones individuales son luego agregadas a nivel nacional

para estimar el porcentaje de viviendas que sufriría daños para cada uno de los

terremotos simulados.

El modelo de predicción estimado consiste en una versión extendida del modelo (1) en la

que la variable dependiente corresponde a la probabilidad de que una vivienda en

particular sea dañada o destruida. Específicamente, se estimaron dos modelos probit (uno

para la probabilidad de daños mayores y otro para la probabilidad de destrucción) en

función de la distancia, el material la educación del jefe de hogar y la interacción entre

materiales y distancia:

$�(%� = 1|(�) = Φ *+� + +�Dist0 + + log (Dist0) + +"4���� + ∑ +67"�����68

69� +

∑ +67: *�����6 ∙ log (Dist0)<8

69� < (2)

Donde la variable dependiente %� toma el valor 1 si la vivienda i sufrió daños mayores (o

fue destruida), la variable Dist0 mide la distancia entre el centroide de la comuna y la

aspereza más cercana asociada al terremoto de febrero 2010 (cuyas coordenadas fueron

obtenidas de Astroza y otros (2010)), la variable 4���� corresponde a la máxima

educación de los jefes de hogar asociados a una vivienda determinada y la variable �����6

indexa 6 tipos distintos de muro identificados en la encuesta CASEN 2009. La función

Φ( ) corresponde a la función cumulativa de una distribución normal estandarizada.

Una diferencia importante con el modelo 1 presentado antes es que en este caso sólo se

utilizan los datos de un único terremoto (el del 27 de febrero 2010), por lo cual no se

puede identificar el efecto de la magnitud del mismo. Ello implica que nuestras

predicciones deben interpretarse como provenientes de un terremoto de magnitud y

profundidad similares al del 27 de Febrero 2010. Como contraparte, este modelo incluye

variables relativas a cada vivienda, particularmente las características del muro y de la

educación de sus habitantes, lo cual permite identificar de mejor manera el efecto de

atenuación del sismo producto de la distancia.

La aplicación de este modelo para predecir a nivel nacional correspondió simplemente a la

aplicación de los mismos parámetros a cada una de las viviendas del censo de población

2002, para posteriormente agregar a nivel nacional (promediar las probabilidades de

todas las viviendas del país.

Los resultados de la estimación del modelo 2 se entregan en la siguiente tabla. Los

resultados presentados corresponden a los coeficientes del modelo, por lo que no son

directamente comparables con aquellos del modelo (1), salvo en lo que a signo se refiere.

En particular, observamos que el coeficiente de la distancia es negativo, como era de

esperarse, mientras que el del logaritmo de la misma es positivo. Esta última variable

también se encuentra interactuada con las características del muro, arrojando

coeficientes negativos en la mayoría de los casos. Por último, la educación del jefe de

hogar hace caer la probabilidad de daño o destrucción, lo cual asociamos con la calidad

misma de construcción de la vivienda.

Tabla 4 – Resultados estimación de modelos probit

Prob(daño mayor)

Prob(destrucción)

Distancia aspereza más cercana -0.00628*** -0.0140*** (0.000952) (0.00191) Log(Distancia) 1.056** 2.919*** (0.482) (0.914) Educación jefe de hogar -0.0181*** -0.0167** (0.00448) (0.00755) Muro - Albañilería 1.524* 1.996 (0.824) (1.541) Muro - Tabique forrado 0.999 0.394 (0.833) (1.560) Muro - Adobe 3.728*** 3.877** (0.867) (1.532) Muro -Tabique s/forro interior 2.237** 2.933* (0.986) (1.782) Muro - Barro, pirca, u otro 6.308** 3.243 (2.899) (3.055) Muro - material desecho o reciclaje -3.644 -26.88 (8.790) (33.73) Muro - otro - - - - (Muro - Albañilería)*Log(Distancia) -0.702* -0.892 (0.373) (0.717) (Muro - Tabique forrado)*Log(Distancia) -0.322 -0.0783 (0.376) (0.724) (Muro - Adobe)*Log(Distancia) -1.137*** -1.180* (0.395) (0.715) (Muro -Tabique s/forro interior)*Log(Distancia) -0.783* -1.150 (0.445) (0.829) (Muro - Barro, pirca, u otro)*Log(Distancia) -2.301* -0.891 (1.306) (1.403) (Muro - material desecho o reciclaje)*Log(Distancia)

2.155 12.66

(3.967) (14.82) (Muro - otro)*Log(Distancia) - - - - Constante -2.521*** -6.200*** (0.960) (1.786)

Obser vations 17,702 17,702

Errores Estándar entre paréntesis (*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1)

Fuente: Estimaciones del autor en base a encuesta CASEN 2009 y EPT 2010.

4.- Resultados

El resultado básico consiste en la fracción de viviendas que se verían dañadas (total o

parcialmente) a nivel nacional si un terremoto de magnitud 8.8 ocurriera en el centroide

de cada una de 346 comunas del país. Dichas fracciones se presentan en el anexo 2 de

este documento.

Un promedio simple de estas probabilidades arroja que ante este tipo de evento, cerca del

9.5% de las viviendas sufriría daños mayores y 3.7% sería destruida. La distribución

geográfica de las viviendas se puede apreciar en la figura siguiente.

Los resultados muestran claramente una combinación de densidad poblacional y

características constructivas de las viviendas. El terremoto del 27 de Febrero 2010

corresponde justamente a una de las zonas de mayor impacto destructivo.

Figura 3 – Distribución geográfica del daño a nivel nacional en función de comuna del

epicentro

Fracción de viviendas con daños mayores Fracción de viviendas destruidas

Fuente: Elaboración propia a partir de simulaciones basadas en CASEN 2009 y EPT 2010.

(.138929,.175868](.090048,.138929](.04496,.090048][.000917,.04496]

(.050494,.072711](.035525,.050494](.01992,.035525][.000179,.01992]

El gráfico a continuación muestra cómo se distribuye la fracción de viviendas afectadas a

medida que uno se desplaza sobre los distintos paralelos abarcados por el país (desde el

paralelo 17 al 55). Particularmente en la figura correspondiente a las viviendas destruidas,

se aprecian 2 modas principales, localizadas en torno a los paralelos 33.5 y 37.5,

correspondientes a la región metropolitana (comuna de María Pinto) y Región VIII

(comuna de Nacimiento).

Debido a la baja densidad geográfica, un terremoto centrado en la zona norte tendría

escaso impacto a nivel nacional, aunque los impactos locales podrían ser significativos.

Figura 4 – Fracción de viviendas dañadas en función del paralelo de ubicación de cada

comuna

Fuente: Elaboración propia a partir de simulaciones basadas en CASEN 2009 y EPT 2010.

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

20.0%

0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0

Fra

cció

n d

e la

s v

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nd

as

da

ña

da

s a

niv

el n

aci

on

al

Latitud (grados al sur del Ecuador)

Fracción viviendas con daños

mayores

Fracción de viviendas destruidas

5.- Comentarios finales

En este trabajo se propone una manera alternativa de estimar la relación de atenuación

del impacto de un terremoto la cual, a diferencia de los métodos anteriores, permite

controlar por las características de las viviendas afectadas.

Los resultados sugieren un terremoto centrado en la zona norte del país tendría, al

margen del efecto local, un impacto mucho menor a nivel nacional que el terremoto de

Febrero 2010, debido fundamentalmente a la baja densidad poblacional de dicha zona.

Es importante recalcar que los impactos predichos en este trabajo son condicionales en la

ubicación del terremoto hipotético. Para orientar de mejor manera las acciones a ser

tomadas para mitigar el impacto de este tipo de catástrofe, la metodología propuesta

debería ser complementada con análisis geofísicos que permiten proveer una estimación

probabilística de las magnitudes y ubicaciones de terremotos futuros (por ejemplo,

Barrientos, 1980).

Por último, vale la pena destacar que los resultados aquí presentados no implican

necesariamente que debieran reemplazarse los métodos de construcción tradicional. De

hecho, existen diversos proyectos orientados a desarrollar metodologías de reforzamiento

a bajo costo de las viviendas en base a adobe.10 Lo importante es contar con predicciones

razonables acerca de los posibles eventos sísmicos futuros y sus impactos esperados, de

forma de tomar las medidas necesarias para evitar el enorme impacto del último sismo

que afectó a nuestro país.

10 A modo de ejemplo, ver proyecto CERESIS (1999) y Getty Conservation Institute (2005).

Bibliografía

Astroza, Maximiliano, Francisco Cabezas M., María Ofelia Moroni Y, Leonardo Massone S.,

Sergio Ruiz T., Elizabeth Parra, Felipe Cordero O. y Anna Mottadelli S. (2010),

“Intensidades Sísmicas en el Área de Daños del Terremoto del 27 de Febrero de 2010”,

Departamento de Ingeniería Civil, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad

de Chile.

Barrientos, Sergio (1980), “Regionalización Sísmica de Chile”, Tesis para optar al grado de

Magister en Ciencias con Mención en Geofísica, Universidad de Chile.

Centro Regional de Sismología para América del Sur, CERESIS (1999), Proyecto Adobe,

informes disponibles en http://www.ceresis.org/portal/adobe.php

Getty Conservation Institute (2005), “Guías de planeamiento e ingeniería para la

estabilización sismorresistente de estructuras históricas de adobe”, E. Leroy Tolles, Edna E.

Kimbro, William S. Ginell.

MIDEPLAN (2011), “Encuesta Post Terremoto: Principales resultados - Efectos en la calidad

de vida de la población afectada por el terremoto/tsunami”, Ministerio de Planificación.

ONEMI (2010), “INFORME TÉCNICO Terremoto 27 febrero 2010, Distribución de las

Magnitudes Regiones de O’Higgins al Biobío”, elaborado por Fabiola Barrenechea Riveros,

Mayo 2010.

Anexo 1 - Escala de Intensidades de Mercalli Modificada11

I.- No se advierte sino por unas pocas personas y en condiciones de perceptibilidad especialmente favorables.

II.- Se percibe sólo por algunas personas en reposo, particularmente las ubicadas en los pisos superiores de los edificios.

III.- Se percibe en los interiores de los edificios y casas. Sin embargo, muchas personas no distinguen claramente que la naturaleza del fenómeno es sísmica, por su semejanza con la vibración producida por el paso de un vehículo liviano. Es posible estimar la duración del sismo.

IV.- Los objetos colgantes oscilan visiblemente. Muchas personas lo notan en el interior de los edificios aún durante el día. En el exterior, la percepción no es tan general. Se dejan oir las vibraciones de la vajilla, puertas y ventanas. Se sienten crujir algunos tabiques de madera. La sensación percibida es semejante a la que produciría el paso de un vehículo pesado. Los automóviles detenidos se mecen.

V.- La mayoría de las personas lo perciben aún en el exterior. En los interiores, durante la noche, muchas personas despiertan. Los líquidos oscilan dentro de sus recipientes y aún pueden derramarse. Los objetos inestables se mueven o se vuelcan. Los péndulos de los relojes alteran su ritmo o se detienen. Es posible estimar la dirección principal del movimiento sísmico.

VI.- Lo perciben todas las personas. Se atemorizan y huyen hacia el exterior. Se siente inseguridad para caminar. Se quiebran los vidrios de las ventanas, la vajilla y los objetos frágiles. Los juguetes, libros y otros objetos caen de los armarios. Los cuadros suspendidos de las murallas caen. Los muebles se desplazan o se vuelcan. Se producen grietas en algunos estucos. Se hace visible el movimiento de los árboles y arbustos, o bien, se les oye crujir. Se siente el tañido de las campanas pequeñas de iglesias y escuelas.

VII.- Los objetos colgantes se estremecen. Se experimenta dificultad para mantenerse en pie. El fenómeno es percibido por los conductores de automóviles en marcha. Se producen daños de consideración en estructuras de albañilería mal construidas o mal proyectadas. Sufren daños menores (grietas) las estructuras corrientes de albañilería bien construidas. Se dañan los muebles. Caen trozos de estuco, ladrillos, parapetos, cornisas y diversos elementos arquitectónicos. Las chimeneas débiles se quiebran al nivel de la techumbre. Se producen ondas en los lagos; el agua se enturbia. Los terraplenes y taludes de arena o grava experimentan pequeños deslizamientos o hundimientos. Se dañan los canales de hormigón para regadío. Tañen todas las campanas.

VIII.- Se hace difícil e inseguro el manejo de vehículos. Se producen daños de consideración y aún el derrumbe parcial en estructuras de albañilería bien construidas. En

11 Fuente: Servicio Sismológico, Departamento de Geofísica, Universidad de Chile.

estructuras de albañilería especialmente bien proyectadas y construidas sólo se producen daños leves. Caen murallas de albañilería. Caen chimeneas en casas e industrias; caen igualmente monumentos, columnas, torres y estanques elevados. Las casas de madera se desplazan y aún se salen totalmente de sus bases. Los tabiques se desprenden. Se quiebran las ramas de los árboles. Se producen cambios en las corrientes de agua y en la temperatura de vertientes y pozos. Aparecen grietas en el suelo húmedo, especialmente en la superficie de las pendientes escarpadas.

IX.- Se produce pánico general. Las estructuras de albañilería mal proyectadas o mal construidas se destruyen. Las estructuras corrientes de albañilería bien construidas se dañan y a veces se derrumban totalmente. Las estructuras de albañilería bien proyectadas y bien construidas se dañan seriamente. Los cimientos se dañan. Las estructuras de madera son removidas de sus cimientos. Sufren daños considerables los depósitos de agua, gas, etc. Se quiebran las tuberías (cañerías) subterráneas. Aparecen grietas aún en suelos secos. En las regiones aluviales, pequeñas cantidades de lodo y arena son expelidas del suelo.

X.- Se destruye gran parte de las estructuras de albañilería de toda especie. Se destruyen los cimientos de las estructuras de madera. Algunas estructuras de madera bien construidas, incluso puentes, se destruyen. Se producen grandes daños en represas, diques y malecones. Se producen grandes desplazamientos del terreno en los taludes. El agua de canales, ríos, lagos, etc. sale proyectada a las riberas. Cantidades apreciables de lodo y arena se desplazan horizontalmente sobre las playas y terrenos planos. Los rieles de las vías férreas quedan ligeramente deformados.

XI.- Muy pocas estructuras de albañilería quedan en pie. Los rieles de las vías férreas quedan fuertemente deformados. Las tuberías (cañerías subterráneas) quedan totalmente fuera de servicio.

XII.- El daño es casi total. Se desplazan grandes masas de roca. Los objetos saltan al aire. Los niveles y perspectivas quedan distorsionados.

Anexo 2 – Resultado simulaciones.

Re

gió

n

Comuna de

epicentro

Latitud Fracción

viviendas

con

daños

mayores

Fracción de

viviendas

destruidas

15 GENERAL LAGOS 17.8 0.41% 0.15%

15 PUTRE 18.2 0.50% 0.19%

15 ARICA 18.5 0.60% 0.21%

15 CAMARONES 19.0 0.68% 0.29%

1 COLCHANE 19.3 0.47% 0.15%

1 CAMINA 19.3 0.66% 0.27%

1 HUARA 19.8 0.76% 0.31%

1 IQUIQUE 20.2 0.76% 0.26%

1 ALTO HOSPICIO 20.2 0.76% 0.27%

1 POZO ALMONTE 20.3 0.74% 0.27%

1 PICA 20.5 0.69% 0.26%

2 OLLAGUE 21.2 0.45% 0.12%

2 TOCOPILLA 22.1 0.68% 0.20%

2 MARIA ELENA 22.3 0.70% 0.22%

2 CALAMA 22.5 0.62% 0.17%

2 SIERRA GORDA 22.9 0.67% 0.23%

2 SAN PEDRO DE ATACAMA

22.9 0.45% 0.15%

2 MEJILLONES 23.1 0.65% 0.23%

2 ANTOFAGASTA 23.6 0.61% 0.20%

2 TALTAL 25.4 0.47% 0.23%

3 CHANARAL 26.3 0.57% 0.33%

3 DIEGO DE ALMAGRO

26.4 0.56% 0.33%

3 CALDERA 27.1 0.72% 0.40%

5 ISLA DE PASCUA 27.1 0.01% 0.00%

3 COPIAPO 27.4 0.79% 0.40%

3 TIERRA AMARILLA 27.5 0.81% 0.41%

3 HUASCO 28.5 1.15% 0.51%

3 FREIRINA 28.5 1.20% 0.52%

3 VALLENAR 28.6 1.22% 0.53%

3 ALTO DEL CARMEN 28.9 1.39% 0.58%

4 LA HIGUERA 29.5 2.00% 0.77%

4 LA SERENA 29.9 2.52% 0.82%

4 COQUIMBO 30.0 2.59% 0.83%

4 VICUNA 30.0 2.61% 0.84%

4 PAIHUANO 30.1 2.59% 0.82%

4 ANDACOLLO 30.2 3.04% 0.90%

4 RIO HURTADO 30.3 3.01% 0.88%

4 OVALLE 30.6 3.84% 1.01%

4 MONTE PATRIA 30.7 4.09% 1.04%

4 PUNITAQUI 30.8 4.45% 1.12%

4 COMBARBALA 31.2 5.68% 1.42%

4 CANELA 31.4 6.39% 1.67%

4 ILLAPEL 31.6 7.70% 2.20%

4 SALAMANCA 31.8 7.26% 2.01%

4 LOS VILOS 31.9 8.88% 2.81%

5 PETORCA 32.3 11.48% 4.28%

5 CABILDO 32.4 12.60% 4.95%

5 LA LIGUA 32.5 12.59% 4.93%

5 PAPUDO 32.5 12.52% 4.87%

5 ZAPALLAR 32.6 12.85% 5.05%

5 PUTAENDO 32.6 13.81% 5.69%

5 PUCHUNCAVI 32.7 13.68% 5.49%

5 NOGALES 32.7 14.37% 5.94%

5 SANTA MARIA 32.7 14.48% 6.05%

5 SAN FELIPE 32.8 14.60% 6.12%

5 PANQUEHUE 32.8 14.84% 6.24%

5 CATEMU 32.8 14.88% 6.26%

5 LA CALERA 32.8 14.69% 6.11%

5 QUINTERO 32.8 13.89% 5.59%

5 HIJUELAS 32.8 14.85% 6.21%

5 SAN ESTEBAN 32.8 14.67% 6.15%

5 LA CRUZ 32.8 14.88% 6.20%

5 LOS ANDES 32.8 14.88% 6.25%

5 LLAY-LLAY 32.8 15.24% 6.44%

5 RINCONADA 32.8 15.11% 6.37%

5 CALLE LARGA 32.9 15.07% 6.34%

5 QUILLOTA 32.9 15.14% 6.33%

5 CONCON 32.9 14.56% 5.94%

5 OLMUE 33.0 15.85% 6.70%

5 LIMACHE 33.0 15.68% 6.59%

5 VINA DEL MAR 33.0 14.94% 6.14%

5 QUILPUE 33.0 15.34% 6.38%

5 VALPARAISO 33.0 14.70% 6.00%

5 VILLA ALEMANA 33.1 15.53% 6.48%

13 TIL-TIL 33.1 16.46% 6.93%

13 COLINA 33.2 16.71% 6.81%

13 LAMPA 33.3 17.17% 7.03%

5 CASABLANCA 33.3 16.33% 6.94%

13 LO BARNECHEA 33.4 16.75% 6.63%

13 QUILICURA 33.4 17.23% 6.82%

5 ALGARROBO 33.4 15.38% 6.43%

13 HUECHURABA 33.4 17.07% 6.71%

13 CONCHALI 33.4 17.18% 6.75%

13 CURACAVI 33.4 17.24% 7.23%

13 RECOLETA 33.4 17.14% 6.70%

13 RENCA 33.4 17.28% 6.79%

5 EL QUISCO 33.4 15.30% 6.38%

13 VITACURA 33.4 17.07% 6.67%

13 LAS CONDES 33.4 16.95% 6.63%

13 INDEPENDENCIA 33.4 17.22% 6.73%

13 CERRO NAVIA 33.4 17.36% 6.82%

13 QUINTA NORMAL 33.4 17.29% 6.76%

13 PROVIDENCIA 33.4 17.12% 6.67%

13 SANTIAGO 33.4 17.22% 6.70%

13 PUDAHUEL 33.4 17.41% 6.84%

13 LA REINA 33.4 16.99% 6.62%

13 LO PRADO 33.5 17.36% 6.79%

13 NUNOA 33.5 17.11% 6.65%

13 ESTACION CENTRAL 33.5 17.34% 6.76%

5 EL TABO 33.5 15.63% 6.57%

13 PENALOLEN 33.5 17.03% 6.62%

13 SAN MIGUEL 33.5 17.27% 6.70%

13 SAN JOAQUIN 33.5 17.23% 6.68%

13 MACUL 33.5 17.17% 6.66%

13 PEDRO AGUIRRE CERDA

33.5 17.32% 6.73%

13 CERRILLOS 33.5 17.40% 6.78%

13 MAIPU 33.5 17.46% 6.84%

13 MARIA PINTO 33.5 17.39% 7.27%

13 LO ESPEJO 33.5 17.38% 6.76%

13 LA FLORIDA 33.5 17.15% 6.65%

13 LA GRANJA 33.5 17.25% 6.69%

13 SAN RAMON 33.5 17.29% 6.70%

13 LA CISTERNA 33.5 17.33% 6.73%

5 CARTAGENA 33.5 15.86% 6.70%

13 PADRE HURTADO 33.6 17.52% 6.90%

13 EL BOSQUE 33.6 17.36% 6.75%

13 LA PINTANA 33.6 17.28% 6.71%

5 SAN ANTONIO 33.6 15.85% 6.69%

13 SAN BERNARDO 33.6 17.42% 6.80%

13 CALERA DE TANGO 33.6 17.54% 6.95%

13 PENAFLOR 33.6 17.59% 7.11%

13 MELIPILLA 33.6 17.07% 7.26%

13 PUENTE ALTO 33.6 17.16% 6.71%

13 PIRQUE 33.6 17.14% 6.70%

5 SANTO DOMINGO 33.6 15.76% 6.63%

5 JUAN FERNANDEZ 33.6 0.02% 0.19%

13 TALAGANTE 33.7 17.56% 7.07%

13 EL MONTE 33.7 17.51% 7.24%

13 SAN JOSE DE MAIPO 33.7 16.30% 6.53%

13 BUIN 33.7 17.39% 6.95%

13 ISLA DE MAIPO 33.8 17.48% 7.13%

13 PAINE 33.8 17.26% 6.99%

13 SAN PEDRO 33.9 16.18% 6.81%

6 NAVIDAD 34.0 14.56% 5.74%

6 SAN FRANCISCO DE MOSTAZAL

34.0 16.79% 6.89%

13 ALHUE 34.0 16.69% 6.97%

6 CODEGUA 34.0 16.52% 6.76%

6 GRANEROS 34.1 16.51% 6.77%

6 LITUECHE 34.1 14.71% 5.74%

6 RANCAGUA 34.2 16.12% 6.56%

6 MACHALI 34.2 15.93% 6.46%

6 LA ESTRELLA 34.2 14.81% 5.75%

6 DONIHUE 34.2 16.06% 6.51%

6 OLIVAR 34.2 16.01% 6.48%

6 COINCO 34.3 15.85% 6.36%

6 REQUINOA 34.3 15.75% 6.31%

6 LAS CABRAS 34.3 15.48% 6.12%

6 COLTAUCO 34.3 15.74% 6.28%

6 PICHIDEGUA 34.4 15.27% 5.94%

6 QUINTA DE TILCOCO 34.4 15.50% 6.10%

6 PEUMO 34.4 15.34% 5.97%

6 MARCHIGUE 34.4 14.19% 5.22%

6 PICHILEMU 34.4 12.94% 4.40%

6 RENGO 34.4 15.23% 5.93%

6 SAN VICENTE 34.4 15.13% 5.81%

6 MALLOA 34.4 15.10% 5.81%

6 PERALILLO 34.5 14.43% 5.31%

6 SAN FERNANDO 34.6 14.47% 5.33%

6 PALMILLA 34.6 14.21% 5.09%

6 PUMANQUE 34.6 13.64% 4.72%

6 PLACILLA 34.6 14.27% 5.14%

6 SANTA CRUZ 34.6 14.08% 4.99%

6 PAREDONES 34.7 12.78% 4.18%

6 NANCAGUA 34.7 14.09% 4.99%

6 CHIMBARONGO 34.7 13.92% 4.90%

6 CHEPICA 34.7 13.79% 4.76%

6 LOLOL 34.7 13.24% 4.41%

7 VICHUQUEN 34.8 11.89% 3.63%

7 TENO 34.9 13.31% 4.44%

7 RAUCO 34.9 12.98% 4.19%

7 ROMERAL 35.0 12.85% 4.14%

7 HUALANE 35.0 12.15% 3.73%

7 CURICO 35.0 12.74% 4.05%

7 LICANTEN 35.0 11.72% 3.52%

7 SAGRADA FAMILIA 35.0 12.65% 3.98%

7 SAN JAVIER 35.1 12.41% 3.83%

7 CUREPTO 35.1 11.41% 3.37%

7 MOLINA 35.1 12.24% 3.75%

7 RIO CLARO 35.3 11.63% 3.45%

7 SAN RAFAEL 35.3 11.51% 3.39%

7 CONSTITUCION 35.3 10.02% 2.90%

7 PELARCO 35.4 11.32% 3.31%

7 PENCAHUE 35.4 11.08% 3.27%

7 TALCA 35.4 11.12% 3.26%

7 MAULE 35.5 10.87% 3.21%

7 SAN CLEMENTE 35.6 10.84% 3.16%

7 EMPEDRADO 35.6 10.08% 3.13%

7 VILLA ALEGRE 35.7 10.56% 3.18%

7 COLBUN 35.7 10.40% 3.04%

7 YERBAS BUENAS 35.8 10.37% 3.10%

7 PELLUHUE 35.8 9.42% 3.15%

7 LINARES 35.9 10.16% 3.11%

7 CAUQUENES 36.0 9.74% 3.37%

7 LONGAVI 36.0 9.98% 3.16%

7 RETIRO 36.0 9.91% 3.24%

8 COBQUECURA 36.1 9.08% 3.35%

7 PARRAL 36.2 9.78% 3.32%

7 CHANCO 36.3 9.25% 3.52%

8 QUIRIHUE 36.3 9.48% 3.59%

8 NIQUEN 36.3 9.66% 3.41%

8 NINHUE 36.4 9.57% 3.70%

8 TREHUACO 36.4 9.37% 3.67%

8 COELEMU 36.5 9.34% 3.69%

8 SAN NICOLAS 36.5 9.61% 3.69%

8 PORTEZUELO 36.5 9.56% 3.77%

8 SAN FABIAN 36.6 8.96% 3.12%

8 SAN CARLOS 36.6 9.43% 3.56%

8 CHILLAN 36.6 9.52% 3.68%

8 TOME 36.6 9.05% 3.61%

8 CHILLAN VIEJO 36.6 9.53% 3.70%

8 RANQUIL 36.6 9.47% 3.82%

8 PINTO 36.7 9.31% 3.56%

8 TALCAHUANO 36.7 8.83% 3.54%

8 PENCO 36.7 9.05% 3.65%

8 QUILLON 36.7 9.52% 3.89%

8 BULNES 36.7 9.53% 3.85%

8 CONCEPCION 36.8 8.93% 3.61%

8 TUCAPEL 36.8 9.08% 3.69%

8 HUALPEN 36.8 8.89% 3.60%

8 SAN IGNACIO 36.8 9.35% 3.69%

8 FLORIDA 36.8 9.42% 3.91%

8 SAN PEDRO DE LA PAZ

36.8 8.89% 3.63%

8 EL CARMEN 36.9 9.27% 3.72%

8 CHIGUAYANTE 36.9 9.05% 3.75%

8 HUALQUI 37.0 9.17% 3.85%

8 PEMUCO 37.0 9.26% 3.81%

8 CORONEL 37.0 8.73% 3.66%

8 CABRERO 37.0 9.43% 4.02%

8 LOTA 37.1 8.83% 3.75%

8 YUMBEL 37.1 9.41% 4.07%

8 YUNGAY 37.1 9.11% 3.77%

8 SANTA JUANA 37.2 9.15% 3.99%

8 ARAUCO 37.2 8.55% 3.70%

8 SAN ROSENDO 37.3 9.29% 4.12%

8 LAJA 37.3 9.29% 4.12%

8 ANTUCO 37.3 8.35% 3.29%

8 QUILLECO 37.5 8.76% 3.70%

8 LOS ANGELES 37.5 9.14% 4.04%

8 CURANILAHUE 37.5 8.46% 3.73%

8 NACIMIENTO 37.5 9.17% 4.15%

8 NEGRETE 37.6 9.13% 4.11%

8 LEBU 37.6 7.79% 3.31%

8 LOS ALAMOS 37.6 8.19% 3.58%

9 RENAICO 37.7 9.07% 4.11%

8 SANTA BARBARA 37.7 8.64% 3.70%

8 QUILACO 37.7 8.62% 3.68%

8 MULCHEN 37.7 8.86% 3.91%

9 ANGOL 37.8 8.96% 4.10%

8 CANETE 37.8 8.24% 3.64%

8 ALTO BIOBIO 37.9 7.73% 3.05%

9 COLLIPULLI 38.0 8.80% 3.97%

9 LOS SAUCES 38.0 8.79% 4.02%

8 CONTULMO 38.0 8.38% 3.75%

9 PUREN 38.0 8.56% 3.88%

9 ERCILLA 38.1 8.66% 3.88%

9 LUMACO 38.2 8.61% 3.90%

9 VICTORIA 38.2 8.09% 3.55%

9 TRAIGUEN 38.2 8.61% 3.88%

8 TIRUA 38.3 7.75% 3.31%

9 GALVARINO 38.4 8.46% 3.78%

9 PERQUENCO 38.4 8.36% 3.68%

9 LONQUIMAY 38.4 6.38% 2.24%

9 CURACAUTIN 38.5 7.84% 3.31%

9 LAUTARO 38.5 8.29% 3.62%

9 CHOLCHOL 38.6 8.27% 3.62%

8 COIHUECO 38.6 8.01% 3.44%

9 VILCUN 38.7 8.01% 3.44%

9 CARAHUE 38.7 7.93% 3.44%

9 NUEVA IMPERIAL 38.8 8.08% 3.51%

9 TEMUCO 38.8 8.15% 3.53%

9 PADRE LAS CASAS 38.8 8.12% 3.51%

9 SAAVEDRA 38.8 7.55% 3.22%

9 MELIPEUCO 38.9 7.00% 2.81%

9 CUNCO 38.9 7.48% 3.16%

9 FREIRE 39.0 7.92% 3.44%

9 TEODORO SCHMIDT 39.0 7.77% 3.38%

9 PITRUFQUEN 39.0 7.89% 3.43%

9 GORBEA 39.1 7.75% 3.39%

9 TOLTEN 39.2 7.37% 3.21%

14 LANCO 39.3 7.56% 3.35%

9 PUCON 39.3 6.97% 2.95%

9 VILLARRICA 39.3 7.27% 3.16%

9 CURARREHUE 39.4 6.24% 2.47%

9 LONCOCHE 39.4 7.42% 3.30%

14 MARIQUINA 39.5 7.15% 3.17%

14 MAFIL 39.6 7.03% 3.13%

14 PANGUIPULLI 39.6 6.89% 3.06%

14 VALDIVIA 39.8 6.64% 2.88%

14 LOS LAGOS 39.9 6.78% 3.04%

14 CORRAL 39.9 6.36% 2.71%

14 PAILLACO 40.1 6.49% 2.91%

14 FUTRONO 40.1 6.27% 2.81%

14 LA UNION 40.3 6.14% 2.75%

14 LAGO RANCO 40.3 6.07% 2.72%

14 RIO BUENO 40.3 6.12% 2.76%

10 SAN PABLO 40.4 6.01% 2.71%

10 SAN JUAN DE LA COSTA

40.5 5.63% 2.50%

10 OSORNO 40.6 5.48% 2.37%

10 PUYEHUE 40.7 5.61% 2.55%

10 RIO NEGRO 40.8 5.40% 2.46%

10 PURRANQUE 40.9 5.26% 2.41%

10 PUERTO OCTAY 41.0 5.24% 2.41%

10 FRUTILLAR 41.1 5.01% 2.29%

10 FRESIA 41.2 4.80% 2.17%

10 LLANQUIHUE 41.3 4.81% 2.17%

10 PUERTO VARAS 41.3 4.73% 2.13%

10 LOS MUERMOS 41.4 4.42% 1.99%

10 PUERTO MONTT 41.5 4.50% 2.01%

10 COCHAMO 41.5 4.21% 1.86%

10 MAULLIN 41.6 4.05% 1.81%

10 CALBUCO 41.8 4.01% 1.81%

10 ANCUD 41.9 3.54% 1.55%

10 HUALAIHUE 42.0 3.59% 1.60%

10 QUEMCHI 42.1 3.34% 1.48%

10 DALCAHUE 42.4 2.93% 1.24%

10 CURACO DE VELEZ 42.4 2.88% 1.21%

10 CASTRO 42.5 2.75% 1.13%

10 QUINCHAO 42.5 2.85% 1.20%

10 PUQUELDON 42.6 2.65% 1.08%

10 CHONCHI 42.6 2.54% 1.02%

10 QUEILEN 42.9 2.29% 0.88%

10 CHAITEN 42.9 2.22% 0.81%

10 QUELLON 43.1 1.97% 0.70%

10 FUTALEUFU 43.2 1.64% 0.44%

10 PALENA 43.6 1.23% 0.28%

11 GUAITECAS 43.9 1.15% 0.32%

11 LAGO VERDE 44.2 0.85% 0.21%

11 CISNES 44.5 0.84% 0.24%

11 AYSEN 45.4 0.56% 0.23%

11 COYHAIQUE 45.6 0.51% 0.22%

11 RIO IBANEZ 46.3 0.37% 0.19%

11 CHILE CHICO 46.5 0.32% 0.16%

11 COCHRANE 47.3 0.21% 0.08%

11 TORTEL 47.8 0.13% 0.03%

11 OHIGGINS 48.4 0.09% 0.02%

12 TORRES DEL PAINE 51.3 0.30% 0.09%

12 NATALES 51.7 0.37% 0.14%

12 LAGUNA BLANCA 52.3 0.49% 0.25%

12 SAN GREGORIO 52.3 0.45% 0.21%

12 RIO VERDE 52.7 0.57% 0.33%

12 PRIMAVERA 52.7 0.44% 0.21%

12 PUNTA ARENAS 53.2 0.62% 0.31%

12 PORVENIR 53.3 0.59% 0.32%

12 TIMAUKEL 54.3 0.33% 0.12%

12 CABO DE HORNOS 54.9 0.13% 0.01%