Análisis cuantitativo del riesgo de desprendimientos rocosos en infraestructuras viarias, incorporando el efecto de la fragmentación

Abstract

Al llarg de les dues últimes dècades han incrementat els treballs sobre l'avaluació i quantificació del risc en infraestructures viàries enfront d'esdeveniments naturals. La identificació i seguiment de vessants potencialment inestables és el primer pas en aquesta quantificació del risc. Els despreniments rocosos són un dels principals tipus de moviments del terreny, tant d'origen natural com antròpic, que provoquen importants pèrdues humanes i econòmiques cada any. Aquest treball es centra en avaluar i quantificar el risc d'aquests esdeveniments geològics amb la finalitat de generar mapes de risc per a diferents escenaris, amb la fi última l’objectiu de reduir el seu impacte sobre infraestructures lineals, edificacions i vides humanes. Avui en dia, els programes de simulació de despreniments rocosos constitueixen una eina imprescindible per a l'anàlisi quantitatiu del risc, que juntament amb tècniques geomàtiques poden arribar a estimar, entre altres valors, les trajectòries, energies i freqüències de pas de blocs a la zona afectada, tant en 2D com en 3D. Amb aquesta informació és possible identificar les àrees de perill i, fins i tot, quantificar el risc en termes monetaris o de víctimes humanes. En aquest document es proposa una metodologia per a automatitzar al màxim el flux de treball de l'avaluació quantitativa del risc de despreniments rocosos, emprant l'eina de simulació de despreniments RockGIS, que considera el fenomen de la fragmentació dels blocs al llarg de la seva trajectòria, en combinació amb eines de Sistemes d'Informació Geogràfica (SIG) per a la visualització i anàlisi de dades geoespacials com el QGIS. Partint de la base d'un Model Digital d'Elevacions (MDE), s'identifiquen els punts de sortida dels blocs amb eines SIG, afegint a aquesta informació la relació magnitud-freqüència dels despreniments i els elements exposat de la infraestructura lineal, l'usuari és capaç d'obtenir mapes de perillositat i risc espacialment distribuït, així com quantif

A lo largo de las dos últimas décadas han incrementado los trabajos sobre la evaluación y cuantificación del riesgo en infraestructuras viarias frente a eventos naturales. La identificación y seguimiento de laderas potencialmente inestables es el primer paso en dicha cuantificación del riesgo. Los desprendimientos rocosos son uno de los principales tipos de movimientos del terreno, tanto de origen natural como antrópico, que provocan importantes pérdidas humanas y económicas cada año. Este trabajo se centra en evaluar y cuantificar el riesgo de dichos eventos geológicos con el fin de generar mapas de riesgo para diferentes escenarios, con el fin último de reducir su impacto sobre infraestructuras lineales, edificaciones y vidas humanas. A día de hoy los programas de simulación de desprendimientos rocosos constituyen una herramienta imprescindible para el análisis cuantitativo del riesgo, que junto con técnicas geomáticas pueden llegar a estimar, entre otros valores, las trayectorias, energías y frecuencias de paso de bloques en la zona afectada, tanto en 2D como en 3D. Con esta información es posible identificar las áreas de peligro e incluso cuantificar el riesgo en términos monetarios o de víctimas humanas. En este documento se propone una metodología para automatizar al máximo el flujo de trabajo de la evaluación cuantitativa del riesgo de desprendimientos rocosos, empleando la herramienta de simulación de desprendimientos RockGIS, que considera el fenómeno de fragmentación de los bloques a lo largo de su trayectoria, en combinación con herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) para la visualización y análisis de datos geoespaciales como QGIS. Partiendo de la base de un Modelo Digital de Elevación (MDE), se identifican los puntos de salida de los bloques con SIG, esta información junto con la relación magnitud-frecuencia del macizo y de la estructura lineal, el usuario es capaz de obtener mapas de peligrosidad y riesgo espacialmente distribuido, as

Research in quantitative risk assessments (QRA) for natural events has increased over the last decades. The identification and monitoring of potentially unstable slopes is the first step in such risk quantification. Rockfalls are one of the main forms of ground movements from both natural and anthropic source, which causes larges human and economic losses over the years. This paper focuses on assessing and quantifying the risk of such geological events in order to generate risk maps for different scenarios, meaning to reduce their impact on linear infrastructures, buildings and human lives. Nowadays, rockfall simulation programs are an essential tool for quantitative risk analysis, which along with geomatic processes estimate, among other values, trajectories, energies and frequencies of passage of blocks in the affected area, both in 2D and 3D. With this information it is possible to identify hazard areas and even quantify the risk in monetary terms or human casualties. This paper proposes a methodology to automatize as much as possible the workflow of quantitative rockfall risk assessment (QRA), using the RockGIS rockfall simulation tool, which considers the fragmentation phenomenon of blocks along their trajectory, and incorporating Geographic Information Systems (GIS) tools for visualization and analysis of geospatial data such as QGIS. Starting with only a Digital Elevation Model (DEM), the source points of the potential falling blocks are identified with GIS, this information combined with the magnitude-frequency relationship of the massif and the geometry and attributes of the linear structure, the user is able to obtain spatially distributed hazard and risk maps, as well as to quantify the level of risk along the linear structure. The methodological process of risk calculation has been implemented to 9 km road section of the LV-9124 in Sant Esteve de la Sarga in Lleida, Catalonia. Spatially distributed maps and longitudinal risk profiles have been obtained.