Evaluación probabilista del riesgo sísmico en Lorca mediante simulaciones de escenarios

Abstract

En este artículo se ha realizado una evaluación probabilista e integral del riesgo sísmico para las edificaciones de Lorca, la ciudad más afectada tras el sismo de mayo de 2011 en la Región de Murcia, España. La amenaza sísmica se ha representado mediante un conjunto de escenarios estocásticos que permite considerar el efecto de eventos pequeños, moderados y extremos en las posibles pérdidas futuras. Mediante funciones de transferencia espectrales, se ha considerado la respuesta dinámica del suelo. Se ha utilizado una base de datos de elementos expuestos con nivel de resolución edificio por edificio, la cual permite la desagregación de los resultados en diferentes categorías y, además, la obtención de mapas de riesgo sísmico para la visualización de la distribución geográfica de las pérdidas futuras. Para cada una de las tipologías estructurales identificadas se ha asignado una función de vulnerabilidad que permite obtener las pérdidas esperadas para diferentes niveles de aceleración. Los resultados de riesgo se han obtenido en forma de curva de excedencia de pérdidas a partir de la cual pueden derivarse otras métricas probabilistas de riesgo como la pérdida anual esperada y la pérdida máxima probable. Los resultados de riesgo resultan útiles para los tomadores de decisiones en ámbitos de planeación de emergencia, desarrollo de planes de refuerzo de edificaciones existentes y protección financiera mediante mecanismos tradicionales de seguro y reaseguro u otros instrumentos alternativos para la transferencia del riesgo.

A comprehensive and probabilistic seismic risk assessment has been performed for the buildings of Lorca, the most affected city in the region of Murcia, Spain, after the May 2011 earthquake. Seismic hazard is represented through a set of stochastic scenarios that allow accounting for small, moderate and extreme events in the future losses, also through spectral transfer functions the dynamic soil response has been considered. A building by building resolution level database has been used allowing the disaggregation of risk results in several categories besides allowing the generation of risk maps to visualize the geographical distribution of the future losses. For each of the identified building classes a vulnerability function has been assigned to determine the expected losses for different acceleration levels. Risk results have been obtained in terms of the loss exceedance curve from where other probabilistic risk metrics such as the average annual loss and the probable maximum loss can be derived. Risk results are useful for the decision-makers in the fields of emergency planning, existent building retrofitting schemes and financial protection through traditional insurance and reinsurance schemes or with alternative risk transfer instruments.