Desarrollan un simulador urbano que estima el riesgo sísmico futuro

Un equipo de investigación de las universidades de Sevilla y Almería ha desarrollado un simulador de los daños que ocasionarían los movimientos sísmicos en los edificios de las ciudades. De esta manera, se podrá evaluar qué modelo de expansión urbana es la más segura para la población. Además, los investigadores confirman que las consecuencias negativas se minimizan si se refuerza la reforma de las construcciones, frente a la creación de nuevos núcleos de edificios.

Los investigadores confirman que las consecuencias negativas de los terremotos se minimizan si se refuerza la reforma de las construcciones, frente a la creación de nuevos núcleos de edificios.

La novedad del estudio radica en abordar la ciudad combinando la evaluación del riesgo sísmico de la zona y los modelos de autómatas celulares. Estos sistemas matemáticos simulan el desarrollo urbano y la distribución de los usos del suelo, con lo que son capaces de prever escenarios. Además, permiten comprender la evolución y proporcionar el conocimiento necesario a quienes toman las decisiones para anticipar nuevas posibilidades en el futuro.

El objetivo del estudio es evaluar cuál de los escenarios tras un seísmo tendría un menor riesgo para la población. En el artículo ‘Future urban seismic risk scenarios using a cellular automata model’ publicado en la revista European Planning Studies los expertos aplican al riesgo sísmico el modelo de autómatas celulares y así analizan las circunstancias de crecimiento urbano y su influencia en los daños con el fin de elaborar políticas más acertadas en la gestión del suelo.

Para conocer las consecuencias de un terremoto, la organización del territorio es, según los expertos, una de las variables más importantes para evaluar con más acierto los daños que pueden producirse. El modelo de autómatas celulares consiste en una cuadrícula con celdas, donde cada una tiene un estado y un conjunto de reglas y características que determinan la siguiente fase. Su evolución depende del comportamiento de las demás. De esta manera, se puede simular, por ejemplo, la pauta de un edificio con una ubicación, estructura, materiales y habitantes concretos ante diferentes situaciones incluyendo la influencia que tendrían sobre él las demás construcciones vecinas, cada una también con sus peculiaridades.

De esta manera, los expertos han configurado la ciudad como un sistema donde los procesos de expansión y renovación dependen de las interacciones de los componentes que afectan a la fragilidad de los edificios y la exposición de la población a lo largo del tiempo. “Con respecto a la gestión del riesgo sísmico, podríamos decir que los marcos que deben promoverse son aquellos en los que se renuevan las construcciones más vulnerables y se intensifica el desarrollo en áreas de baja peligrosidad”, afirma a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Sevilla Daniel Navarro, autor del artículo.

El investigador de la Universidad de Sevilla Daniel Navarro, autor del artículo.

Conocer cómo crecer para no caer

El caso de estudio seleccionado ha sido Adra (Almería), donde existen dos zonas en las que se han obtenido intensidades símicas de 7 y 7.5 para un periodo de retorno de 475 años. Por otro lado, han caracterizado los edificios considerando cuatro clases de vulnerabilidad. Desde estructuras de mampostería, las más débiles, hasta las de hormigón armado, más fuertes. Además, la edad de un edificio determina cómo se construyó según las técnicas, los materiales y los códigos de construcción, que junto a una legislación más restrictiva, hace que los edificios más nuevos sean más resistentes que otros antiguos. Así, los edificios más vulnerables se concentran en la parte histórica de la ciudad, mientras que los más resistentes se encuentran en la periferia donde se levantan nuevos edificios.

Crecimiento de la ciudad de Adra desde 1956 a 2010.

Después de calcular el riesgo sísmico actual, se obtuvieron dos escenarios futuros diferentes con el modelo de autómata celular. El primero corresponde a una situación de ‘negocio como siempre’, es decir, lo que sucedería si el desarrollo urbano continuara como en años anteriores, considerando tasas similares de renovación urbana frente a la expansión y la misma cantidad de inversión. El segundo entorno corresponde a una situación de ‘apoyo a la renovación’. Este modelo considera una mayor preferencia por la construcción de edificios nuevos frente a la renovación de los antiguos que en el escenario anterior.

Tras los estudios, confirmaron que el riesgo medio en el segundo escenario es más bajo que en el primero, aunque las diferencias no son grandes debido al tamaño de la ciudad y la extensión temporal considerada. De estos resultados, se deduce que se debe promover la renovación urbana para reducir el impacto de un terremoto. Al aumentar la reforma de construcciones, los edificios con mayor vulnerabilidad son reemplazados por otros más resistentes y, al mismo tiempo, se reduce el crecimiento de la ciudad en las áreas con condiciones de suelo blando, siendo estas las de mayor peligrosidad durante un sismo.

Los resultados muestran que los edificios más vulnerables se concentran en la parte histórica de la ciudad, mientras que los más resistentes se encuentran en los suburbios donde se erigen nuevos edificios.

Los investigadores plantean a partir de esta investigación la aplicación de esta metodología a una ciudad más grande con un mayor riesgo debido a una exposición y a un peligro diferente, como inundaciones u olas de calor, por un lado, y la elaboración de un modelo más sofisticado que simule cambios en la ubicación de la población, por otro.

Los trabajos se han financiado con fondos propios del grupo de investigación en Geofísica Aplicada de la Universidad de Almería y del equipo de Ordenación del Litoral y Tecnologías de Información Territorial de la Universidad de Sevilla.

Referencias

Daniel Navarro, Manuel Navarro e Ismael Vallejo. ‘Future urban seismic risk scenarios using a cellular automata model’. European Planning Studies.2019.

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