Viviendas de adobe en Chile: Simulando el impacto de futuros terremotos. Eduardo Fajnzylber 1. Noviembre 2011

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1 Viviendas de adobe en Chile: Simulando el impacto de futuros terremotos Eduardo Fajnzylber 1 Noviembre 2011 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.

2 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 ubicado en Peñaflor o Talagante destruiría cerca del 7.4% de las viviendas del país, dañando cerca de 18.2%. 2 Reporte USGS

3 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 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 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. 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, 4 ONEMI (2010).

4 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 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 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 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. 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. 6 En la sección 3 se presentan más detalles sobre la Encuesta Post Terremoto, EPT.

5 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 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).

6 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 Zona V VI VII VIII IX RM Zona Total muros Norte sur 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 0.3% 4.1% 7.5% 9.5% 9.7% 3.1% 3.3% 0.0% 4.2% cemento o piedra Tabique forrado por ambas caras 0.3% 8.1% 9.9% 19.2% 22.8% 5.2% 11.3% 0.9% 8.9% (madera u otro) Adobe 4.3% 21.6% 51.2% 65.8% 52.3% 40.3% 20.2% 0.0% 37.3% Tabique sin forro interior (madera 0.0% 17.7% 16.9% 27.5% 40.6% 10.6% 8.2% 2.2% 14.4% u otro) Barro, quincha, pirca u otro 0.0% 0.0% 15.3% 70.9% 67.1% 0.0% 43.0% 0.0% 21.0% artesanal tradicional Material de desecho y/ o reciclaje 0.0% 44.3% 0.0% 0.0% 29.3% (cartón, lata, sacos, plástico, etc.) 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 Zona V VI VII VIII IX RM Zona Total muros Norte sur 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

7 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 Adaptado de Barrientos (1980). 9 Los autores muestran que la curva tiene mejor ajuste al medir la distancia a la aspereza más cercana.

8 Figura 1 Modelos de Relación de atenuación de intensidad, Terremoto Feb 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 La curva inferior (en verde) representa la estimación realizada por Astroza y otros (2010) a partir de los antecedentes del terremoto de Febrero 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.

9 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) VARIABLES Especificación 1 Especificación 2 Especificación 3 (Barrientos) VD=Intensidad VD=Intensidad VD=Intensidad Distancia Distancia NO Distancia NO promediada promediada promediada Magnitud del evento 1.346*** 1.372*** 1.382*** (0.0267) (0.0314) (0.0311) Distancia al hipocentro ** *** *** ( ) ( ) ( ) Log(Distancia) *** *** *** (0.182) (0.121) (0.224) Dist*Log(Dist) *** ( ) Constant 4.228*** *** (0.413) (0.318) (0.393) Observations R-squared 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

10 Efecto terremoto 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) Distancia al epicentro (km) Especificación 1 (Barrientos) Especificación 2 Especificación 3 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

11 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: (2) Donde la variable dependiente toma el valor 1 si la vivienda i sufrió daños mayores (o fue destruida), la variable mide la distancia entre el centroide de la comuna y la

12 aspereza más cercana asociada al terremoto de febrero 2010 (cuyas coordenadas fueron obtenidas de Astroza y otros (2010)), la variable corresponde a la máxima educación de los jefes de hogar asociados a una vivienda determinada y la variable indexa 6 tipos distintos de muro identificados en la encuesta CASEN La función 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 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.

13 Tabla 4 Resultados estimación de modelos probit Prob(daño Prob(destrucción) mayor) Distancia aspereza más cercana *** *** ( ) ( ) Log(Distancia) 1.056** 2.919*** (0.482) (0.914) Educación jefe de hogar *** ** ( ) ( ) Muro - Albañilería 1.524* (0.824) (1.541) Muro - Tabique forrado (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** (2.899) (3.055) Muro - material desecho o reciclaje (8.790) (33.73) Muro - otro (Muro - Albañilería)*Log(Distancia) * (0.373) (0.717) (Muro - Tabique forrado)*log(distancia) (0.376) (0.724) (Muro - Adobe)*Log(Distancia) *** * (0.395) (0.715) (Muro -Tabique s/forro interior)*log(distancia) * (0.445) (0.829) (Muro - Barro, pirca, u otro)*log(distancia) * (1.306) (1.403) (Muro - material desecho o reciclaje)*log(distancia) (3.967) (14.82) (Muro - otro)*log(distancia) Constante *** *** (0.960) (1.786) Observations 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.

14 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.

15 Figura 3 Distribución geográfica del daño a nivel nacional en función de comuna del epicentro Fracción de viviendas con daños mayores ( , ] ( , ] (.04496, ] [ ,.04496] Fracción de viviendas destruidas ( , ] ( , ] (.01992, ] [ ,.01992] Fuente: Elaboración propia a partir de simulaciones basadas en CASEN 2009 y EPT 2010.

16 Fracción de las viviendas dañadas a nivel nacional 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 20.0% 18.0% 16.0% 14.0% 12.0% Fracción viviendas con daños mayores Fracción de viviendas destruidas 10.0% 8.0% 6.0% 4.0% 2.0% 0.0% Latitud (grados al sur del Ecuador) Fuente: Elaboración propia a partir de simulaciones basadas en CASEN 2009 y EPT 2010.

17 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).

18 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 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.

19 Anexo 1 - Escala de Intensidades de Mercalli Modificada 11 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.

20 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.

21 Región Anexo 2 Resultado simulaciones. Comuna de epicentro Latitud Fracción viviendas con daños mayores Fracción de viviendas destruidas 15 GENERAL LAGOS % 0.15% 15 PUTRE % 0.19% 15 ARICA % 0.21% 15 CAMARONES % 0.29% 1 COLCHANE % 0.15% 1 CAMINA % 0.27% 1 HUARA % 0.31% 1 IQUIQUE % 0.26% 1 ALTO HOSPICIO % 0.27% 1 POZO ALMONTE % 0.27% 1 PICA % 0.26% 2 OLLAGUE % 0.12% 2 TOCOPILLA % 0.20% 2 MARIA ELENA % 0.22% 2 CALAMA % 0.17% 2 SIERRA GORDA % 0.23% 2 SAN PEDRO DE % 0.15% ATACAMA 2 MEJILLONES % 0.23% 2 ANTOFAGASTA % 0.20% 2 TALTAL % 0.23% 3 CHANARAL % 0.33% 3 DIEGO DE % 0.33% ALMAGRO 3 CALDERA % 0.40% 5 ISLA DE PASCUA % 0.00% 3 COPIAPO % 0.40% 3 TIERRA AMARILLA % 0.41% 3 HUASCO % 0.51% 3 FREIRINA % 0.52% 3 VALLENAR % 0.53% 3 ALTO DEL CARMEN % 0.58% 4 LA HIGUERA % 0.77% 4 LA SERENA % 0.82% 4 COQUIMBO % 0.83% 4 VICUNA % 0.84% 4 PAIHUANO % 0.82% 4 ANDACOLLO % 0.90% 4 RIO HURTADO % 0.88% 4 OVALLE % 1.01% 4 MONTE PATRIA % 1.04% 4 PUNITAQUI % 1.12% 4 COMBARBALA % 1.42% 4 CANELA % 1.67% 4 ILLAPEL % 2.20% 4 SALAMANCA % 2.01% 4 LOS VILOS % 2.81% 5 PETORCA % 4.28% 5 CABILDO % 4.95% 5 LA LIGUA % 4.93% 5 PAPUDO % 4.87% 5 ZAPALLAR % 5.05% 5 PUTAENDO % 5.69% 5 PUCHUNCAVI % 5.49% 5 NOGALES % 5.94% 5 SANTA MARIA % 6.05% 5 SAN FELIPE % 6.12% 5 PANQUEHUE % 6.24% 5 CATEMU % 6.26% 5 LA CALERA % 6.11% 5 QUINTERO % 5.59% 5 HIJUELAS % 6.21% 5 SAN ESTEBAN % 6.15% 5 LA CRUZ % 6.20% 5 LOS ANDES % 6.25% 5 LLAY-LLAY % 6.44% 5 RINCONADA % 6.37% 5 CALLE LARGA % 6.34% 5 QUILLOTA % 6.33% 5 CONCON % 5.94% 5 OLMUE % 6.70% 5 LIMACHE % 6.59% 5 VINA DEL MAR % 6.14% 5 QUILPUE % 6.38% 5 VALPARAISO % 6.00% 5 VILLA ALEMANA % 6.48% 13 TIL-TIL % 6.93% 13 COLINA % 6.81% 13 LAMPA % 7.03% 5 CASABLANCA % 6.94% 13 LO BARNECHEA % 6.63%

22 13 QUILICURA % 6.82% 5 ALGARROBO % 6.43% 13 HUECHURABA % 6.71% 13 CONCHALI % 6.75% 13 CURACAVI % 7.23% 13 RECOLETA % 6.70% 13 RENCA % 6.79% 5 EL QUISCO % 6.38% 13 VITACURA % 6.67% 13 LAS CONDES % 6.63% 13 INDEPENDENCIA % 6.73% 13 CERRO NAVIA % 6.82% 13 QUINTA NORMAL % 6.76% 13 PROVIDENCIA % 6.67% 13 SANTIAGO % 6.70% 13 PUDAHUEL % 6.84% 13 LA REINA % 6.62% 13 LO PRADO % 6.79% 13 NUNOA % 6.65% 13 ESTACION CENTRAL % 6.76% 5 EL TABO % 6.57% 13 PENALOLEN % 6.62% 13 SAN MIGUEL % 6.70% 13 SAN JOAQUIN % 6.68% 13 MACUL % 6.66% 13 PEDRO AGUIRRE % 6.73% CERDA 13 CERRILLOS % 6.78% 13 MAIPU % 6.84% 13 MARIA PINTO % 7.27% 13 LO ESPEJO % 6.76% 13 LA FLORIDA % 6.65% 13 LA GRANJA % 6.69% 13 SAN RAMON % 6.70% 13 LA CISTERNA % 6.73% 5 CARTAGENA % 6.70% 13 PADRE HURTADO % 6.90% 13 EL BOSQUE % 6.75% 13 LA PINTANA % 6.71% 5 SAN ANTONIO % 6.69% 13 SAN BERNARDO % 6.80% 13 CALERA DE TANGO % 6.95% 13 PENAFLOR % 7.11% 13 MELIPILLA % 7.26% 13 PUENTE ALTO % 6.71% 13 PIRQUE % 6.70% 5 SANTO DOMINGO % 6.63% 5 JUAN FERNANDEZ % 0.19% 13 TALAGANTE % 7.07% 13 EL MONTE % 7.24% 13 SAN JOSE DE MAIPO % 6.53% 13 BUIN % 6.95% 13 ISLA DE MAIPO % 7.13% 13 PAINE % 6.99% 13 SAN PEDRO % 6.81% 6 NAVIDAD % 5.74% 6 SAN FRANCISCO DE % 6.89% MOSTAZAL 13 ALHUE % 6.97% 6 CODEGUA % 6.76% 6 GRANEROS % 6.77% 6 LITUECHE % 5.74% 6 RANCAGUA % 6.56% 6 MACHALI % 6.46% 6 LA ESTRELLA % 5.75% 6 DONIHUE % 6.51% 6 OLIVAR % 6.48% 6 COINCO % 6.36% 6 REQUINOA % 6.31% 6 LAS CABRAS % 6.12% 6 COLTAUCO % 6.28% 6 PICHIDEGUA % 5.94% 6 QUINTA DE TILCOCO % 6.10% 6 PEUMO % 5.97% 6 MARCHIGUE % 5.22% 6 PICHILEMU % 4.40% 6 RENGO % 5.93% 6 SAN VICENTE % 5.81% 6 MALLOA % 5.81% 6 PERALILLO % 5.31% 6 SAN FERNANDO % 5.33% 6 PALMILLA % 5.09% 6 PUMANQUE % 4.72% 6 PLACILLA % 5.14% 6 SANTA CRUZ % 4.99% 6 PAREDONES % 4.18%

23 6 NANCAGUA % 4.99% 6 CHIMBARONGO % 4.90% 6 CHEPICA % 4.76% 6 LOLOL % 4.41% 7 VICHUQUEN % 3.63% 7 TENO % 4.44% 7 RAUCO % 4.19% 7 ROMERAL % 4.14% 7 HUALANE % 3.73% 7 CURICO % 4.05% 7 LICANTEN % 3.52% 7 SAGRADA FAMILIA % 3.98% 7 SAN JAVIER % 3.83% 7 CUREPTO % 3.37% 7 MOLINA % 3.75% 7 RIO CLARO % 3.45% 7 SAN RAFAEL % 3.39% 7 CONSTITUCION % 2.90% 7 PELARCO % 3.31% 7 PENCAHUE % 3.27% 7 TALCA % 3.26% 7 MAULE % 3.21% 7 SAN CLEMENTE % 3.16% 7 EMPEDRADO % 3.13% 7 VILLA ALEGRE % 3.18% 7 COLBUN % 3.04% 7 YERBAS BUENAS % 3.10% 7 PELLUHUE % 3.15% 7 LINARES % 3.11% 7 CAUQUENES % 3.37% 7 LONGAVI % 3.16% 7 RETIRO % 3.24% 8 COBQUECURA % 3.35% 7 PARRAL % 3.32% 7 CHANCO % 3.52% 8 QUIRIHUE % 3.59% 8 NIQUEN % 3.41% 8 NINHUE % 3.70% 8 TREHUACO % 3.67% 8 COELEMU % 3.69% 8 SAN NICOLAS % 3.69% 8 PORTEZUELO % 3.77% 8 SAN FABIAN % 3.12% 8 SAN CARLOS % 3.56% 8 CHILLAN % 3.68% 8 TOME % 3.61% 8 CHILLAN VIEJO % 3.70% 8 RANQUIL % 3.82% 8 PINTO % 3.56% 8 TALCAHUANO % 3.54% 8 PENCO % 3.65% 8 QUILLON % 3.89% 8 BULNES % 3.85% 8 CONCEPCION % 3.61% 8 TUCAPEL % 3.69% 8 HUALPEN % 3.60% 8 SAN IGNACIO % 3.69% 8 FLORIDA % 3.91% 8 SAN PEDRO DE LA % 3.63% PAZ 8 EL CARMEN % 3.72% 8 CHIGUAYANTE % 3.75% 8 HUALQUI % 3.85% 8 PEMUCO % 3.81% 8 CORONEL % 3.66% 8 CABRERO % 4.02% 8 LOTA % 3.75% 8 YUMBEL % 4.07% 8 YUNGAY % 3.77% 8 SANTA JUANA % 3.99% 8 ARAUCO % 3.70% 8 SAN ROSENDO % 4.12% 8 LAJA % 4.12% 8 ANTUCO % 3.29% 8 QUILLECO % 3.70% 8 LOS ANGELES % 4.04% 8 CURANILAHUE % 3.73% 8 NACIMIENTO % 4.15% 8 NEGRETE % 4.11% 8 LEBU % 3.31% 8 LOS ALAMOS % 3.58% 9 RENAICO % 4.11% 8 SANTA BARBARA % 3.70% 8 QUILACO % 3.68% 8 MULCHEN % 3.91% 9 ANGOL % 4.10%

24 8 CANETE % 3.64% 8 ALTO BIOBIO % 3.05% 9 COLLIPULLI % 3.97% 9 LOS SAUCES % 4.02% 8 CONTULMO % 3.75% 9 PUREN % 3.88% 9 ERCILLA % 3.88% 9 LUMACO % 3.90% 9 VICTORIA % 3.55% 9 TRAIGUEN % 3.88% 8 TIRUA % 3.31% 9 GALVARINO % 3.78% 9 PERQUENCO % 3.68% 9 LONQUIMAY % 2.24% 9 CURACAUTIN % 3.31% 9 LAUTARO % 3.62% 9 CHOLCHOL % 3.62% 8 COIHUECO % 3.44% 9 VILCUN % 3.44% 9 CARAHUE % 3.44% 9 NUEVA IMPERIAL % 3.51% 9 TEMUCO % 3.53% 9 PADRE LAS CASAS % 3.51% 9 SAAVEDRA % 3.22% 9 MELIPEUCO % 2.81% 9 CUNCO % 3.16% 9 FREIRE % 3.44% 9 TEODORO SCHMIDT % 3.38% 9 PITRUFQUEN % 3.43% 9 GORBEA % 3.39% 9 TOLTEN % 3.21% 14 LANCO % 3.35% 9 PUCON % 2.95% 9 VILLARRICA % 3.16% 9 CURARREHUE % 2.47% 9 LONCOCHE % 3.30% 14 MARIQUINA % 3.17% 14 MAFIL % 3.13% 14 PANGUIPULLI % 3.06% 14 VALDIVIA % 2.88% 14 LOS LAGOS % 3.04% 14 CORRAL % 2.71% 14 PAILLACO % 2.91% 14 FUTRONO % 2.81% 14 LA UNION % 2.75% 14 LAGO RANCO % 2.72% 14 RIO BUENO % 2.76% 10 SAN PABLO % 2.71% 10 SAN JUAN DE LA % 2.50% COSTA 10 OSORNO % 2.37% 10 PUYEHUE % 2.55% 10 RIO NEGRO % 2.46% 10 PURRANQUE % 2.41% 10 PUERTO OCTAY % 2.41% 10 FRUTILLAR % 2.29% 10 FRESIA % 2.17% 10 LLANQUIHUE % 2.17% 10 PUERTO VARAS % 2.13% 10 LOS MUERMOS % 1.99% 10 PUERTO MONTT % 2.01% 10 COCHAMO % 1.86% 10 MAULLIN % 1.81% 10 CALBUCO % 1.81% 10 ANCUD % 1.55% 10 HUALAIHUE % 1.60% 10 QUEMCHI % 1.48% 10 DALCAHUE % 1.24% 10 CURACO DE VELEZ % 1.21% 10 CASTRO % 1.13% 10 QUINCHAO % 1.20% 10 PUQUELDON % 1.08% 10 CHONCHI % 1.02% 10 QUEILEN % 0.88% 10 CHAITEN % 0.81% 10 QUELLON % 0.70% 10 FUTALEUFU % 0.44% 10 PALENA % 0.28% 11 GUAITECAS % 0.32% 11 LAGO VERDE % 0.21% 11 CISNES % 0.24% 11 AYSEN % 0.23% 11 COYHAIQUE % 0.22% 11 RIO IBANEZ % 0.19% 11 CHILE CHICO % 0.16% 11 COCHRANE % 0.08%

25 11 TORTEL % 0.03% 11 OHIGGINS % 0.02% 12 TORRES DEL PAINE % 0.09% 12 NATALES % 0.14% 12 LAGUNA BLANCA % 0.25% 12 SAN GREGORIO % 0.21% 12 RIO VERDE % 0.33% 12 PRIMAVERA % 0.21% 12 PUNTA ARENAS % 0.31% 12 PORVENIR % 0.32% 12 TIMAUKEL % 0.12% 12 CABO DE HORNOS % 0.01%