Metodología para la generación de un modelo de exposición sísmica de Antioquia (Colombia)

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1 Metodología para la generación de un modelo de exposición sísmica de Antioquia (Colombia) Methodology for the development of a seismic exposure model of Antioquia (Colombia) Fernando A. Osorio 1, Ana B. Acevedo 2* y Juan D. Jaramillo 3 1 Estudiante de Maestría en Ingeniería, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad EAFIT, Medellín, Colombia 2 Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad EAFIT, Medellín, Colombia 3 Profesor Investigador, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad EAFIT, Medellín, Colombia RESUMEN Colombia es un país sujeto a un riesgo sísmico importante debido a que la mayoría de su población e infraestructura física, vulnerable a los efectos de los terremotos, se encuentran localizados en zonas sísmicamente activas. Según el reglamento sismo resistente actual, el 80% de la población habita en municipios con amenaza sísmica alta e intermedia. Así, con el fin de mejorar el conocimiento de potenciales pérdidas, se hace indispensable el desarrollo de modelos de vulnerabilidad y exposición sísmica de la infraestructura tan precisos como sean posibles, en aras de diseñar planes de contingencia y mitigación del riesgo sísmico. En este sentido, este trabajo presenta una metodología para la generación de un modelo de exposición de viviendas a nivel municipal utilizando información suministrada por: i) entidades catastrales, ii) datos recolectados para estudios previos, iii) resultados del Censo General de 2005 y iv) datos obtenidos de encuestas realizadas a diseñadores y constructores. Esta metodología se aplicó a los 125 municipios de Antioquia, departamento con amenaza sísmica media a alta, donde reside el 13,5% de la población del país y donde se encuentra el 14% del Producto Interno Bruto de construcción del país. No obstante, la metodología desarrollada puede aplicarse para generar un modelo de exposición de cualquier región. La metodología presentada comprende los siguientes pasos: i) estimación del área construida y determinación del número de plantas a partir de mapas disponibles, análisis de fotografías satelitales y definición de regiones homogéneas en cuanto a población, área construida y localización; ii) definición de tipologías estructurales según la altura de las edificaciones, materiales de piso y muro reportados en el Censo General de 2005, criterios de profesionales en el área de la construcción y observaciones realizadas usando Google Street View. Finalmente, se obtuvo un modelo de exposición para cada municipio con información sobre el número de habitantes, área construida, distribución de alturas de las edificaciones y distribución de los sistemas estructurales. Adicionalmente, se asignó un valor de reposición de la estructura considerando el estrato socio-económico. El modelo de exposición se encuentra geo-referenciado y compilado en un archivo shape que permite su fácil manipulación. A su vez, estará abierto y disponible al público para revisiones, actualizaciones y futuras mejoras, contribuyendo así a una evaluación transparente del riesgo sísmico en la que se promueva el uso de datos estándar y herramientas innovadoras. El modelo desarrollado hace parte del proyecto sobre evaluación integrada del riesgo sísmico en Sur América (South America integrated Risk Assessment, SARA), proyecto financiado por la Fundación GEM (Global Earthquake Model) que busca evaluar la amenaza y el riesgo sísmico en Sur América. Actualmente se están desarrollando los modelos de amenaza y vulnerabilidad que, junto con el modelo de exposición, para el cual se presenta la metodología, permitirán evaluar el riesgo sísmico de los municipios de Antioquia. Palabras clave: Exposición sísmica, sistema estructural, riesgo sísmico, infraestructura. ABSTRACT Seismic risk in Colombia is important as most of its population and infrastructure which are vulnerable to seismic effects, is located in seismic active zones. Current Colombian seismic code states that 80% of the population is settled in locations with medium to high seismic hazard. If seismic risk wants to be evaluated and mitigated, it becomes necessary to assemble, as rigor- * Autor Correspondencia: aaceved14@eafit.edu.co

2 ous as possible, exposure and vulnerability models. This article presents a methodology used for the development of a residential exposure model with a municipality resolution level. Data used for the model was gathered from: i) cadastral offices, ii) data compiled from previous studies, iii) data from the General Census of 2005 and iv) judgments from structural and construction engineers. The methodology was applied to the 125 municipalities of the department of Antioquia, which have medium to high seismic hazard. 13,5% of Colombians population is settled in Antioquia, were 14% of the construction gross domestic product is found. Even though the presented methodology was developed for the department of Antioquia, it can be applied to any region. The presented methodology includes the following steps: i) estimation of the built area and determination of the number of stories from available maps, analysis of satellite pictures and definition of homogeneous regions in terms of population, built area and location; ii) definition of structural typologies according to building height, floor and wall material reported in the General Census of 2005, criteria from professionals on the construction field and data collected from virtual surveys by the use of Google Street View. Finally, an exposure model for each municipality of Antioquia was obtained with information about number of inhabitants, built area, building height distribution and structural system distribution. In addition, a structural replacement cost was assigned according to building structural system and/or socio-economic level. The developed exposure model can be easily manipulated as it is georeferenced and compiled in a shape file. The model will be open to the public for feedbacks, updates and future improvements. In such a way, the model will contribute to a transparent evaluation of the seismic hazard, in which the use of standard data and innovating tool is promoted. The developed model is part of the South America integrated Risk Assessment (SARA) project, financed by the GEM Foundation (Global Earthquake Model). The project aims to calculate hazard and risk in South America. Along with the exposure model, hazard and vulnerability models are being developed in order to evaluate the seismic risk of Antioquia. Keywords: Exposure model, structural system, seismic risk, infrastructure. 1 INTRODUCCIÓN Para la evaluación del riesgo sísmico a cualquier nivel o escala se hace indispensable la consecución de tres modelos diferentes: amenaza, exposición y vulnerabilidad. El primero consiste en la identificación y caracterización de las fuentes sísmicas. El segundo consta de la información de los elementos que pueden verse afectados (construcciones, obras de infraestructura, entre otros), sus características estructurales o sistema de resistencia sísmica, uso, costo de reposición o comercial, localización geográfica y número de personas que los ocupan. El último modelo consiste en identificar la esperanza de pérdida de cada tipología estructural o de infraestructura para diferentes niveles de intensidad sísmica. Existen metodologías y herramientas para la generación de modelos de amenaza sísmica con cierto grado de incertidumbre asociada, pero susceptible de ser disminuida en la medida en que se comprende la respuesta local del suelo y la naturaleza del evento. Por otro lado, para los modelos de vulnerabilidad y exposición son pocas las metodologías encontradas en la literatura. Velázques et al. (2011) proponen una metodología para generar modelos de exposición. Con esta metodología es posible recopilar información precisa de más de 1000 edificaciones por día. Para ello se requiere de un plugin de Google Earth, imágenes satelitales de buena resolución y personal profesional entrenado y con conocimientos del entorno local. En el presente trabajo se presenta una metodología con la cual se puede obtener un modelo de exposición en términos de área construida, número de pisos de las edificaciones y distribución de los sistemas estructurales, para las viviendas de una ciudad o municipio. Aplicando esta metodología un investigador, con conocimiento del lugar para el cual se levanta el modelo, puede tardar entre tres y cuatro horas por cada kilómetro cuadrado. La metodología es aplicable en cualquier lugar siempre que se tenga la mínima información necesaria. La metodología fue desarrollada en el marco del proyecto SARA (South America integrated Risk Assessment) de la Fundación GEM (Global Earthquake Model), organización consciente de la importancia de la mitigación del riesgo sísmico y que por lo tanto es precursora y patrocinadora de diferentes proyectos a nivel mundial que tienen por objetivo la generación y obtención de metodologías, herramientas y modelos que permitan una mejor comprensión del riesgo sísmico a diferentes escalas. En este trabajo inicialmente se muestra la información necesaria para la generación del modelo y la forma de procesar esta información recomendada por los autores. Por último, se muestra la aplicación de la metodología en el departamento de Antioquia a diferentes escalas y con diferentes fuentes de información, y se realiza una revisión de los resultados comparando con datos censales y estudios previos. 2 OBTENCIÓN DE LA INFORMACION REQUERIDA Y PROCESAMIENTO DE LA MISMA Para la generación de un modelo de exposición de las viviendas de una localidad se requiere información de la mejor calidad y precisión posible en cuanto a: área construida en planta, número de pisos, sistema estructural o de resistencia sísmica, valor de reposición y/o comercial, localización geográfica y número de habitantes de cada construcción de la localidad. Debido a que no siempre se cuenta con tal nivel de detalle en la información, se deben buscar alternativas para la obtención de, sino todas las características, la mayor cantidad posible de ellas de tal forma que se pueda obtener un modelo lo más preciso posible.

3 2.1 Fuentes de información Áreas construidas. De existir información precisa de las construcciones de una localidad, es probable que ésta se encuentre en los archivos de las oficinas de planeación o catastro de la alcaldía de la localidad. Es por esto que el primer paso debe ser contactar a la persona encargada de administrar esta información en las entidades gubernamentales. Para los casos en los que esta información no esté disponible, se requerirá de algún sistema de información geográfica (SIG) en el que se puedan visualizar y procesar imágenes satelitales. Los autores de este trabajo proponen ArcGis, herramienta que posee un plugin (CodePlex 2010) el cual permite visualizar de una forma rápida y fácil las imágenes satelitales de Google Maps y Bing Maps. Las imágenes importadas por el plugin al ArcGis estarán georreferenciadas y por lo tanto cualquier polígono, punto o línea que se dibuje sobre ellas, quedará también georreferenciados. Se debe tener en cuenta que ArcGis posee diferentes sistemas de referencia geográfica y se debe configurar aquel con el que se quiera trabajar. Una vez se tenga la imagen de la localidad en SIG, y dependiendo de su resolución, se pueden identificar las zonas construidas, e incluso diferenciar entre viviendas y construcciones de otros tipos, tales como colegios, edificaciones gubernamentales, coliseos, etc. Es importante hacer esta diferenciación cuando sea posible, pues la metodología aquí expuesta se aplica a construcciones para vivienda. Para agilizar el proceso de generación de los polígonos de las áreas construidas, en esta metodología se propone dibujar polígonos que abarquen grandes áreas, en lugar de dibujar una a una cada vivienda. Luego se seleccionan entre uno y tres polígonos de éstos y se dibujan polígonos más pequeños dentro de ellos, estos últimos abarcando las áreas que realmente están construidas dentro de los más grandes. Los polígonos seleccionados deben representar diferentes zonas homogéneas de la localidad, es decir que sí el área construida del municipio queda bien representada por un solo polígono, no es necesario hacer este proceso para más que ese, ya que el objetivo es obtener un factor de reducción para las áreas de los polígonos más grandes mediante la relación de las áreas de los polígonos pequeños contenidos en los grandes y las áreas de éstos últimos. El factor de reducción obtenido de esta relación es aplicado a todas las áreas de los polígonos para obtener un total de área construida en planta muy cercano al real. La Figura 1 ilustra la forma propuesta para la obtención de las áreas construidas, siendo los polígonos sin relleno y de borde negro las áreas homogéneas de zonas construidas y los polígonos sin borde y relleno blanco las áreas realmente construidas dentro de los anteriores. Figura 1: Propuesta de mapeo de las áreas construidas. Número de pisos y sistema estructural. Las áreas obtenidas mediante la metodología propuesta son áreas en planta, por lo que hace falta tener el número de pisos de las edificaciones para determinar el área construida total de la localidad. Para esto los autores de este trabajo proponen utilizar la herramienta Google Street View para realizar visitas virtuales en algunas calles de la localidad, tantas como el profesional que realiza el trabajo considere necesario para obtener una muestra representativa, y contar el número de pisos de cada una de las viviendas que se encuentre en los recorridos. La Figura 2 (a) muestra algunas edificaciones de uno de los municipios de Antioquia a las

4 cuales se les identificó el número de pisos y la Figura 2 (b) muestra las calles seleccionadas para realizar recorridos en ese mismo municipio. Una vez identificados los números de viviendas de cada número de pisos, es posible tener una distribución porcentual de esta característica para la localidad. Mientras se realizan estos recorridos virtuales, es posible también identificar los sistemas estructurales presentes en la localidad según en número de pisos de las edificaciones. En esta metodología se propone emplear una matriz porcentual para la distribución de los sistemas estructurales, que depende del número de pisos de las edificaciones y, cuando se tenga información, del nivel socioeconómico de las mismas, ya que se identificó que son estas dos variables las que determinan el tipo de sistema estructural de la construcción. La Tabla 1 muestra la matriz de sistemas estructurales según el número de pisos que se empleó para la generación del modelo de exposición para uno de los municipios de Antioquia. (a) Figura 2: Recorridos virtuales y calles seleccionas para un municipio del departamento de Antioquia (Google Inc. 2014). (b) Tabla 1: Distribución en porcentaje de sistemas estructurales según el número de pisos. Número de pisos Sistema estructural Muros de mampostería no reforzada Muros de mampostería reforzada Muros de mampostería confinada Muros de mampostería en roca Pórticos no dúctiles de concreto reforzado Pórticos dúctiles de concreto reforzado Muros de tierra La matriz puede ser corregida utilizando información publicada en los censos nacionales de vivienda, ya que por ejemplo para Colombia en el Censo General del año 2005 (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2005), las viviendas son clasificadas según el material del que están hechos los muros, y de allí es posible identificar el número de viviendas cuyo sistema estructural es muros de tierra, muros de madera o material prefabricado. Se debe ser cauteloso a la hora de utilizar tanto la información de los censos como la obtenida en las visitas virtuales pues la primera se encuentra en términos de número de viviendas y la segunda en términos de edificaciones (para el caso de número de pisos y sistemas estructurales), y el modelo que se obtiene con esta metodología es en términos de áreas construidas. Una vez se tengan distribuciones porcentuales de sistemas estructurales, números de pisos y las áreas construidas en planta, es posible obtener un modelo de exposición para las viviendas de la localidad, el cual tendrá información de localización (será el centro de la localidad) y el área construida en cada sistema estructural y para cada número de pisos. Por ejemplo, siendo el área total construida obtenida del trabajo realizado con ArcGis de un municipio: m 2, el factor de reducción: 0,65 y el porcentaje de edificaciones de un piso: 56%, el área construida de viviendas de mampostería no reforzada de un piso, utilizando la matriz de la Tabla 1, sería: m 2 x 0,65 x 0,56 x 0,25 = m 2. En caso de que se tenga información del nivel socio económico de las viviendas, es posible tener un área construida para cada sistema estructural, por cada número de pisos y por cada nivel socioeconómico, siendo esta última característica, según los constructores consultados por los autores de este trabajo, la que define el costo por metro cuadrado de las viviendas de Antioquia. Lo an-

5 terior debido a que los acabados solicitados por los clientes pueden encarecer significativamente un proyecto de construcción. Así entonces, se podría tener un costo de reposición o comercial asociado a cada área del modelo de exposición. 2.2 Revisión del modelo de exposición Para verificar si los resultados obtenidos en el modelo de exposición con la metodología planteada son correctos, éstos pueden ser comparados con estudios previos, con el número de viviendas reportado por los censos, o con los costos de infraestructura reportados por las entidades de estadísticas gubernamentales. Se debe tener precaución cuando se hagan estas comparaciones, pues los datos reportados por otras fuentes pueden ser en términos de variables diferentes a las del modelo de exposición obtenido. Por ejemplo, los censos reportan número de viviendas, mientras que el modelo de exposición resultante es de áreas construidas, por lo que se hace necesario identificar el área por vivienda con algunos criterios. 3 APLICACIÓN AL DEPARTAMENTO DE ANTIOQUIA La metodología antes descrita fue empleada para obtener el modelo de exposición del departamento de Antioquia, teniendo diferentes fuentes de información para cada municipio. Se debe tener en cuenta que el departamento está dividido en nueve subregiones, las cuales están compuestas por un número diferente de municipios, con costumbres, climas y formas similares de construir entre ellos, pero diferentes de región a región. 3.1 Medellín La ciudad de Medellín es la capital del departamento de Antioquia y en ella habitan aproximadamente 2,3 millones de personas, lo que equivale al 38,6% de la población del departamento. La cuidad se divide en 16 comunas y 5 corregimientos, y cada uno de éstos y aquellos se divide en barrios. El Departamento de Catastro de la Secretaría de Planeación del municipio de Medellín cuenta con dos mapas que fueron fundamentales para la elaboración del modelo de exposición de la ciudad. El primero contiene los polígonos de las áreas de cada construcción de la ciudad y el número de pisos de éstas. El segundo es un mapa de nivel socioeconómico de cada una de las manzanas de la ciudad. Ambos mapas están en formato Shape, lo que permite su fácil manipulación en SIG. Al superponer ambos mapas, es posible tener el nivel socioeconómico de cada construcción. Se consultaron también profesionales del gremio de la construcción de la ciudad para conocer los costos directos de construcción de las viviendas, estableciendo que el costo por metro cuadrado de un proyecto de vivienda depende principalmente del nivel socioeconómico. Los valores de reposición promedios por metro cuadrado definidos para la ciudad de Medellín van desde $ para los niveles socioeconómicos uno y dos hasta $ para el nivel socioeconómico seis. Estos valores sólo incluyen los costos directos de construcción, es decir, materiales, mano de obra y diseños de la edificación. No se tiene en cuente en ellos los costos de predio, y comercialización de las viviendas. Para la distribución de los sistemas estructurales los autores de este trabajo propusieron una matriz en la cual el sistema de resistencia de cargas sísmicas depende del estrato socioeconómico y del número de pisos. Para su construcción se tuvo en cuenta la opinión de varios diseñadores estructurales de la ciudad y los datos reportados en el Censo General del La Tabla 2 muestra la distribución del sistema estructural según el número de pisos para las edificaciones de nivel socioeconómico tres. La matriz completa está compuesta de seis sub-matrices, una para cada nivel socioeconómico. Fue posible entonces, para la ciudad de Medellín, construir un modelo de exposición a nivel de barrios, pues cada polígono del mapa de áreas de las construcciones tiene asociado un código del barrio al cual pertenece. Son en total 350 barrios en la ciudad de Medellín, incluyendo los pertenecientes a los corregimientos. Los resultados del modelo de exposición están asociados a las coordenadas del centroide geométrico del barrio. La Figura 3 muestra el valor de reposición y área construida para cada uno de los sistemas estructurales obtenidos en el modelo de exposición para la ciudad de Medellín. La figura 4 muestra los costos de reposición por barrio para la ciudad de Medellín. Tabla 2: Distribución en porcentaje del sistema estructural según el número de pisos para las edificaciones de nivel socioeconómico tres de la ciudad de Medellín. Sistema estructural Número de pisos >20 Muros de mampostería no reforzada Muros de mampostería reforzada Muros de mampostería confinada Pórticos de concreto reforzado Muros de concreto reforzado Sistemas duales de muros y pórticos de concreto reforzado Muros de tierra

6 Figura 3: Resultados de valor de reposición [Millones de pesos] (derecha) y área construida [m 2 ] (izquierda) para cada sistema estructural para la ciudad de Medellín. Los resultados del modelo de exposición fueron comparados con los obtenidos por Salgado-Gálvez et al. (2013) quienes realizaron un trabajo similar para la ciudad de Medellín. También, se comparó el modelo de exposición con los datos de las Encuestas de Calidad de Vida (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2011), donde se reporta el número de viviendas de la ciudad para el año Para estas comparaciones fue necesario asumir un área de vivienda y un número de viviendas por edificio según el sistema estructural, ya que el trabajo de Salgado-Gálvez et al. (2013) reporta número de edificios y el censo, número de viviendas. Figura 4: Costos de reposición por barrios de la ciudad de Medellín.

7 Se obtuvo entonces un total de viviendas en el modelo y las Encuestas de Calidad de Vida reportan , ambos valores para toda la ciudad, incluyendo los 5 corregimientos. Comparando con Salgado-Gálvez et al. (2013), ellos reportan en su trabajo edificios en las 16 comunas de Medellín, mientras que en el modelo se obtuvieron edificaciones. Sabiendo que para llegar a estos números hubo de por medio varias suposiciones, los autores consideran que los resultados son aceptables. 3.2 Valle de Aburrá El Valle de Aburrá es una las diez subregiones del departamento de Antioquia. Está compuesta por diez municipios y en ellos se concentra el 58,4% de la población. En el 2006 se publicó la Microzonificación Sísmica del Valle de Aburrá (Consorcio Microzonificación 2006, 2007). Para dicho estudio se realizó una estimación de la infraestructura expuesta de edificaciones de la región. Para ello se identificaron zonas homogéneas en términos de números de pisos predominantes en cada uno de los municipios que componen el Valle de Aburrá analizando fotografías aéreas. A cada zona homogénea se le asignaron distribuciones porcentuales de sistemas estructurales, números de pisos, uso y nivel socioeconómico. Estas distribuciones fueron obtenidas de encuestas realizadas en campo en algunas manzanas seleccionadas estratégicamente en cada zona homogénea. Para obtener el área construida en planta de cada zona homogénea en este trabajo se multiplicó el área total de la zona por un factor de reducción estimado mediante la observación de fotografías satelitales, esto con el objetivo de excluir del área de cada zona lo correspondiente a parques, zonas verdes, vías y demás áreas que no fueran edificaciones. El resultado de dicha reducción fue multiplicado por el porcentaje de cada uno de los números de pisos presentes en la zona y por el número de pisos como tal, para así obtener el área construida total de la zona homogénea. La distribución de nivel socioeconómico fue obtenida de las Encuestas de Calidad de Vida (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2011). Los municipios del Valle de Aburrá fueron agrupados según la percepción de los autores de la siguiente manera: grupo 1: Itagüí, Bello y Copacabana; grupo 2: La estrella, Girardota, Caldas y Barbosa; grupo 3: Envigado y Sabaneta. Para cada grupo se construyó una matriz de distribución porcentual de sistemas estructurales diferente, pues los autores consideran que los municipios de cada grupo han tenido costumbres de construcción similares entre ellos, pero diferentes de grupo a grupo. Al igual que con la matriz generada para la ciudad de Medellín, las de los grupos de los demás municipios del Valle de Aburrá fueron corregidas según las opiniones de algunos diseñadores estructurales de la ciudad. Se tuvieron también en cuenta los datos del Censo General del 2005 (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2005). Los valores de reposición para los demás municipios del Valle de Aburrá, se tomaron iguales a los de Medellín, pues se asumió que éstos no varían mucho debido a la proximidad entre los municipios. Los resultados del modelo para el Valle de Aburrá están entonces a nivel de municipio, con las áreas de cada sistema estructural, por cada número de pisos y cada nivel socioeconómico. Toda esta información asociada a un punto cercano al centro del casco urbano de cada municipio. La Figura 5 muestra los valores de reposición y áreas construidas por cada sistema estructural obtenidos en el modelo de exposición de los municipios del Valle de Aburrá. Estos resultados fueron comparados con los resultados de las Encuestas de Calidad de Vida (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2011) utilizando la misma área de vivienda por cada sistema estructural que se empleó para el modelo de la ciudad de Medellín. En la Tabla 3 se muestra el número de viviendas de cada municipio del Valle de Aburrá (excepto Medellín) obtenido en el modelo de exposición y el reportado por las Encuestas de Calidad de Vida. Se puede ver que la relación entre estos números (número de viviendas según la referencia divido por el número de viviendas según este trabajo) oscila entre 0,95 y 1,18, lo que indica que los resultados del modelo son buenos. Figura 5: Resultados de valor de reposición [Millones de pesos] (izquierda) y área construida [m 2 ] (derecha) para cada sistema estructural para los municipios del Valle de Aburrá. No se incluye la ciudad de Medellín.

8 Tabla 3: Resultados y comparación del modelo de exposición del Valle de Aburrá. Número de viviendas Barbosa Bello Caldas Copacabana Envigado Itagüí La Estrella Sabaneta Girardota Este trabajo Encuesta Calidad de Vida, Relación 1,18 1,16 1,12 1,11 1,05 1,15 1,06 1,15 0, Municipios fuera del valle de Aburrá La oficina de catastro del departamento de Antioquia cuenta con una página web ( de la que se pueden descargar mapas en formato Shape los cuales contienen diferente tipo de información para cada uno de los municipios del departamento. No se encuentran disponibles todos los tipos de mapas para todos los municipios pero para el caso de las construcciones se pudo realizar la descarga de 80 mapas de las zonas urbanas. Estos mapas contienen los polígonos con la forma de las construcciones de los cascos urbanos de 80 municipios del departamento. En 72 casos cada polígono del mapa presenta el número de pisos de las construcciones. Antioquia tiene un total de 125 municipios, de los cuales se obtuvo información de áreas construidas de 90 (10 del Valle de Aburrá y 80 por fuera de esta región), lo que indica que 35 municipios no cuentan con ningún tipo de información. Para estos se empleó ArcGis e imágenes satelitales de Google Maps y Bing Maps y se aplicó la metodología ya descrita en este trabajo. Debido a que para estos 35 municipios, y para algunos de los 80 en los que se tenía mapa de construcciones, no se contó con el número de pisos de las edificaciones, se utilizaron dos estrategias para obtener un estimado de la distribución porcentual de esta característica. Una de ellas fue determinar los porcentajes en los cuales estaba presente cada número de pisos, en un municipio de la misma región en la que se encuentra aquel para el cual no se tenía información de dicha característica. Se seleccionó un municipio con información de número de pisos que fuera parecido en términos de población y área construida a aquel para el cual no se tenía información y se aplicó su porcentaje de número de pisos a aquel para el que no se tenía información. La otra estrategia fue aplicar la metodología de obtención de distribución porcentual de número de pisos descrita previamente, mediante recorridos virtuales en el municipio de mayor población de la subregión, usando Google Street View. Un vez tenido el número de edificaciones por cada número de pisos de una muestra representativa del municipio, se determinó el porcentaje de cada número de pisos en éste y se aplicó a las áreas construidas en planta de aquellos municipios de la región en los que no se tuviera información y que fueran parecidos en población y/o área construida en planta al municipio recorrido. Para obtener el área construida total de los municipios para los que se tenían mapas de edificaciones, bastó multiplicar el área de cada polígono por su número de pisos asociado. Para los municipios en los que se tenía el mapa de construcciones, pero no se tenía el número de pisos de éstas, se multiplicó el área de cada polígono por el porcentaje de cada número de pisos y por el número de pisos como tal. Por último, para aquellos municipios en los que no se tenía ningún tipo de información, se multiplicó el área de cada polígono obtenido mediante ArcGis por el factor de reducción del municipio correspondiente, luego este resultado se multiplicó por el porcentaje de cada número de pisos de la distribución asignada y por el número de pisos de este porcentaje. Para cada uno de los municipios por fuera del Valle de Aburrá, 115 en total, se construyó una matriz de distribución porcentual de sistema estructural en función del número de pisos de las edificaciones. Se quiso que la matriz involucrara también el estrato socioeconómico, igual que las construidas para el Valle de Aburrá, pero no fue posible ya que no se encontró información de esta característica para las viviendas de estos municipios. Por esta misma razón, se decidió asignar un valor de reposición de $ por metro cuadrado a todas las áreas de las viviendas, pues fuel el valor promedio dado por los constructores. En el proceso se generó una matriz para cada subregión mediante las observaciones hechas durante los recorridos virtuales en google Street View. Esta matriz fue aplicada a todos los municipios de la región, pero fue modificada según los resultados del Censo General (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2005). Los resultados de este modelo son entonces a nivel de municipio, con la información georreferenciada amarrada a un punto en el centro del casco urbano de cada municipio. La Figura 6 muestra los valores de reposición y áreas construidas por cada sistema estructural obtenidos en el modelo de exposición de los municipios por fuera del Valle de Aburrá. Además, la Figura 7 muestra el mapa de todos los municipios de Antioquia, incluyendo el Valle de Aburrá, con los costos de reposición resultantes del modelo de exposición. Estos resultados fueron comparados con los datos del Censo General del 2005 (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, 2005), donde se reporta el número de viviendas de cada municipio. Para efectuar dicha comparación se propusieron áreas por unidad de vivienda por cada sistema estructural y por cada región, según lo observado en los recorridos virtuales en google Street View de los municipios más poblados de cada región. Las relaciones obtenidas entre los resultados del modelo y lo presentado por el DANE son muy diversas, como se aprecia en la Figura 8. Esta gráfica debe ser observada con cuidado, pues se puede pensar que los resultados obtenidos son erróneos, pero hay que tener en cuenta que los autores no conocen con exactitud las áreas que el DANE consideró como urbanas a la hora de realizar el Censo General. Además, dentro de los mapas descargados de la página de Catastro del Departamento de Antioquia existen algunos que tienen dos cascos urbanos para un mismo municipio.

9 Figura 6: Resultados de valor de reposición [Millones de pesos] (izquierda) y área construida [m 2 ] (derecha) para cada sistema estructural para los municipios por fuera del Valle de Aburrá. Figura 7: Costos de reposición por municipio del departamento de Antioquia.

10 Figura 8: Relación entre el número de viviendas obtenido en el modelo de exposición y el reportado en el Censo General del CONCLUSIONES Aunque la información disponible no siempre es la más adecuada para la generación de un modelo de exposición preciso, es posible utilizar herramientas y demás recursos como mapas e imágenes satelitales, que permiten obtener un modelo muy aproximado a la realidad y empleando relativamente poco tiempo de trabajo. Los modelos de exposición obtenidos con la metodología aquí expuesta pueden ser tan precisos como la información disponible lo permita. Se pueden obtener, como se vio en la aplicación de la metodología al departamento de Antioquia, modelos a diferentes escalas. Cuando se tiene la mínima información requerida (Imagen satelital de la localidad y acceso a Google Street View) es posible obtener un modelo de exposición a nivel de municipios, el cual junto con los modelos de vulnerabilidad y amenaza puede ayudar a estimar de forma precisa el riesgo sísmico de un departamento o un país. 5 REFERENCIAS CodePlex ArcBruTile Retrieved ( Consorcio Microzonificación Microzonificación Sísmica Detallada de Los Municipios de Barbosa, Girardota, Copacabana, Sabaneta, La Estrella, Caldas Y Envigado. Departamento Administrativo Nacional de Estadística. DANE Censo General Departamento Administrativo Nacional de Estadística. DANE Encuesta de Calidad de Vida Retrieved ( Google Inc Street View. Retrieved ( Salgado-Gálvez, Mario a., Daniela Zuloaga-Romero, Gabriel a. Bernal, Miguel G. Mora, and Omar-Darío Cardona Fully Probabilistic Seismic Risk Assessment Considering Local Site Effects for the Portfolio of Buildings in Medellín, Colombia. Bulletin of Earthquake Engineering. Retrieved February 12, 2014 ( Velázques, C. A., M. G. Mora, D. M. Gonzalez, L. E. Yamín, and O. D. Cardona Metodología Para El Levantamiento de Información Básica de Exposición Para La Evaluación Del Riesgo Sísmico. in V Congreso Nacionall de Ingeniería Sísmica. Medellín, Colombia.