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Desarrollo de un esquema de interpolación de índices sísmicos en Lima Metropolitana, Perú

    1. [1] Universidad Nacional de Ingeniería

      Universidad Nacional de Ingeniería

      Perú

    2. [2] Pontificia Universidad Católica del Perú

      Pontificia Universidad Católica del Perú

      Perú

    3. [3] Centro de Investigación en Ingeniería Sísmica y Mitigación de Desastres de Japón-Perú, Lima, Perú
    4. [4] National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience, Tsukuba, Japan
  • Localización: TECNIA, ISSN-e 2309-0413, ISSN 0375-7765, Vol. 32, Nº. 2, 2022 (Ejemplar dedicado a: Earthquake Engineering), págs. 1-7
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Development of an Interpolation Scheme for Seismic Indexes in Lima Metropolitan, Peru
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En los últimos años, el desarrollo de redes sísmicas en Lima Metropolitana, administradas por instituciones públicas y privadas, ha recibido especial atención ya que permite cuantificar diferentes índices sísmicos ante la ocurrencia de sismos. Por lo tanto, la integración de la información tanto de los sensores de aceleración como de las condiciones del sitio de los estudios de microzonificación permite estimar la posible extensión del daño en tiempo casi real. En este estudio se reporta la implementación de un sistema para evaluar parámetros sísmicos en una grilla uniforme de 250 x 250 m2 de resolución. En este sentido, los valores de aceleración máxima del suelo (PGA) de los registros tiempo-historial disponibles se calculan y reducen al nivel de base de ingeniería. Luego, mediante la técnica de interpolación denominada Kriging Ordinario, en la que cada estación sísmica se considera como una variable aleatoria y la correlación entre un par de dichas variables aleatorias depende únicamente de la distancia entre sus coordenadas, se evalúa la distribución de la aceleración. Se aplican factores de amplificación para finalmente llevar el PGA al nivel de la superficie. Se realiza una evaluación cuantitativa de la precisión de nuestros resultados utilizando dos terremotos recientes con una magnitud de momento superior a 5: el terremoto de Lagunas de 8,0 Mw de 2019 y el terremoto de Mala de 6,0 Mw de 2021. Los resultados han reproducido en cierta medida la respuesta sísmica de los diversos depósitos geomorfológicos de Lima Metropolitana y sugieren la inclusión de un mayor número de estaciones de movimientos fuertes para reducir los errores de estimación.

    • English

      In recent years, the development of seismic networks in Metropolitan Lima, administrated by public and private institutions, has received special attention since it makes possible the quantification of different seismic indexes under the occurrence of earthquakes. Therefore, the integration of the information both from acceleration sensors and site conditions from microzoning studies allows the estimation of the possible extent of the damage in quasi-real time. In this study, the implementation of a system to evaluate seismic parameters in a uniform grid of 250 x 250 m2 resolution is reported. In this regard, peak ground acceleration (PGA) values from the available time-history records are computed and reduced to the engineering bedrock level. Then, by means of the interpolation technique called Ordinary Kriging, in which each seismic station is considered as a random variable and the correlation between a pair of such random variables depends only on the distance between their coordinates, the acceleration distribution is evaluated. Amplification factors are applied in order to finally bring the PGA up to the surface level. A quantitative evaluation of the accuracy of our results is performed using two recent earthquakes with moment magnitude larger than 5:  the 2019 Mw 8.0 Lagunas earthquake and 2021 Mw 6.0 Mala earthquake. The results have reproduced to some extent the seismic response of the diverse geomorphological deposits in Metropolitan Lima and suggest the inclusion of a larger number of strong motion stations in order to reduce the estimation errors.


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