MÁS DE 150 SITIOS DE ESTACIONES SISMOLÓGICAS DEL CSN FUERON CARACTERIZADAS GEOFÍSICAMENTE


Caracterización geofísica de la estación sismológica TA01, Región de Tarapacá.

Desde finales de 2016 y hasta mediados de 2017, un equipo del CSN, liderado por Felipe Leyton, Jefe del Área de Innovación y Transferencia Tecnológica, se encargó de realizar mediciones geofísicas con el fin de poder caracterizar las propiedades del suelo bajo 163 sitios de acelerógrafos de la Red Sismológica Nacional instalados en las regiones de Arica y Parinacota, Tarapacá, Coquimbo, Valparaíso, Metropolitana, Maule, Los Ríos, Los Lagos y Aysén. Los resultados obtenidos son presentados en la revista  Seismological Research Letters de la Seismological Society of America, publicación realizada en conjunto con ingenieros y geofísicos de la Universidad de Chile, Pontificia Universidad Católica y Universidad de Concepción.

Felipe Leyton, Doctor en Sismología, explica que la caracterización geofísica “es una manera de ligar las propiedades geofísicas de los suelos, donde se encuentran instaladas las estaciones sismológicas, con los registros que se obtienen de esas estaciones. Estos resultados permiten realizar la misma caracterización en otros lugares con similitud de suelo y predecir cómo éste se va a mover frente a un terremoto”.

Conocer a priori las propiedades dinámicas y características geofísicas del suelo ayuda a mejorar la comprensión de su comportamiento dinámico durante un terremoto, ya que se ha observado que la distribución del daño ocasionado varía fuertemente dependiendo del tipo de suelo. A partir de estos datos específicos de cada suelo se puede, por ejemplo, obtener información relevante en términos de diseño y códigos sísmicos a la hora de construir sobre ellos.

Para predecir el movimiento del suelo primero se deben conocer algunas de sus propiedades dinámicas. La primera de ellas es la velocidad de las ondas superficiales en las capas superiores, lo que permite obtener un perfil de velocidades en profundidad. “La idea es conocer cómo se distribuye la velocidad de la onda S en profundidad”. Luego se necesita obtener una estimación de las frecuencias predominantes del suelo, “a través de una razón espectral de la horizontal sobre la vertical que permite tener una estimación del periodo en el cual al suelo le gusta  vibrar”, indica Felipe Leyton.

La figura muestra los resultados de la estimación del modelo de velocidades de onda S (Vs), en función de la profundidad (panel izquierdo). Los otros dos paneles muestran el ajuste de los distintos modelos probados (líneas de color) con los datos (puntos negros); el error de ajuste de cada modelo se presenta siguiendo la paleta de colores mostrada en la parte inferior. En este caso en particular, se han ajustado datos de la curva de dispersión (panel central) y de elipticidad (razón H/V) (panel derecho).

La figura muestra los resultados de la estimación del modelo de velocidades de onda S (Vs), en función de la profundidad (panel izquierdo). Los otros dos paneles muestran el ajuste de los distintos modelos probados (líneas de color) con los datos (puntos negros); el error de ajuste de cada modelo se presenta siguiendo la paleta de colores mostrada en la parte inferior. En este caso en particular, se han ajustado datos de la curva de dispersión (panel central) y de elipticidad (razón H/V) (panel derecho).

Resulta importante destacar que para esta caracterización geofísica en particular se utilizaron técnicas indirectas como la medición de ondas superficiales, esto es, sin alterar el medio, a través de la que se obtiene una estimación de las propiedades del subsuelo.

Antes del terremoto del 27 de febrero de 2010, para caracterizar los suelos se utilizaban las propiedades estáticas, tales como la densidad o la rigidez, pero “finalmente no resultaba tan sencillo predecir el comportamiento dinámico del suelo a partir de sus propiedades estáticas”, señala el Jefe de Innovación y Transferencia Tecnológica del CSN.

Toda la información recabada en este estudio es de libre acceso y se encuentra disponible para su visualización y consulta en http://evtdb.csn.uchile.cl/ para cada estación analizada.