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Tsunamis: Riesgo, generación y casos en Chile

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DIAPOSITIVAS ACTUALIZADAS 2023 MAREMOTOS COOPERACION ESPAÑOLA PARA EL DESARROLLO

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USM TSUNAMIS Riesgo, Peligro y Vulnerabilidad. Qué sabemos y qué podemos aprender Dr. Patricio Catalán Profesor Titular Universidad Técnica Federico Santa María Investigador Asociado CIGIDEN Investigador Asociado CCTVal
USM ๏¿Por qué nos interesan los tsunamis ? ๏ Para que no pase esto: 2 30 Marzo 2010
USM ๏Tradición Ancestral 3 “A veces, cuando ya rodaron los muros y los techos entre el polvo y las llamas, entre los gritos y el silencio, cuando ya todo parecía definitivamente quieto en la muerte, salió del mar, como el último espanto, la gran ola, la inmensa mano verde que, alta y amenazante, sube como una torre de venganza barriendo la vida a su alcance.” “Confieso que he vivido”, Pablo Neruda Trentren vilu y Caicai vilu
USM ๏R: Antártica, Mw7.1, 23 Ene 2021 @ 20:36 4
USM ๏R: Huasco, 31AGO2020, Mw7.0 5
USM ๏R: Constitución, 29SEP2019, Mw6.6 6
USM ๏¿ Existe en este caso un tsunami ? 7 Tiempo, horas 1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 Valparaiso, 24 de Abril 2017 ascenso y descenso del nivel del mar debido a la marea oscilaciones debidas a un tsunami 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 Nivel del mar, metros
USM RIESGO 8
USM Universidad Técnica Federico Santa María Departamento de Obras Civiles ๏Tsunamis en Chile 9 TSUNAMI 1960 Gentileza H. Sievers PUERTO SAAVEDRA
USM RIESGO AMENAZA EXPOSICION VULNERABILIDAD La probabilidad de consecuencias dañinas o pérdidas esperadas como resultado de la interacción entre peligros naturales o inducidos, y condiciones vulnerables Un evento, fenómeno o actividad humana con el potencial de causal daño, pérdida de vidas, lesiones, daño a la propiedad, trastornos sociales y/o económicos, y/o degradación ambiental. Cada amenaza se caracteriza por su ubicación, intensidad, frecuencia y probabilidad Catastro de personas, propiedades, sistemas u otros elementos presentes en la zona de peligro, y por lo tanto susceptibles de daño y pérdida Las condiciones determinadas por factores o procesos físicos, sociales, económicos y ambientales que incrementan la susceptibilidad de una comunidad al impacto de un peligro UN, Office for Disaster Reduction, 2004 = x x ๏Formalmente 10 Política Nacional de Reducción de Riesgo de Desastres, 2020
Múltiples Escalas, Múltiples Afectaciones 11 6 2 RESPUESTA horas-dias 3 RECUPERACION dias-semanas 4 RECONSTRUCCIO N 5 CRECIMIENTO años-décadas 1 TSUNAMI EMERGENCIA Minutos-horas 7 OLVIDO años-décadas 8 COMPLACENCIA años-décadas
Múltiples capas de acción 12 Políticas Rediseño o incorporación Física Entender Procesos de generación y propagación Educación Métodos Formas de organizar y producir resultados útiles para la mitigación
USM ENTENDIENDO EL PELIGRO: GENERALIDADES 13
USM ๏Entonces, ¿qué es un tsunami ? ๏ Sí, son distintos nombres para lo mismo 15 ¿ Es lo mismo un tsunami que un maremoto? (A) SI (B)NO
USM ๏Generalidades: DEFINICIÓN DE TSUNAMI 16 ๏ Serie de ondas oceánicas de período entre 5 y 60 minutos generadas por una perturbación a gran escala del océano. El término proviene del japonés tsu (puerto) y nami (ola).
USM 17 180 m ๏Que significa esto: Olas de viento
USM ๏Caso del tsunami… 18 115 Km
USM ๏Entonces, ¿qué es un tsunami ? ๏ Tsunamis son generados cuando un gran volumen de agua es desplazado súbitamente 19 ¿ Qué puede mover tanta agua tan rápido ?
USM ๏Generalidades 20 Oleaje Normal Tsunami
USM CONTEXTO 21
USM ๏Contexto ๏ Chile: territorio sísmico. ๏ 1552 (Santiago) a 2016 (Melinka): 60+ terremotos entre 6,5 y 9,5 ๏ 14 o más de ellos produjeron tsunamis destructivos en la costa, incluidos el de Valdivia 1960 y Cobquecura 2010 ๏ País muy tsunamigénico 22
1500 1600 1700 1800 1900 2000 1543, M > 7,7 1570 M ~ 8,0 1575 M > 8,5 1604 M > 7,5 1657 M > 8,0 1715 M > 7,8 1730 M > 9,0 1751 M 8,5 1784 M 8,6 1819 M 8,5 1822 M > 8,0 1835 M > 8,0 1837 M > 8,0 1868 M > 8,8 1877 M > 8,8 1906 M > 8,2 1922 M > 8,4 1928 M > 7,8 1943 M > 7,9 1960 M > 8,1 1960 M > 9,5 1985 M > 8,0 1995 M > 8,0 2001 M > 8,4 2007 M > 7,7 2010 M 8,8 2014 M 8,2 2015 M 8,4 2016 M 7,6 1615 M > 7,5 1647 M ~ 8,0 1737 M 7,5 1796 M 7,5 44o 42o 40o 38o 36o 34o 32o 30o 28o 26o 24o 22o 20o 18o 16o 1849 M > 7.5 1851 M > 7.5 1859 M > 7.5 LEYENDA Terremotos y tsunamis según catálogo de Lomnitz (2004) y Carena et al., (2011). Eventos destacados en naranja tienen tsunamis asociados. Eventos en puntos sólo aparecen en Lomnitz (2004). No se incluyen eventos intraplaca como Chillán, 1939 Arica Iquique Antofagasta Copiapó Coquimbo Valparaíso Concepción Valdivia
USM ARICA: Agosto 13, 1868 ๏Tsunamis en Chile 24
USM ๏Tsunamis en Chile 25 TSUNAMI 1922, Atacama-Coquimbo
USM DESEMBOCADURA RIO VALDIVIA ๏Tsunamis en Chile 26 TSUNAMI 1960, Valdivia
USM IRRUPCIÓN DE LA SEGUNDA ONDA Y VAPOR “CANELOS” ๏Tsunamis en Chile 27 TSUNAMI 1960 Gentileza H. Sievers
USM ๏Tsunamis en Chile 28 TSUNAMI 1960 Gentileza H. Sievers PUERTO SAAVEDRA
USM ๏y sin embargo... 29
USM ๏Tsunamis en Chile Ofunato, Japón, 1960 30
Historia: Hasta 2010… • Desde 1960 que Chile no experimentaba un tsunami destructivo en la zona de subducción • Sin embargo, habíamos tenido otros tsunamis desapercibidos por la población • En 1985, el tsunami tuvo casi 1.5 m de altura en Valparaíso • Nuestro último tsunami ocurrió a comienzo de año… • La comprensión de la hidrodinámica de nuestros tsunamis era incompleta • Claro desbalance con lo que se entiende de los terremotos 31
32 MAULE 2010
PISAGUA 2014 33
ILLAPEL 2015 34
USM TSUNAMI DE 1964, ALASKA ๏Tsunamis en el Mundo 35
USM SUMATRA – 26/12/2004 ๏Tsunamis en el Mundo 36
USM ๏Tsunamis en el Mundo Tohoku-Oki, 2011 37
USM ๏Recientemente: Sep 28, 2018: Palu, Indonesia 38
USM Palu, Indonesia, 2018 39
USM ๏Recientemente: Sep 28, 2018: Palu, Indonesia 40
USM ๏más reciente aun: 22 Diciembre de 2018 41
USM ๏Tsunamis en el Mundo: Tsunamis Destructivos desde 2004 ๏ Sumatra, 2005 ๏ Java, 2006 ๏ Central Kuril Islands, 2006 ๏ Solomon Islands, 2007 ๏ Pisco, 2007 ๏ Bengkulu, 2007 ๏ Solomon Islands, 2009 ๏ Maule, 2010 ๏ Sumatra, 2010 ๏ Japon, 2011 ๏ Iquique 2014 ๏ Illapel 2015 ๏ Turquía, 2016 ๏ México, 2017 ๏ Indonesia, 2018-Palu ๏ Indonesia 2018, Anak ๏ Turquía 2020 ๏ y contando... 42 providing high-quality digital data for seismology consists of more than 10,000 permanent seismic sta- tions deployed in nearly 150 countries and territories. There were at least three distinct periods in the development of instrumental seismology. The early instrumental period lasted from ca. 1900–1963, when the sparse and unequally distributed global network broad-band seismograms started in 1976 (DZIEWONSKI et al., 1980). For the earlier events, the moment- magnitude is determined as a result of special studies based on careful analysis of available records, determination of the source size and mechanism and correlation with other magnitudes. Accuracy of these indirect estimates is within ±0.5, although for the Figure 1 Recorded tsunami occurrence in the World Ocean vs time since AD 1000. Events are shown as circles with the color depending on tsunami intensity (based on the Soloviev-Imamura scale) and size proportional to the earthquake magnitude. Systematic data on weak tsunamis appear in the catalog only from the end of 19th century, when the tide gauge network was put in operation. For the period prior to the 16th century the data are fragmentary even for the large events Vol. 168, (2011) Relationship of Tsunami Intensity to Source Earthquake Magnitude 2035
USM ๏la Vida de un Tsunami GENERACION 43 PROPAGACION INUNDACION 3-5 (10 ? )minutos varias horas horas
USM MECANISMOS DE GENERACION 44
USM Terremotos submarinos Remociones en masa (emergidas) Remociones en masa (sumergidas) Resonancia de masas de agua Tsunamis de origen atmosférico Desprendimiento de glaciares Actividad volcánica Flujo de corrientes de lava Explosiones nucleares Impacto de meteoritos ๏Mecanismos de Generación 45 Subducción Outer Rise Tsunami Earthquakes
USM ๏ ¿Por que los terremotos? ๏ ¿Identifican la razón por la que ocurren los terremotos? 46
USM ๏Terremotos (Subducción) ๏ La deformación elástica de ambas placas se acumula gradualmente, hasta alcanzar un límite. ๏ La falla se activa en el contacto y produciéndose el terremoto, lo que permite que finalmente la placa de Nazca penetre y la Sudamericana recupere parte de su posición previa al inicio del actual ciclo sísmico, es decir, se mueva violentamente en un par de minutos hacia el Oeste con desplazamientos del orden de 10 m. 48 (a) (b) (c) Acumulación de estrés y energía. Deformación gradual Liberación Deformación violenta Años, Siglos Minutos
USM 49 NOAA
USM 50
USM ๏El Problema físico 52 3-4 min 10 min Inicio de un terremoto
USM ๏El Problema físico 53 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Ondas sísmicas: Se propagan app 5 km/s (30 segundos entre Santiago y Valparaíso)
USM ๏El Problema físico 54 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Tsunami se inicia
USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que El epicentro debe estar ubicado en el mar, es decir, no en tierra. ¿Es este un requisito? ๏ A) SI ๏ B) NO 55 UBICACION
USM ๏El epicentro (hipocentro) ๏ Indica solamente donde se inicia la ruptura de un terremoto ๏ Para el tsunami, importa el área de ruptura, que no queda bien descrita por el epicentro. 56 Maule, 2010 Pisagua, 2014 Illapel, 2015
USM ๏¿Y qué pasa en Chile? Cortesía S. Barrientos 57 Page 4 Subduction Factory Secuencia Sísmica de Abril de 2017
USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que El epicentro debe estar ubicado en el mar, es decir, no en tierra. ¿Es este un requisito? A) SI B) NO 59
USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que… La magnitud del terremoto está directamente relacionada con la magnitud del tsunami Es decir, mientras más grande el terremoto, más grande el tsunami. ¿Es cierto esto? ๏ A) SI ๏ B) NO ๏ C) Depende… 60 MAGNITUD
USM ๏Es un poco mas complejo ๏ El tsunami depende de la cantidad de energía liberada por el terremoto y de cuanto se desplaza el fondo marino ๏ Energía del terremoto • • ๏ Pero depende también de dónde lo hace !!! Mo = ∫ ∫ μd(x, y)dxdy Mw = 2 3 log(Mo) − 6 61 Longitude, deg Latitude, deg Matarani,PE Arica Pisagua Iquique Patache Tocopilla Mejillones Antofagasta 287 288 289 290 291 −24 −23 −22 −21 −20 −19 −18 −17 −16 Elevation, m −8000 −6000 −4000 −2000 0 2000 4000 6000 −0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 -0.2 -0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 Vertical! Displacement, m 2.7868 x 10+21 Nm 7.8 GWh
USM ๏Ejemplo ๏ Supongamos tres terremotos de igual magnitud, ej Mw 7.4, pero ubicados a distinta profundidad 62 Placa de Nazca (Subductante) Placa Sudamericana Andes Costa Oceáno Fosa ¿Cual genera un tsunami mas grande? a) b) c)
USM 63 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 ×104 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 287 287.5 288 288.5 289 289.5 290 ×10 4 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 Longitud, Este Longitud, Este Longitud, Oeste Longitud, Oeste Latitud Latitud Deslizamiento, m Profundidad, m Profundidad, m Iquique Coquimbo Placa de Nazca Placa de Nazca Placa Sudamericana Placa Sudamericana Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Plano de Falla Plano de Falla Sección de Tsunami Inicial Generado Sección de Tsunami Inicial Generado 10 m Escala vertical para tsunami y distribución de deslizamiento
USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que La magnitud del terremoto está directamente relacionada con la magnitud del tsunami Es decir, mientras más grande el terremoto, más grande el tsunami. ¿Es cierto esto? A) SI B) NO C) Depende… 64 MAGNITUD
USM ๏Nota Importante ๏ Lo anterior es especialmente válido para terremotos “intermedios” (Mw 6.5 -8.5) ๏ Ejemplo: ๏ Pisagua (2014) ๏ Illapel (2015) ๏ Los terremotos más grandes en Chile, suelen ocupar toda la sección (Maule 2010) ๏ Sin embargo, como se distribuye el deslizamiento es muy importante 65
USM ๏Relación entre Intensidad de Tsunami y Mw ๏ En realidad… ๏ all bets are off 66 Figure 3 Tsunami intensity I on the Soloviev-Imamura scale versus mag- nitude Mw for 360 tsunamigenic earthquakes that occurred in the World Ocean from 1900 to 2010. Events are shown as circles with the color depending on tsunami intensity and size proportional to the earthquake magnitude. The legend for color and size is the same as in Fig. 1. The solid line shows the dependence I on Mw as obtained in CHUBAROV and GUSIAKOV (1985) Vol. 168, (2011) Relationship of Tsunami Inte arithmic scale that uses an average of tsu- up heights Hav along the nearest coast to the formula: I ¼ 1 2 þ log2 Hav: ð1Þ S.L. Soloviev introduced this scale, he t the average run-up is a more stable
USM ๏ Epicentro del sismo ubicado en el subsuelo marino o en tierra, en áreas próximas al borde costero del océano Pacífico. ๏ Magnitud del sismo igual o superior a 7,0 (en revisión) ๏ Foco del sismo ubicado a menos de 60 km de profundidad. ๏Terremotos 67 REQUISITOS: Combinación de magnitud y profundidad 27/02/2010 11/03/2011 01/04/2014 16/09/2015
USM ๏27/02/2010: Deformación 68 Nr. Source TS GP S InSA R Tsunam i Land- level 1 Benavente ✓ — — — — 2 Delouis ✓ ✓ ✓ — — 3 Fortuño — — ✓ — — 4 Fujii — — — ✓ ✓ 5 Fujii PFM — — — ? — 6 Hayes (v2) ✓ — — — — 7 Hayes 5p ✓ — — — — 8 Lin ✓ ✓ ✓ — — 9 Lorito — ✓ ✓ ✓ ✓ 10 Lutrell — ✓ ✓ — — 11 Moreno CS — ✓ ✓ — ✓ 12 Moreno IS-1 — — — — — 13 Moreno IS-2 — — — — — 14 Pollitz — ✓ ✓ — — 15 Pulido ✓ ✓ — — ✓ 16 Sladen (Caltech) ✓ — — — — 17 Sladen Owen ✓ ✓ — — — 18 Tong — ✓ ✓ — — 19 UCSB (Shao) ✓ — — — — 20 USGS (Hayes v1) ✓ — — — — 21 Vigny — ✓ — — — 22 Yamazaki PFM — — — ? — 23 Yue ✓ ✓ ✓ ✓ ?
USM TSUNAMI DEL 21 DE ABRIL 2007 FIORDO AYSÉN, C Remociones en Masa 69
USM ๏Remociones en masa ๏ El desprendimiento de masas de tierra y/o rocas es la segunda causa más común en la generación de tsunamis. ๏ Casos recientes son Lituya Bay, Alaska (1958), Stromboli, Italia (2002) y el Fiordo de Aysén, Chile (2007). ๏ Estos acontecimientos suelen ocurrir sin previo aviso, lo que imposibilita su detección. 70 Ola de 60 metros! Run up de cientos de metros
USM 71 Stephen Ward
USM 72
USM ๏Stromboli, Italia 73
USM MECANISMOS DE PROPAGACION 74
USM Núcleo 1200 km Nucleo Exterior 2200 km Manto 2200 km Manto 650 km Nucleo Nucleo Exterior Manto Manto Manto Corteza 40-80 km Manto 650 km Corteza 40-80 km Oceáno 0-10 km ๏Veamos donde se mueven 75 Océanos: Sólo 4 km de profundidad Escala horizontal mucho mayor que la escala vertical Fuentes de tsunami O(100 km) 100km×50 km para una fuente típica (Mw 7.0) • 1000km×150 km 2004 Indian Ocean Tsunami (Mw 9.3) • 500km×120km 2010 Maule Tsunami (Mw 8.8) • 450km×150kmf 2011 East Japan Tsunami (Mw 9.0)
USM ๏Ejemplo 77 Escala distorsionada L ~ 350 km H ~ 1-10 m h ~ 6 km
USM ๏Tsunamis son“simplemente”Olas Dispersión angular Dispersión de amplitud Interacción ola-corrientes Interacción ola-ola Rotura Fricción por fondo Percolación Whitecapping Asomeramiento Refracción Difracción Reflexión Resonancia Convergencia o divergencia de energía Pérdidas de energía Otros efectos 78
USM 79
USM ๏Propagación Transoceánica 80 1960 2010
USM ๏Japón, 2011 81
USM TSUNAMI DE CAMPO LEJANO FUNCIONAN LOS SISTEMAS DE ALARMA TSUNAMI DE CAMPO CERCANO ¿CAPACIDAD DE REACCIÓN… MINUTOS? NO FUNCIONAN LOS SISTEMAS DE ALARMA SÓLO RESTA EDUCAR A LA CIVILIDAD ๏Campo Lejano-Campo Cercano 82 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 283 284 285 286 287 288 289 290 291 2 3 4 5 6 7 8 9 10
USM PROPAGACION COSTERA 83
USM ๏¿Cómo se manifiesta un tsunami? i. Una crecida, una marejada ii. Una ola gigante, como se vio en el National Geographic o San Andreas iii. Una serie de ondas de gran período A) Sólo i B) Sólo iii C) i y iii D) Ninguna de las anteriores 84
USM ๏¿Cómo se manifiesta un tsunami? i) Si se produce un retiro repentino de agua viene un tsunami ii)Si no se produce un retiro repentino de agua, no viene un tsunami ¿Es cierto esto? A) Solo i B) Solo ii C) i y ii D)Ninguna de las dos aseveraciones es correcta 85
USM ๏No siempre se retira! ๏ No siempre hay una retirada del mar ๏ Esto depende de donde se genera la ruptura y la forma de la onda inicial ๏ Si hay terremoto y se retira repentinamente, viene un tsunami ๏ Si hay terremoto y no se retira, no significa que no venga uno! 86 Maréografos en acción + EVENTO 3:34 AM TIEMPO ESTIMADO DE ARRIBO Hmax=3,3[m] Hora, hr GMT O Longitud, grados Latitud, grados 0 1 2 3 4 5 6 7 Tiempo desde el Terremoto, horas Boya DART 32412 Iquique Antofagasta Caldera Coquimbo Valparaiso Talcahuano Corral Ancud −78 −76 −74 −72 −55 −50 −45 −40 −35 −30 −25 −20
USM Velocidad, Km/h 0 200 400 600 800 Profundidad, m 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 Velocidad del Tsunami ๏Velocidad de Propagación 87 10 m de prof. 36 km/h Profundidad media del Oceano Pacifico c = gh
USM 88 1/17/13% c = gh
USM ๏Fenómenos Locales ๏ Fuerte interacción con el fondo, puntas, bahías, cañones submarinos ๏ Fenómenos de superposición de ondas (reflexión-‐ resonancia) ๏ Ondas atrapadas a la costa por refracción ๏ Inundación de zonas secas 89 FENOMENOS'LOCALES'ASOCIADOS'A'LA'PROPAGACION'EN'A SOMERAS' 'Fuerte'interacción'con'el'fondo,'puntas,'bahías,'cañones'sub 'Fenómenos'de'superposición'de'ondas'(reflexiónIresonancia 'Ondas'atrapadas'a'la'costa'por'refracción' 'Inundación'de'zonas'secas' Tsunami'Japón'2011' Tohoku, 2011
USM ๏Transformación en Aguas Someras 90 sformación'de'una'onda'de'tsunami'en'aguas'someras' Tsunami'e'aguas' profundas' Marea'rápida' ente'en'rotura'(bore)'' sión'en'tren'de'solitones' 'Transformación'de'un Marea'rápida' Frente'en'rotura'(bore)'' Fisión'en'tren'de'solitones' Fisión en Tren de Solitones 'Transformación'de'una'onda'de'tsunami'en'aguas'somera Tsunami'e'aguas' profundas' Marea'rápida' Frente'en'rotura'(bore)'' Fisión'en'tren'de'solitones' FENOMENOS'LOCALES'ASOCIADOS'A'LA'PROPAGACION'EN SOMERAS' Frente Rompiente 'Transformación'de'una'onda'de'tsunami'en'aguas'someras' Tsunami'e'aguas' profundas' Marea'rápida' Frente'en'rotura'(bore)'' Fisión'en'tren'de'solitones' FENOMENOS'LOCALES'ASOCIADOS'A'LA'PROPAGACION'EN'AGUAS' SOMERAS' Crecida
USM ๏¿Cómo son al llegar a la costa? 91
USM INUNDACION 92
USM ๏Qué pasa en tierra ๏ Tsunamis viajan muy rápido ๏ Pueden tener gran profundidad ๏ Destruyen y acarrean objetos 93 10 m de prof. 36 km/h
USM ๏¿Y si no son tan grandes? 94
USM ๏Kesennuma, 10X de velocidad 95
USM ¿SE PUEDE EXPLICAR ESTA VARIABILIDAD? 97
USM ๏Claro que sí… ๏ Veremos algunos procesos físicos relevantes, que les ocurren a todas las olas 98
USM ๏Refracción 99
USM 100
USM ๏Recordando Maule 2010 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33 −500 −450 −400 −350 −300 −250 −200 −150 −100 −50 0 ๏ Refracción 101 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 284 285 286 287 288 289 290 291 3 4 5 6 7 8 9 10 Mapa de Máxima Altura Batimetría 500-100 m Maule 2010 Refracción induce baja concentración de energía en zona epicentral Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33 −500 −450 −400 −350 −300 −250 −200 −150 −100 −50 0
USM ๏Flujo de Energía (Kowalik and Murty, 1993) Ex = ρHu ( gη + 1 2 (u2 + v2 ) ) 102 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 −38 −37 −36 −35 −34 −33 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
USM 103 Coquimbo Tongoy Coquimbo Tongoy Talinay, 2015
USM ๏Reflexión + Refracción 1-5<&+=+0<> Z+O2&5+( SIENTE LA LLEGADA DE MULTIPLES OLAS EN DISTINTOS MOMENTOS
USM 105
USM ๏Ondas de Orilla: Talinay, 2015 106
USM ๏Dominio de la batimetría 107 ๏ Otro tipo de control: ๏ Resonancia ๏ La forma del fondo condiciona como debe moverse la superficie del mar ๏ Analogía con una batería, o un coro.
USM 108
USM ๏¿Por qué nos interesa en este caso? 109 ! Longitud, grados Latitud, grados 0 1 2 3 4 5 6 7 Tiempo desde el Terremoto, horas Boya DART 32412 Iquique Antofagasta Caldera Coquimbo Valparaiso Talcahuano Corral Ancud −78 −76 −74 −72 −55 −50 −45 −40 −35 −30 −25 −20 Matarani,PE Arica Pisagua Iquique Patache Tocopilla Mejillones Antofagasta Longitude, deg 287 287.5 288 288.5 289 289.5 290 290.5 000 000 000 000 0 000 000 000 0 60 120 180 240 300 -0.2 0 0.2 DART 32401 10 20 30 50 70 100 0 2 4 0 60 120 180 240 300 -2 0 2 Arica 10 20 30 50 70 100 0 500 1000 0 60 120 180 240 300 -2 0 2 Pisagua 10 20 30 50 70 100 0 500 1000 0 60 120 180 240 300 -2 0 2 Iquique 10 20 30 50 70 100 0 1000 2000 0 60 120 180 240 300 Free Surface Elevation, m -2 0 2 Patache 10 20 30 50 70 100 Power Spectral Density, cm 2 s 0 500 1000 0 60 120 180 240 300 -1 0 1 Tocopilla 10 20 30 50 70 100 0 200 400 0 60 120 180 240 300 -1 0 1 Mejillones 10 20 30 50 70 100 0 200 400 Elapsed Time, min 0 60 120 180 240 300 -0.5 0 0.5 Antofagasta Period, min 10 20 30 50 70 100 0 100 200 t al.,(2014) ,(2014) Displ., m 0 1 wave, after which tsunami oscillations were persis- tent and periodic, but did not exceed 2 m in amplitude. About 100 km south of the rupture, the tsunami arrived at Quintero and Valparaiso within 23 min. The maximum amplitude of the first wave was 1.5 m, 30 min after the shock at Quintero and 1.22 m, 34 min after the shock at Valparaiso. How- ever, the maximum amplitude at Valparaiso was Figure 1 a Location of the tide gages and DART buoy. The yellow star indicates the epicenter and the thin black lines are the -1000, -2000 and -3000 m isobaths. Upper inset is the slip distribution of the 2015 Illapel earthquake. The red box is the enlarged area in the right frame b Bathymetry in the area of interest. The thin black lines denote the -50, -200 and -1000 m isobaths Figure 2 Tide gage records of the 2015 Illapel tsunami at locations indicated in Fig. 1a. The red line indicates the predicted tide level during the tsunami
Tipos de Bahías • Una batalla eterna por quien domina • El tsunami versus la batimetría 110 Journal of Geophysical Research: Oceans 10.1002/2017JC012922 Centro de Excelencia financiado por CONICYT/FONDAP/15110017 espectral [min] 1994 1995 2004 2006 2010 2011 48.76 2.5% 16.2% 6.7% 37.93 Sin Sin 13.9% 32 Registro Registro 22.1% 29.1% 2.1% 55.9% 26.95 5.1% 31.3% 6.6% 7.1% 22.26 9.9% 3.0% 0.7% 3.4% Tabla 3.-Picos resonantes para Arica y su aporte porcentual en distintos eventos de Figura 3.-Espectros normalizados para Arica. Campo Lejano (2004, 2006, 2010, 2011): los eventos de concentran energía principalmente en la banda 40-20 [min evento de 2006 reparte en forma equitativa la energía e resonantes (32 y 27 [min]) mientras que 2011 concentra más d energía en 32 [min] (Tabla 3), repartiendo energía haci resonantes de mayor valor. El espectro de 2004 pres concentración energética en 41 [min], que no es un período
USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Gran Extensión y Alta Definición ๏ Mejillones ๏ Antofagasta ๏ Coquimbo ๏ Estructura oscilante principal bien definida, con oscilaciones armónicas ๏ Respuesta de tsunamis queda controlada por esta estructura resonante 111 Figura 1: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Antofagasta (1). Se incluyen los m obtenidos (línea vertical segmentada). Mapas modales de los tres primeros m obtenidos (2), (3) y (4), indicándose el mareógrafo (punto verde) y el ancho d plataforma (línea blanca). Figura 2: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Mejillones (1) y Coquimbo (2). Se incl los modos regionales (línea vertical continua) y locales (línea vertical segment (1) (2) (3) (4) Antofagasta Cortés et al., 2017, JGR RESEARCH ARTICLE 10.1002/2017JC012922 Tsunami and shelf resonance on the northern Chile coast Pablo Cort! es1,2 , Patricio A. Catal! an1,2,3 , Rafael Ar! anguiz2,4, and Giorgio Bellotti5 1 Departamento de Obras Civiles, Universidad T! ecnica Federico Santa Mar! ıa, Valpara! ıso, Chile, 2 Centro Nacional de Investigaci! on para la Gesti! on Integrada de Desastres Naturales, CONICYT/FONDAP/1511007, Santiago, Chile, 3 Centro Cient! ıfico Tecnol! ogico de Valpara! ıso-CCTVal, Universidad T! ecnica Federico Santa Mar! ıa, Valpara! ıso, Chile, 4 Department of Civil Engineering, University Cat! olica Ssma Concepci! on, Concepci! on, Chile, 5 Department of Engineering, Roma Tre University, Rome, Italy Abstract This work presents the analysis of long waves resonance in two of the main cities along the northern coast of Chile, Arica, and Iquique, where a large tsunamigenic potential remains despite recent earthquakes. By combining a modal analysis solving the equation of free surface oscillations, with the analysis of background spectra derived from in situ measurements, the spatial and temporal structures of the modes are recovered. Comparison with spectra from three tsunamis of different characteristics shows that the modes found have been excited by past events. Moreover, the two locations show different response patterns. Arica is more sensitive to the characteristics of the tsunami source, whereas Iquique shows a smaller dependency and similar response for different tsunami events. Results are further compared with other methodologies with good agreement. These findings are relevant in characterizing the tsunami hazard in the area, and the methodology can be further extended to other regions along the Chilean coast. Plain Language Summary Tsunamis are a collection of waves with different characteristics, which interact with the coastal features accordingly. One possible interaction is the amplification of Tsunami wave height when the periods of the waves match what are known as the resonant periods. The previous is similar to what happens when a singer produces notes in periods that are close to the resonant periods of a crystal cup, i.e. the cup’s border will oscillate with increasing amplitude, eventually breaking it. In the case of Tsunami, each time the waves oscillate their amplitude increases, making them more hazardous for coastal locations. In different past Tsunami events it has been observed that the most destructive Tsunami waves are produced several minutes after the arrival of the first wave, which is consistent with the presence of the phenomena previously described. The present work studies two zones in the Northern Chile coast by using computational methods to obtain their resonant characteristics (periods and amplitude distributions). These results are contrasted with in-site measurements showing good agreement and, therefore, enabling for assessment of zones more prone to future Tsunami hazard. 1. Introduction The controlling role of local bathymetry and topography over long free surface waves and tsunamis near the coast has been suggested since early the twentieth century [see Rabinovich, 1997, for a review]. This controlling role manifests itself as similar spectral characteristics between different tsunamis at the same location, but varying behavior and response for the same event at different locations. Recently, resonant modes, both stationary and progressive, have been invoked to account for the late arrival of devastating tsunami waves observed at several Chilean coastal locations. For example, the third wave was the most dev- astating in the port of Talcahuano during the tsunami generated by the Maule 2010 earthquake (Mw 8.8) [Yamazaki and Cheung, 2011], whereas a wave arriving 90 min after the main earthquake was the largest at Arica during the tsunami generated by the 2014 Pisagua Earthquake (Mw 8.2) [Catal! an et al., 2015]. More- over, similar behavior was observed during the Coquimbo 2016 earthquake (Mw 8.3), as described in Ar! anguiz et al. [2016]. The ubiquity of these bathymetric control effects in areas prone to be affected by tsu- nami, makes the identification of the resulting resonant modes and their spatial characteristics to be of Key Points: ! Obtained long wave resonant characteristics of northern Chile agree well with tsunami observations ! Characteristics of the modes are closely associated with the width of the continental shelf ! Methodology can be easily extended to other areas as a mean to improve tsunami hazard assessment Supporting Information: ! Supporting Information S1 Correspondence to: P. Cort! es, pablo.cortes.aguilera@gmail.com Citation: Cort! es, P., P. A. Catal! an, R. Ar! anguiz, and G. Bellotti (2017), Tsunami and shelf resonance on the northern Chile coast, J. Geophys. Res. Oceans, 122, doi:10.1002/2017JC012922. Received 25 MAR 2017 Accepted 15 AUG 2017 Accepted article online 25 AUG 2017 V C 2017. American Geophysical Union. All Rights Reserved. CORT! ES ET AL. NORTHERN CHILE COAST TSUNAMI RESONANCE 1 Journal of Geophysical Research: Oceans PUBLICATIONS
USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Poca Extensión y Alta Definición ๏ Chañaral ๏ Pichidangui ๏ San Antonio ๏ Estructura oscilante principal definida, pero que se intercala con efectos a nivel de plataforma continental ๏ Tsunami en algunos casos queda dominado por efectos de la plataforma ๏ 113 4.1.2 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y ALTA DEFINICIÓN. En esta categoría se encuentran las bahías que, si bien presentan un definición, su extensión geográfica es tal que en 0= > (2) es posible ver resonantes propios de la bahía se intercalan con modos de la platafor (Figura 3). Al estar bien definidas, los principales picos resonantes de cada 0 presencia importante en los eventos analizados (Figura 3). Este grupo está Chañaral, Pichidangui y San Antonio. Figura 3: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Chañaral (1) y Pichidan descripción que Figura 2. 4.1.3 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y MEDIANA DEFINICIÓN. En esta categoría entran las bahías de Arica, Pisagua e Iquique, pue presentan condiciones de abrigo, no se encuentran tan definidas espacia parte, su poca extensión produce que los modos de la plataforma contin con modos propios de la bahía, por lo que en los espectros se aprecian pic el rango 100-10 minutos. Arica concentra su energía fundamentalmente en min con una participación de picos muy diferente para cada evento (Figu Iquique tienen un comportamiento similar (Figura 4), pero para la prime menor definición (sólo presenta abrigo en la zona sur) produce que no se p modos altamente energéticos bajo los 20 minutos. Por otro lado, Iquique s (1)
USM Figura 5: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Arica. Misma descripción que Figura (1) (2) (3) (4) (5) ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Poca Extensión y Mediana Definición ๏ Arica ๏ Pisagua ๏ Iquique ๏ Estructura oscilante principal definida, pero que se intercala con efectos a nivel de plataforma continental ๏ Respuesta de tsunamis es variable, que puede excitar distintos modos 114 Arica
USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Poca Extensión y Poca Definición ๏ Patache ๏ Tocopilla ๏ Paposo ๏ Bucalemu ๏ Constitución ๏ Respuesta resonante menos definida y en general con poco aporte energético 115 Paposo- Constitución Figura 8: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Paposo (1) y Constitución (2), se inc los modos regionales (línea vertical continua) y locales (línea vertical segmentada) corresponda. 5 DISCUSIÓN A pesar de que es posible concluir, de la observación de las figuras de 0= > (2) versu que los picos resonantes son relevantes para la respuesta de tsunamis en la co necesario cuantificar dicho aporte. Para ello se propone el siguiente indicador %b = 5c d &) * + b c d * gd * (9), (1) (2)
USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ SISTEMAS DE VARIAS BAHÍAS ๏ Taltal (sistema Playa Brava-El Hueso-Taltal) ๏ Caldera (sistema Bahía Inglesa-Calderilla-Caldera) ๏ Huasco (Doble Sistema, Barranquilla-Punta Alcalde y Agua de Luna-Huasco) ๏ Quintero (sistema Cachagua- Quintero) ๏ Valparaíso (sistema Concón- Valparaíso) 116 Figura 7: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Valparaíso (1). 4.1.5 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y POCA DEFINICIÓN Este grupo lo constituyen bahías pequeñas y poco definidas, tanto las que solo p (1) (2) (3) (4) Valparaíso- Concón
USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ SISTEMAS DE VARIAS BAHÍAS ๏ Modos se intercalan entre distintas bahías y plataforma ๏ Algunas bahías pueden dominar la respuesta frente a otras, por ejemplo, en Valparaíso vs Concón ๏ En otros casos, puede existir acoplamiento entre ambas, que se transfieren energía 117 Figura 7: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Valparaíso (1). 4.1.5 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y POCA DEFINICIÓN Este grupo lo constituyen bahías pequeñas y poco definidas, tanto las que solo p (1) (2) (3) (4) Valparaíso- Concón
USM ๏Resumen ๏ Terremoto funcionó como una alerta natural ๏ Tenemos muy poco tiempo para la evacuación (menos de 15 minutos) ๏ Reducido número de fallecidos debido a evacuación individual ๏ Mayoría de fallecidos eran campistas (2010) ๏ Tsunami menor en 2014 ๏ Pocos fallecidos en 2015 (8) (Poca densidad poblacional) ๏ Gran inundación en ríos y esteros ๏ ๏ Gran variabilidad de run up: 4m y 28m medidos dentro de una franja de 1.2 km de largo (2010), hasta 10 m en 2015. ๏ Resonancia a nivel de bahías es relevante (2014, 2015) ๏ Impacto significativamente menor que Sumatra, 2004 o Tohoku, 2011 ๏ Tsunami de Campo Cercano: Importante educación a nivel comunal pero en todo el país 118 Educación es fundamental
USM PREPARANDO MAPAS DE AMENAZA 119
Amenaza • Evolución desde un método de predicción determinista hacia métodos probabilistas • Caracterizar recurrencia • Caracterizar incertidumbre • ¡Distintos Objetivos! 120 Guía para la Estimación de Peligro deTsunami Proyecto de Investigación para el Mejoramiento de Tecnología para desarrollar una Comunidad Resiliente ante los Tsunamis (Proyecto SATREPSTsunami)
Ejemplo 121 246 Fig. 11 Spatial distribution of flow depth a mean, b standard deviation, c coefficient of variation and d 1990S 2020 2012
USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 122 se producirá el siguiente terremoto Dónde será el terremoto? Magnitud, distribución de deslizamiento Cómo un tsunami ? Generará será el tsunami? Dónde puede ser peligroso? Cómo
USM FOCO: LA VIDA 123
USM 124 1990
USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 125 Poca información… Dónde Nada de información…sólo Magnitud Cómo Modelos con baja resolución Generará Mapa de Peligro binario Cómo
USM 126 Figure S2. Slip distributions for each rupture model used in this study. Labels indicate corresponding entries
USM 127 Figure S2. Slip distributions for each rupture model used in this study. Labels indicate corresponding entries Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33
USM ๏Enfoque ๏ Dada la ausencia de información, solo se podía enfocar en la historia. ๏ Típicamente se recurría al terremoto histórico 128
USM ๏Problemas de ese enfoque ๏ Tan bueno como la información que se tenía (bueno, eso es siempre así) ๏ Constreñido a la HISTORIA ๏ y a que tan bien documentada estaba ๏ Pero además, el terremoto sólo nos dice una parte del problema del tsunami… ๏ eso lo sabemos ahora…. 129 Valparaíso Viña Se pensaba que 1906 era el peor terremoto
USM 130 2010
USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 131 Poca información…pero mejor Dónde Nada de información…sólo Magnitud Cómo Modelos con mejor resolución… Generará Mapa de Peligro con niveles Cómo
USM 132 Valparaíso Viña Se pensaba que 1906 era el peor terremoto Mw8,1 Valparaíso Viña Se pensaba que 1730 era el peor terremoto Mw8,8 Valparaíso Viña Se estima que 1730 era el peor terremoto Mw9,1-9,3 Source of the 1730 Chilean earthquake from historical records: Implications for the future tsunami hazard on the coast of Metropolitan Chile M. Carvajal1 , M. Cisternas1 , and P. A. Catalán2,3,4 1 Escuela de Ciencias del Mar, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile, 2 Departamento de Obras Civiles, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile, 3 Centro Nacional de Investigación para la Gestión Integrada de Desastres Naturales, Santiago, Chile, 4 Centro Científico Tecnológico de Valparaíso, Valparaíso, Chile PUBLICATIONS Journal of Geophysical Research: Solid Earth RESEARCH ARTICLE 10.1002/2017JB014063 Key Points: • Historical records of the tsunami triggered by the 1730 Metropolitan Chile earthquake suggest a magni- tude in the range of Mw 9.1–9.3 • A southward increase of the slip depth along the rupture zone of the 1730 earthquake best explains the tsunami and uplift observations
USM ๏Enfoque ๏ Avanzar hacia una Envolvente ๏ Considerar mas escenarios ๏ Fuerte foco en terremotos históricos ๏ Poco reconocimiento de la física de la ruptura 133 Guía para la Estimación de Peligro deTsunami Proyecto de Investigación para el Mejoramiento de Tecnología para desarrollar una Comunidad Resiliente ante los Tsunamis (Proyecto SATREPSTsunami)
USM 134 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 ×104 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 287 287.5 288 288.5 289 289.5 290 ×10 4 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 Longitud, Este Longitud, Este Longitud, Oeste Longitud, Oeste Latitud Latitud Deslizamiento, m Profundidad, m Profundidad, m Iquique Coquimbo Placa de Nazca Placa de Nazca Placa Sudamericana Placa Sudamericana Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Plano de Falla Plano de Falla Sección de Tsunami Inicial Generado Sección de Tsunami Inicial Generado 10 m Escala vertical para tsunami y distribución de deslizamiento
USM 135 Geophysical Research Letters What Can We Do to Forecast Tsunami Hazards in the Near Field Given Large Epistemic Uncertainty in Rapid Seismic Source Inversions? Rodrigo Cienfuegos1,2 , Patricio A. Catalán1,3,4 , Alejandro Urrutia1 , Roberto Benavente1 , Rafael Aránguiz1,5 , and Gabriel González1,6 1Centro de Investigación para la Gestión Integrada del Riesgo de Desastres (CIGIDEN), Santiago, Chile, 2Departamento de Ingeniería Hidráulica y Ambiental, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile, 3Departamento de Obras Civiles, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile, 4Centro Científico Tecnológico de Valparaíso-CCTVal, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile, 5Departamento de Ingeniería Civil, Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile, 6Departamento de Ciencias Geológicas, Universidad Católica del Norte, Antofagasta, Chile Abstract The variability in obtaining estimates of tsunami inundation and runup on a near-real-time tsunami hazard assessment setting is evaluated. To this end, 19 different source models of the Maule Earthquake were considered as if they represented the best available knowledge an early tsunami warning system could consider. Results show that large variability can be observed in both coseismic deformation and tsunami variables such as inundated area and maximum runup. This suggests that using single source model solutions might not be appropriate unless categorical thresholds are used. Nevertheless, the tsunami forecast obtained from aggregating all source models is in good agreement with observed quantities, suggesting that the development of seismic source inversion techniques in a Bayesian framework or generating stochastic finite fault models from a reference inversion solution could be a viable way of dealing with epistemic uncertainties in the framework of nearly-real-time tsunami hazard mapping. Plain Language Summary Owing to recent advancements in rapid seismic source characterization and tsunami simulation, nearly-real-time tsunami hazard forecasts in the framework of tsunami early warning systems are starting to be within reach. However, in this study we bring a note of caution regarding its future operational implementation since the level of uncertainty associated to a single rupture inversion is high and thus calls for the use of multiple realizations of seismic inversions to forecast inundation maps and assess their uncertainty bounds. 1. Introduction Characterizing rupture processes during subduction earthquakes is a critical phase to determine initial con- ditions for tsunami forecast models, both for long-term hazard analysis and during the early stages of an actual event. Regarding the latter, the initialization of operational tsunami early warning systems (TEWS) is mostly based on estimations of earthquake location, magnitudes, and focal mechanisms (e.g., Bernard & Titov, 2015; Tatehata, 1997). These systems have been fundamental in preventing casualties, particularly in the far field, whereas for near-field tsunamis, the outcomes of operational systems have been less conclusive due to reported inaccuracies in fast seismic source estimations (e.g., Bernard & Titov, 2015; Okal, 2015). Recently, notable progress has been achieved in inversion modeling for characterizing the rupture and the distribution of slip. This scientific progress has largely contributed to improve the resolution of slip models required to understand the link between near-surface deformation and earthquake ruptures and to provide initial conditions for tsunami forecasts. This positive input has motivated new methodological developments to capture earthquake signals and ultimately to improve TEWS in the near field. Accordingly, important efforts have been devoted in recent years to densify teleseismic, GPS, and sea surface observation networks, which may benefit both earthquake detection and TEWS. Complex descriptions of the coseismic rupture processes through rapid finite fault inversion can be obtained from seismic data (e.g., Benavente et al., 2016; Melgar, Allen et al., 2016), tsunami data (e.g., Tang et al., 2016; Tsushima et al., 2011, 2012), geodetic observations (e.g., Crowell et al., 2012; Melgar & Bock, 2015), RESEARCH LETTER 10.1029/2018GL076998 Key Points: • We provide an empirical assessment of the variability of finite fault inversions and its consequences for rapid tsunami hazard mapping • The variability in modeled tsunami maximum amplitudes, runups, and inundated 16 areas is of the same order as their median values evidencing a high inherent uncertainty • Combining the available knowledge to build a distribution of the tsunami source allows to obtain sound predictions of tsunami variables Supporting Information: • Supporting Information S1 Correspondence to: R. Cienfuegos, racienfu@ing.puc.cl Citation: Cienfuegos, R., Catalán, P. A., Urrutia, A., Benavente, R., Aránguiz, R., & González, G. (2018). What can we do to forecast tsunami hazards in the near field given large epistemic uncertainty in rapid seismic source inversions? Geophysical Research Letters, 45. https://doi.org/10.1029/2018GL076998 Received 2 JAN 2018 Accepted 19 APR 2018 Accepted article online 7 MAY 2018 ©2018. American Geophysical Union. All Rights Reserved. Figure 5. Inundation maps for San Antonio (top row), Constitución (middle row), and Talcahuano (bottom ro bar represents 1 km. (left column) Orange, yellow, and green parts of the maps denote the areas that are inun the 97.5%, 50%, and 2.5% of the models, respectively. (right column) The yellow part of the map represents t inundated by 50% of the models, the magenta solid line indicates the maximum inundation runup estimated post-tsunami surveys, and the black dashed contour corresponds to the maximum inundation line estimated propagating the MS surface. MS = median surface; SA = San Antonio; CT = Constitución, and TH = Talcahuan
USM % scenarios that inundate (Mw9.2, n=200) -71.63 -71.62 -71.61 -71.6 -71.59 -71.58 -71.57 -71.56 -71.55 -71.54 -71.53 Lon, degrees -33.05 -33.04 -33.03 -33.02 -33.01 Lat, degrees 0 20 40 60 80 100 ๏Mas que la magnitud (solamente) ๏ Importa donde y cómo se produce el movimiento ๏ Por ejemplo, simulamos 200 terremotos Mw9.2 en las afueras de Valparaíso… 136
USM 137 2020
USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 138 CUALQUIER LUGAR Dónde TODAS LAS FORMAS Cómo ALTISIMA RESOLUCION Generará MAPAS COMPLEJOS… Cómo
USM ๏ESCALA INTER-EVENTOS: Foco en Terremoto ๏ Variabilidad Espacial y Temporal ๏ Dónde, cuando y de qué magnitud será el próximo terremoto y su tsunami ๏ Enfoques Determinísticos: ๏ Historia ๏ Enfoques Físicos: ๏ Ciclos, asperezas, stress drop, etc. ๏ Enfoques Estadísticos: 139 Amenaza EQ-TS Recurrencia…e.g. Gutenberg-Richter Catálogo Homogeinización Zonificación Etc. EVENTOS 1 3
USM ๏Gutenberg Richter ๏ Probabilidad de ocurrencia de un escenario de un escenario de cierta Magnitud 140 Figure 5: Recurrence times es
USM 141
USM ๏ESCALA INTRA-EVENTOS: Foco en Tsunami ๏ Variabilidad Espacial y Temporal ๏ Cómo se distribuye el deslizamiento ๏ Enfoques Determinísticos: ๏ Modelos de Falla Plana ๏ Enfoques Físicos basados en procesos: ๏ Ciclos, asperezas, stress drop, etc. ๏ Enfoques Estadísticos ๏ (con Base Física) para distribuciones de Falla Finita 142 Amenaza EQ-TS
USM ๏Concepto reciente ๏ Dada una magnitud, como varía la variable de interés ๏ TIMs (Tsunami Intensity Measures) 143
USM 144 243 Natural Hazards (2020) 100:231–254 variability in the results (Fig. 9). The peak slip magnitude can be a first-order control Fig. 8 Examples of megathrust earthquake scenarios based on the stochastic technique of K–L expansion Fig. 9 Near-field modeled maximum flow depth versus peak slip and calculated moment magnitude (Mw) of stochastic seismic scenarios (SSS) and deterministic seismic scenarios (DSS) in the city of Iquique 245 Natural Hazards (2020) 100:231–254 from ~3 to 15 m. On the southern sandy beaches, we observed a mean flow depth between ~3 and 20 m and a maximum tsunami intrusion of 1 km (see Fig. 11a). The pattern of flow depth standard deviations presents a similar behavior, with a range of ~0–2 m. The lowest range of variation is an important value for the design of vertical evacuation infrastructure Fig. 10 Left panel: Spatial distribution of flow depth for stochastic credible worst-case scenario modeled in Iquique, including the reported flow depths of 1868 (yellow square) and 1877 (green square).The magenta square indicates the simulated sea level records stations. Right panel: Blue and red lines denote the deter- ministic maximum scenario (scenario 377, Mw ~8.9) and baseline homogeneous slip scenario, respectively Pink lines show latitudinal distribution of flow depth for the 400 stochastic scenarios
USM ๏Combinando 145 P(h*) = ∑ i λMw P(h > h* |Mw) Probabilidad de ocurrencia de un terremoto de magnitud Mw INTER-EVENTO Probabilidad de excedencia de una TIM dada una magnitud Mw INTRA-EVENTO
USM ๏Productos posibles ๏ Probabilidad de excelencia ๏ Períodos de Retorno de TIMs ๏ Altura de inundación (en agua) ๏ Profundidad de Inundación (frente a infraestructuras) ๏ Flujo de Momentum ๏ Corrientes (para puertos) 146
USM LOS PROBLEMAS… 147
USM 148
USM 149 Rapidez Precisión Tiempo calculo $$$$ Fácil comprensión Datos
USM VULNERABILIDAD: GENERALIDADES 150 VULNERABILIDAD
USM ๏VULNERABILIDAD ๏ 86,400 km de Costa 151
USM “Construir sobre la cota 50” “Construir mejor” ¿Qué pasa con lo ya construido? Evaluar el riesgo Vidas Instalaciones Medidas de Mitigación ๏¿Qué hacer ? 152 ¿Múltiples opciones?
USM DAÑO 153
USM Incendios Daño en almacenamiento de sustancias tóxicas Contaminación debida al arrastre de material putrescible Surgimiento de epidemias Saqueos (en Concepción y Constitución) Pérdidas humanas y de animales por ahogamiento Socavación, fallas de fundaciones de tipo estructural Inundación en sectores bajos Arrastre de objetos Pérdida de servicios básicos, corte de suministros Pérdida de líneas de vida Impactos sobre la morfología y ecosistemas ๏Daños Provocados por Tsunamis 154 DIRECTOS INDIRECTOS
USM PÉRDIDAS HUMANAS Y DE ANIMALES POR AHOGAMIENTO ๏Daños: Directos 155
USM ANTES DESPUÉS EFECTOS EN ESTERO FRÍO, AYSEN 2007 ๏Daños: Directos 156
USM ๏Daños: Directos 157 Llolleo, V Región, 2010 INUNDACIÓN EN SECTORES BAJOS
USM ๏Daños: Directos 158 FUERZAS HIDRODINAMICAS IMPACTO, BUOYANCIA, ARRASTRE DE OBJETOS
USM www.boston.com/bigpicture/2010/03/chile_three_days_later.html ARRASTRE DE OBJETOS ๏Daños 159
USM ๏Daños: Directos 160 SOCAVACIÓN, FALLAS DE FUNDACIONES DE TIPO ESTRUCTURAL
USM ๏Daños Directos 161 Special Earthquake Report — September 2011 ockets at the corners of large uildings. ridge Performance. Outages to ghway and rail bridges and over- asses were numerous. Whereas exposed area of the deep long-span plate girders allowed large lateral loads, which either failed the connec- tion to the top of the bridge piers or failed the bridge pier in bending near sections now lay atop the original roadway below the overpass, they were quickly demolished and the roadway reconstructed. By the time of our survey, a temporary roadway bypassing the overpass was in place, and the roadway below the original overpass had been rein- stated, complete with new asphalt pavement. Because of the large volume of air that could be trapped between the girders and the end bulkheads as the inundation increased, the deck section is very close to buoyant when fully submerged. Field mea- surements of the remaining deck section indicated that the residual weight is only 11% of its original weight when fully submerged. This implies that relatively little additional uplift would be required to dislodge gure 29. EERI Special Earthquake Report — September 2011 We found many building sites scrubbed down to their foundations and numerous debris piles of large structural steel, masonry, and con- crete building structural elements, storage building in Onagawa had re- and refrigeration equipment on the - mately 9 m by 22 m by 12 m tall, it its lightweight precast concrete cladding panels and had numer- ous window openings (Figure 23), but its spun-cast hollow precast piles were sheared off or extracted Figure 21. Figure 22. Overturned cold storage building COLAPSO ESTRUCTURAL
USM ๏Daños: Directos 162 PÉRDIDA DE SERVICIOS BÁSICOS CORTE DE SUMINISTROS Iloca, VI Región, 2010
USM ๏Daños: Directos 163 PÉRDIDA DE LÍNEAS VITALES Rio Huenchomalli, VII Región, 2010
USM ๏Daño Directos 164 Damages of north breakwater in Hachinohe Port Before Tsunami FALLOS EN INFRAESTRUCTURA COSTERA ROMPEOLAS
USM ๏Daños Directos 165 Damages in various ports Tilted floating dock (Kuji) Quay damaged by the combination of earthquake and tsunami (Soma) Scattered containers (Sendai) Collapsed crane (Kashima) DAÑOS EN INFRAESTRUCTURA PORTUARIA
USM ๏Daños: Directos-Largo Plazo 166 CAMBIOS EN MORFOLOGIA COSTERA Estero Nilahue en Bucalemu (VI Región)
USM 2004/09/24 2008/08/07 2010/03/02 2010/04/14 Desembocadura Río Mataquito -VII Región ๏Daños: Directos-Largo Plazo 167
USM ๏Indirecto Largo Plazo 168 PRE POST Duao, VII Region PRE POST
USM ๏Daños 169
USM MEDIDAS DE MITIGACION 170
USM ๏Lo principal ๏ Estar preparados!!! 171 http:/ /www.onemi.cl/tsunami/
USM ๏Generalidades 172 Identificar peligro de tsunami REQUISITO MEDIDAS BLANDAS Sistemas de alerta de maremotos Plan de educación a la comunidad Planes de contingencia en instalaciones industriales Planificación urbana Diseño de obras de defensa MEDIDAS ESTRUCTURALES
USM ๏Principios a considerar (NOAA, 2002) 1. Conoce el riesgo por tsunami de tu comunidad: Peligro, Vulnerabilidad y Exposición 2. Minimiza nuevos desarrollos urbanos en zonas de inundación 3. Prepara los nuevos desarrollos urbanos en zonas de inundación para reducir las pérdidas 4. Diseña y Construye nuevas edificaciones para minimizar el daño por tsunami 5. Protege los desarrollos ya existentes a través de nuevos desarrollos, re-uso de suelo y refuerzo 6.Ten mucho cuidado en la ubicación de infraestructura crítica 7. Planifica la evacuación 173
USM ZONA DE INUNDACIÓN ESTIMADA POR EL SHOA PARA EL TERREMOTO DE 1906 ZONA DE INUNDACIÓN ESTIMADA PARA EL TERREMOTO DE 27/02/2010 BORDE COSTERO EN 1906, PREVIO A LA CONSTRUCCIÓN DEL MOLO SUR TAMAÑO GRILLA UTILIZADA POR EL SHOA PARA EL TERREMOTO DE 1906 ๏Mapas de Inundación: El peligro 174
USM ๏Multiamenaza ๏ Una tarea pendiente • Identificar las amenazas (todas) • Planificar el uso del suelo 175 Superposición de mapa de amenaza de tsunami del SHOA einundación por aluviones de marzo 2015 en Chañaral R. CIENFUEGOS / CIGIDEN Catastro municipal de las construcciones afectadas en Chañaral con la definición de usos
USM ๏Experiencia Japonesa post 2011 ๏ Al ser un ejercicio de diseño, cualquier obra tendrá una capacidad máxima. ๏ Se definen dos niveles para los posibles tsunamis ๏ Nivel 1: ๏ Estructuras de protección son efectivas en prevenir la inundación del tsunami ๏ Por ejemplo: Muros de protección ๏ Tsunami de diseño: ๏ El mayor de los tiempos modernos (100 años de período de retorno) ๏ Nivel 2: ๏ Las estructuras son sobrepasadas, pero no colapsan ๏ Esto reduce el efecto del tsunami ๏ Tsunami de diseño: ๏ El mayor de los tiempos históricos (1000 años de período de retorno) 176
USM ๏Planificación Urbana: Exposición ๏ Ordenamiento territorial en las zonas de alto riesgo de acuerdo a la capacidad económica del municipio y privados (actividad, uso del suelo, densidad, funcionalidad e importancia de edificaciones) ๏ Catastro de edificaciones existentes en sectores de alto riesgo (tipo y material de la estructura, la edad y el uso) ๏ Inspección de instalaciones de alto riesgo ๏ Actualizar sistemas de seguridad industrial, incorporando medidas de protección ante un tsunami ๏ Reubicar sobre la cota 10 msnm, instalaciones de emergencia y aquellas esenciales para el funcionamiento de plantas industriales ๏ Si el traslado de las instalaciones peligrosas en sectores críticos es inviable, se debieran tomar las precauciones del caso 177
USM ๏Definir la Vulnerabilidad 178
USM ๏Metodologías de Estimación de Riesgo 179 津波外力に対する地域の脆弱性 合同調査報告会 2004年インド洋大津波災害の家屋被 害と浸水深の関係式（津波被害関数） Koshimura et al. (2009) •我が国ではどうなるか？ •今後の津波被害評価に資する 知見を残す必要がある． Fragility curve of houses and buildings against tsunamis (Koshimura et al., 2009) Inundation depth (m) Damage probability Fragilidad Mapas de Amenaza Iquique’s( Residen,a l(Stock( 20% 54% 24% 2% Wood Masonry Concrete Steel 20% 54% 24% 2% Wood Masonry Concrete Steel 10% 86% 1% Commercial Houses Buildings Industry Education Hotels 10% 86% 1% Commercial Houses Buildings Industry Education Hotels Iquique’s( Potable(Water( Network( Exposure(model(for(Chile! Exposición Riesgo R. Aránguiz, P. Aguirre, CIGIDEN
USM ADAPTACION-REDISEÑO ๏Diseño de Obras Costeras: Vulnerabilidad 180
USM ๏Diseño de Obras Costeras 181
USM HORMIGON ARMADO Buena resistencia ante el tsunami ADOBE Resistencia débil el tsunami MADERA Mala resistencia salvo que se utilicen viviendas con tipología de palafito ๏Diseño de Obras Costeras 182 Iloca, VII Región
USM 183
USM ๏Diseño de Obras de Defensa 184 Tarou-chou, Miyako, Iwate Pref 1896,1933: 10 m altura
USM ๏Tohoku, 2011 185 past tsunami that yielded credible evidence on run- up, or modeled inundation depths for the possible tsunamis caused by the largest credible earth- quake. The Mw 9.0 event far exceeded the maximum credible earthquake antici- pated, and the resulting tsunami far exceeded his- torical inundation depths and distances. This raises the question of whether tsunami design criteria should have a “determin- istic maximum limit” based on judgment of the capac- ity of the seismic source, as is currently done on the west coast of the U.S. and Canada, or whether the tsunami design level should be entirely probabilistic. A probabilistic approach for tsunami risk management may be preferable because the consequences of un- der estimating tsunami height are quite severe. Irrespective of population, the majority of coastal communities north of Sendai had seawalls to bathy and, ceede nami to twi ping f failure destr ings i ever, have dama prote A com consi prote the o Durin pane earth rapid (Figu ing to ings t Anoth tion c walls crete no sig jacen Figure 9. Figure 8. Concrete panels stripped from earthen Figure 10. Displacement of in Otsuchi 6 unami risk management ay be preferable because e consequences of un- r estimating tsunami ight are quite severe. espective of population, e majority of coastal mmunities north of endai had seawalls to ing to impact damage to the build- ings they were meant to protect. Another common seawall construc- tion consisted of massive gravity walls constructed of monolithic con- crete blocks (Figure 9). There were no signs of continuity between ad- jacent blocks, so the design relied Figure 10. Displacement of in Otsuchi ASCE).
USM ๏Minami-Sanriku 186
USM ๏Arboledas: Sendai 187 Hamaguci, hero of the story, ^Fire in the Haystacks_, constructed this dike. Photo in 1934.
USM Tsunami breakwater at the mouth of Kamaishi bay (construction : 1978 to 2008) South Bw. 670m Opening 300m North Bw. 990m Scattered caissons under sea surface (survey on March 25 in 2011) Port side Sea side ๏Rompeolas de Kamaishi 188
USM Time after earthquake (min) Water surface elevation (m) with breakwater without Effect of breakwater With Breakwater Tsunami height (m) Arrival time 6 minutes delay (tsunami height of 4 m) Without Breakwater Tsunami height 13.7 m → 8.0 m ๏Pero aun cumple su función! 189
USM ๏Readaptación y Planificación Urbana 190 Residential area Industrial area Road Evacuation building and plant Seawall Image of Relocation to plateaus and Separation between residential and Industrial area Residential area Industrial and Agricultural area Seawall Road Agricultural land Commercial area Disaster prevention greenbelt and forest Image of Multiple Defense ๏ Reubicación en zonas altas ๏ Segregación de actividades ๏ Modelo de Miyagi: ๏ Múltiples estructuras de mitigación ๏ Segregación de actividades Cortesía de Takahashi, 2016
USM ๏Paradigma: Multiples fusibles y barreras 191 multi-barriers protection Evacuation site Evacuation site present defense line utilization of road and green area for inundation mitigation Seawall with preventive measures for foundation scouring Land use plan and BCP Maximum tsunami estimated Breakwater with solid structure Breakwaters and seawalls should be resilient against tsunami overflow. Especially, the breakwaters should be most resilient, because the collapse of the breakwaters connects to the destruction of seawalls. Cortesía de Takayama, 2016 Sitio de Evacuación Sitio de Evacuación Altura Máxima del Tsunami Estimada Rompeolas ofrece mitigación. Debe resistir el evento Segunda línea de rompeolas, con medidas reforzado de protección ante socavación Mitigación provista por vías de conectividad (trenes, autopistas) y areas verdes elevadas Gestión de Uso de Suelo y Modelo de Continuidad Operacional Residencial Industrial Industrial
USM ๏Alternativas de evacuación vertical 192 Torre de Evacuación de Tsunami in Nakano 5-chome, Sendai city (Photo by Sendai City) Edificio Evacuación de Tsunami (Edificio del Gobierno del puerto Ishinomaki ) (Photo by Kahoku Shimpo) Torre de Evacuación de Tsunami (doble función como pasarela) in Yoshida, Shizuoka prefecture Inochi-yama in Fukuroi-shi, Shizuoka prefecture
USM ๏Selfie time: Inochi-yama 193
USM 194 ๏Mapas de Peligro (Estilo Japonés)
USM 195
USM ๏Nota: ๏ Se debe observar que este tipo de medidas se enfocan en una mitigación de la vulnerabilidad física ๏ Existen otros aspectos que también deben ser considerados ๏ Vulnerabilidad social ๏ Vulnerabilidad educacional ๏ pero éstos aun son de desarrollo incipiente 196
USM ๏Dichato: Contexto 198 4 MAR 2010 ๏ Vulnerabilidad previa a 2010 (Martínez et al, 2017) ๏ 57% pobl. altamente vulnerable físicamente ๏ 54% pobl. altamente vulnerable educacionalmente ๏ Post Tsunami 2010 ๏ Destrucción de un 60-80% de la masa edificada (Martínez et al., 2011, PRBC, Dichato, 2010) ๏ 66 fatalidades y desapariciones (Martínez et al., 2011) ๏ 73% de la población fue afectada Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 17, 721–734, 2017 www.nat-hazards-earth-syst-sci.net/17/721/2017/ doi:10.5194/nhess-17-721-2017 © Author(s) 2017. CC Attribution 3.0 License. Risk factors and perceived restoration in a town destroyed by the 2010 Chile tsunami Carolina Martínez1,6, Octavio Rojas2, Paula Villagra3, Rafael Aránguiz4,6, and Katia Sáez-Carrillo5 1Institute of Geography, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, 8320000, Chile 2Department of Territorial Planning, Universidad de Concepción, Concepción, 4030000, Chile 3Institute of Environmental and Evolutionary Sciences, Universidad Austral de Chile, Valdivia, 5090000, Chile 4Department of Civil Engineering, Universidad Católica de la Santísima Concepción, Concepción, 4030000, Chile 5Department of Statistics, Universidad de Concepción, Concepción, 4030000, Chile 6National Research Center for Integrated Natural Disaster Management (CIGIDEN), Santiago, 8320000, Chile Correspondence to: Carolina Martínez (camartinezr@uc.cl) Received: 31 July 2016 – Discussion started: 9 September 2016 Accepted: 24 March 2017 – Published: 19 May 2017 Abstract. A large earthquake and tsunami took place in February 2010, affecting a significant part of the Chilean coast (Maule earthquake, Mw of 8.8). Dichato (37 S), a small town located on Coliumo Bay, was one of the most devastated coastal areas and is currently under reconstruc- tion. Therefore, the objective of this research is to analyze the risk factors that explain the disaster in 2010, as well as perceived restoration 6 years after the event. Numerical modeling of the 2010 Chile tsunami with four nested grids was applied to estimate the hazard. Physical, socioeconomic and educational dimensions of vulnerability were analyzed for pre- and post-disaster conditions. A perceived restoration study was performed to assess the effects of reconstruction on the community. It was focused on exploring the capacity of newly reconstructed neighborhoods to provide restorative experiences in case of disaster. The study was undertaken us- ing the perceived restorativeness scale. The vulnerability variables that best explained the extent of the disaster were housing conditions, low household in- comes and limited knowledge about tsunami events, which conditioned inadequate reactions to the emergency. These variables still constitute the same risks as a result of the re- construction process, establishing that the occurrence of a similar event would result in a similar degree of devastation. For post-earthquake conditions, it was determined that all neighborhoods have the potential to be restorative environ- ments soon after a tsunami. However, some neighborhoods are still located in areas devastated by the 2010 tsunami an again present high vulnerability to future tsunamis. 1 Introduction A tsunami is a phenomenon known for its great destruc tive power in a short period of time; however, the proces of post-disaster reconstruction usually lasts a long time an generates significant socio-territorial transformations. A to tal of seven destructive tsunamis affected the coasts of In donesia, Samoa, Chile and Japan in the last decade alone 2006, 2007, 2009, 2010 (27 February and 24 October) an 2011. These tsunamis took the lives of 237 981 people an generated an estimated USD 456 million in economic losse (Løvholt et al., 2012, 2014). These degrees of destructio have been explained by a number of factors, such as inef fective early warning systems, inadequate information man agement by the population, lack of emergency mechanism coordination and high levels of social vulnerability (Rofi e al., 2006; Løvholt et al., 2014; Reese et al., 2007). Althoug scientific research has led to significant advances in the un derstanding of the generation and propagation mechanism of these phenomena (Aránguiz et al., 2013; Løvholt et al 2014), other aspects linked to social components (vulnera bility and resilience) are less understood, primarily for post disaster conditions, given social system dynamics and com plexity. The latest events have shown that increased mortal
USM ๏ Varias medidas concurrentes de mitigación de vulnerabilidad física ๏ 1. Proyecto de reconstrucción del borde costero 199 Muro Costero Encauzamiento Estero Parque Mitigación
USM ๏Plan Maestro de la Reconstrucción (PRBC-18) 200 Martinez et al., 2017
USM Conclusión: Niveles altos de riesgo aun persisten: Vulnerabilidad física, educacional, y socio económica ๏Evolución de la Vulnerabilidad 201 Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss., doi:10.5194/nhess-2016-256, 2016 Manuscript under review for journal Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Published: 9 September 2016 c Author(s) 2016. CC-BY 3.0 License. Pre Post de Martinez et al., 2017
USM ๏Efectos en el tsunami 202 Dichato 2009 Dichato 2015 Cortesía Max Oportus, CIGIDEN Encauzamient o Muro & Encauzamiento Muro Escenario 2009 Escenario 2009 con obras Reducción Área inundación [m2] 807,53 796,66 1,3 Run-up máximo [m] 24,5 23,9 2,4 Costos por daños [MM $] 9.593 9.127 4,9 Costo total de obras [MM $]:
USM ๏Pelluhue: (Igualt et al., 2015) ๏ Vulnerabilidad Física: ๏ Nuevas tipologías estructurales para casas ๏ Pero de restringida aplicación debido a Plan Regulador Existente ๏ Limita areas de uso (ZTBC1) ๏ No define materialidades ๏ Vulnerabilidad social ๏ Educación y preparación ๏ Vías de evacuación 203 636 Figura 6: Área de Inundación Tsunami 2010, Localidades de Pelluhue y Mariscadero. 637 638 639
USM 204
USM ๏Cartas Inundación Valparaíso-Viña 206 Edición Marzo 2012 Escenario: 1730 (Mw 8.7- Estimado)
USM ๏Evacuación Vertical: La segunda alternativa 208 DICHATO
USM ๏Estudios de Evacuación: ๏ Ejercicio de Evaluación de Tiempo de Evacuación: ๏ Iquique, 2014 (antes del terremoto) 209 Tiempos estimados de evacuación Promedio : 17 min Desviación Estándar: 13 m TIEMPO % MUESTRAL 5 min o menos 19,5% 10 min 27,9% 15 min 28,8% Más de 15 min 23,9% R. Cienfuegos / CIGIDEN
USM ๏Estudios de Evacuación 210 CIGIDEN
USM 211 Población Vergara, Viña del Mar León et al, 2018
USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 212
USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 213 Análisis de “pedestrian directness ratio” (“derechez”) para evacuación por tsunami (ArcGIS + Network Analyst) Densidad de trama urbana (km/km2) Índice de conectividad (nº arcos / nº nodos) Índice de“derechez”(largo ruta real / distancia geométrica) Densidad Población Vergara = 20,56 (km/km2) Densidad Iquique = 17,4 (km/km2) Valor Población Vergara = 1,56 Valor mínimo recomendado = 1,4 Valor promedio Población Vergara = 1,2 Valor máx. recomendado = 1,5
USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 214 3.2 ANÁLISIS DE MACRO ESCALA: MODELO DE AGENTES + INUNDACIÓN (Cyril Mokrani, Jorge León, Patricio Catalán, CIGIDEN) = Un tiempo de partida Una ruta de escape (ej. la más corta) Una velocidad de desplazamiento (según la edad) Reglas para el impacto del contexto: + A mayor pendiente, menor velocidad Cada persona en el área vulnerable (el “agente”) + + Una fluctuación aleatoria de 10º en el recorrido de c/ peatón + + Efecto “manada” (peatón sigue a multitud) + Efecto señalética (cambia dirección desplazamiento)
USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 215 Modelo de agentes + modelo de inundación por tsunami 1730 (STOC ML + PARI Agent)
USM ๏Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 216
USM 217
USM ๏Acciones de mitigación 218 IMPLEMENTACIÓN DE NUEVOS PUNTOS PARA EVACUACIÓN VERTICAL
USM SISTEMAS DE ALERTA 219 GUÍA DE REFERENCIA PARA CENTROS DE ALERTA DE TSUNAMIS
USM ๏2010 Chile 220
USM ๏Tohoku, 1 Abril 2011 ๏ 19,500+ fallecidos ๏ 500,000 evacuados (270,000 producto de Fukushima) ๏ Falla en planta nuclear ๏ 1,000,000 de hogares sin agua potable 221
USM ๏Sep 28, 2018: Palu, Indonesia 222
USM ๏22 Diciembre de 2018: Anak Krakatau 223
USM Cuatro casos… Cuatro fallas de los sistemas de alerta ¿? 224
USM ๏Tohoku ๏ 19,500+ fallecidos, pero casi 190,000 personas evacuaron ๏ 500,000 evacuados (270,000 producto de Fukushima) ๏ Falla en planta nuclear ๏ 1,000,000 de hogares sin agua potable 225
USM 226 “No es lo que no sabes o desconoces lo que te mete en problemas, Es lo que crees es cierto, y resulta no serlo” https:/ /thetimes.cl/download/multimedia.normal.8d36b37477a7be6d.5453554e414d495f6e6f726d616c2e6a706567.jpeg
USM 228 ¿NECESITAMOS UN SISTEMA DE ALERTA?
USM ๏Por qué sistemas de alerta ๏ Objetivos • Identificar niveles de peligro de manera temprana para la toma de decisiones y acciones. ๏ En algunos casos, las condiciones gatillantes no son observables • Ej. Juan Fernández ๏ NO SUSTITUYEN EL AUTOCUIDADO ๏ Requisitos • “Sencillo”, robusto y confiable • Comprensible • Uptime 229
USM ๏¿Por qué necesitamos un SATT (Sistema de Alerta Temprana de Tsunamis) ? ๏ Relevancia ๏ Estimación y cuantificación oportuna del peligro ๏ Emitir boletines de Observación, Alerta y Alarma ๏ Guiar los esfuerzos de emergencia y rescate ๏ Requisitos ๏ Gran precisión en un tiempo reducido ๏ Gran nivel de comprensión de los fenómenos físicos ๏ Chile: Necesidad de Avance Continuo 230
USM ๏Preguntas clave ๏ ¿Qué tipo de preguntas debe ser capaz de resolver un sistema de alerta? 231
USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 232 se producirá el siguiente terremoto Dónde será el terremoto? Magnitud, distribución de deslizamiento Cómo un tsunami ? Generará será el tsunami? Dónde puede ser peligroso? Cómo
USM ๏La lógica de un Sistema de Alerta 233 Acabado conocimiento Físico del Fenómeno Conjunto de parámetros medibles o predecibles de entrada Conjunto de parámetros medibles o predecibles de salida Acabado conocimiento físico de la amenaza que representa el fenómeno Criterios de amenaza categorizables y robustos Implementación y restricciones Comunicación y robustez operacional
USM Figura 1-2. Componentes operativos clave del proceso integral de un centro de alerta de tsunamis. 235 ๏Ciclo de un Centro de Alerta de Tsunamis (USAID, 2007)
USM ๏La lógica de un Sistema de Alerta 238 Acabado conocimiento Físico del Fenómeno Conjunto de parámetros medibles o predecibles de entrada Conjunto de parámetros medibles o predecibles de salida Acabado conocimiento físico de la amenaza que representa el fenómeno Criterios de amenaza categorizables y robustos Implementación y restricciones Comunicación y robustez operacional
USM ๏El problema de la fuente ๏ Dos filosofías posibles: ๏ Estimar donde, cuando y cómo ocurrirá el próximo terremoto ๏ Medir rápidamente un terremoto cuando ocurra 239 ¡Pero tenemos mucha incertidumbre!
USM ๏La lógica de un Sistema de Alerta 240 Acabado conocimiento Físico del Fenómeno Conjunto de parámetros medibles o predecibles de entrada Conjunto de parámetros medibles o predecibles de salida Acabado conocimiento físico de la amenaza que representa el fenómeno Criterios de amenaza categorizables y robustos Implementación y restricciones Comunicación y robustez operacional ! " "
USM ๏Contexto – Las Preguntas Clave 241 se producirá el siguiente terremoto Dónde será el terremoto? Magnitud, distribución de deslizamiento Cómo un tsunami ? Generará será el tsunami? Dónde puede ser peligroso? Cómo
USM ๏El Problema físico 242 3-4 min 10 min Inicio de un terremoto
USM ๏El Problema físico 243 3-4 min 10 min Inicio de un terremoto
USM ๏El Problema físico 244 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Ondas sísmicas: Se propagan app 5 km/s (30 segundos entre Santiago y Valparaíso)
USM ๏El Problema físico 245 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Tsunami se inicia
USM ๏El Problema físico 246 3-4 min 10 min Tsunami se propaga Terremoto: Ondas se propagan por el territorio Ondas tsunami: Se propagan app 200 m/s (8 minutos entre Santiago y Valparaíso)
USM ๏El Problema físico 247 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Tsunami se inicia
USM ๏El Problema de la información ๏ y de la decisión… ๏ ¿quien dice qué? 248
USM Figura 1-2. Componentes operativos clave del proceso integral de un centro de alerta de tsunamis. 249 ๏Ciclo de un Centro de Alerta de Tsunamis (USAID, 2007)
USM ๏Diferencias Importantes 250 ๏ Posibilidad que el tsunami tenga una cierta altura ๏ Se caracteriza por niveles de amenaza ๏ Hoy hay cuatro niveles EVALUACION TECNICA ๏ Dado un nivel de amenaza se promueve una acción por parte de la población ๏ Hoy hay tres acciones posibles ACCIONES
FASE MONITOREO Flujo de Información: Situación Previa 251 TERREMOTO T=0 min SOLUCION SISMICA FALLA PUNTUAL T 3-5 min CSN, USGS, ETC, ALARMA PRECAUCION INFORMATIVO ONEMI FASE ALERTA TEMPRANA EVALUACION DE AMENAZA POR JUICIO EXPERTO ¿ T ? MONITOREO ¿ T ?
USM ๏Sistemas Vigentes en el mundo ๏ Preliminar (Hasta Mayo 2016) ๏ Información Sísmica provista por otras fuentes (CSN) ๏ Ubicación Hipocentral (Lat, Lon, Z) ๏ Magnitud Mw ๏ Secundario ๏ Variaciones de nivel del mar ๏ Información de terreno 252 SATT (TWS) monitoreo
USM M < 5,0 5,0 ≤ M < 6,5 6,5 ≤ M < 7,0 7,0 ≤ M < 7,5 7,5 ≤ M < 7,9 M ≥ 7,9 CERRAR CICLO DATAMAR 2 INFORMATIVO ESPECIAL INFORMATIVO PRECAUCIÓN R= 200 KM ALERTA ALARMA ๏Criterios para la toma de decisión 253
USM M < 5,0 5,0 ≤ M < 6,5 6,5 ≤ M < 7,0 7,0 ≤ M < 7,5 7,5 ≤ M < 7,9 M ≥ 7,9 CERRAR CICLO DATAMAR 2 INFORMATIVO ESPECIAL INFORMATIVO PRECAUCIÓN r= 200 KM ALERTA ALARMA ๏Criterios para la toma de decisión 254 ๏ No existía una definición técnica específica del nivel de peligro: sistema binario basado en juicio experto
USM ๏SIPAT ๏ El SIPAT es el componente primordial de un sistema de soporte de decisiones para la evaluación del peligro por tsunami. ๏ Consta de varios subcomponentes, tanto a nivel de hardware como software. ๏ Sus funcionalidades principales son ๏ Administración y Generación de escenarios de tsunami ๏ Almacenamiento, y post-proceso ๏ Evaluación en caso de emergencia en tiempo reducido 255
USM ๏Filosofía ๏ Aprovechar el tiempo entre tsunamis para calcular todas las combinaciones posibles de terremotos, registrando sus características en los puntos de interés ๏ 256 Sismicidad se discretiza Pronóstico en Puntos de Interés Evaluación del Peligro CANCELACIÓN AT < 0,3 m INFORMATIVO 3 AT < 0,3 m PRECAUCIÓN 0,3 m ≤ AT < 1,0 m ALERTA 1,0 m ≤ AT < 3,0 m ALARMA AT ≥ 3,0 m
USM ๏Filosofía: Emergencia 257 Identificación Sismo Real Parámetros Sísmicos Identificación Escenarios Candidatos Identificación de Nivel de Peligro Sectorizado Generación de Información Base para Boletines Despliegue en pantalla de información básica (SIVET) Registro y Almacenamiento
USM PERO… 258
USM ๏El Problema físico 259 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Ondas sísmicas: Deben llegar a los sensores para poder identificarlo
USM ๏ Hay un período de tiempo en que no tenemos datos ๏ Y es físicamente imposible tenerlos… 260
USM ๏El Problema físico 261 3-4 min 10 min DATOS DEL TERREMOTO AUN GENERANDOSE DATOS DEL TERREMOTO PRELIMINARES TSUNAMI EN CAMINO 8-9 min
USM ๏EVACUACION PREVENTIVA ๏ Si tres personas calificadas estiman que la intensidad de Mercalli es superior a VII en una misma región 262
USM ๏El Problema físico 263 3-4 min 10 min DATOS DEL TERREMOTO AUN GENERANDOSE DATOS DEL TERREMOTO PRELIMINARES TSUNAMI EN CAMINO EVACUACION PREVENTIVA 8-9 min
USM ๏El Problema físico 264 3-4 min 10 min DATOS DEL TERREMOTO AUN GENERANDOSE DATOS DEL TERREMOTO PRELIMINARES TSUNAMI EN CAMINO EVALUACION TECNICA del TSUNAMI EVACUACION PREVENTIVA 8-9 min
FASE MONITOREO Flujo de Información: Situación Actual 265 TERREMOTO T=0 min SOLUCION SISMICA FALLA PUNTUAL T 3-5 min CSN, USGS, ETC, ALARMA PRECAUCION INFORMATIVO SOLUCION SIPAT T=8 min EVACUACION INMEDIATA EVACUACION BORDE COSTERO ONEMI ONEMI FASE ALERTA TEMPRANA VIGENTE MONITOREO ¿ T ? CRITERIO 3 olas consecutivas de menos de 30 cm TIEMPO MÁXIMO DE OPERACIÓN MIENTRAS MÁS RÁPIDO SE PUEDE EVALUAR VARIOS CASOS
FASE MONITOREO Flujo de Información: Oportunidades 266 TERREMOTO T=0 min SOLUCION SISMICA FALLA PUNTUAL T 3-5 min CSN, USGS, ETC, ALARMA PRECAUCION INFORMATIVO SOLUCION SIPAT T=8 min EVACUACION INMEDIATA EVACUACION BORDE COSTERO ONEMI ONEMI FASE ALERTA TEMPRANA VIGENTE MONITOREO ¿ T ? CRITERIO 3 olas consecutivas de menos de 30 cm TIEMPO MÁXIMO DE OPERACIÓN MIENTRAS MÁS RÁPIDO SE PUEDE EVALUAR VARIOS CASOS Tiempo Real ¿ y aquí ? resuelto operacionalmente
USM ๏Filosofía: PreEmergencia 267 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
¿CÓMO SE LOGRA? 268 APOYÁNDOSE EN LOS HOMBROS DE GIGANTES
USM monitoreo ๏Sistemas Vigentes en el mundo 269 SATT (TWS) Modelado Numérico Tiempo Real* Bases de Datos de Pronóstico (off line) ✓ Gran número de escenarios pre-modelados ✓ Muy rápido de operar ➡ Aun requiere de información sísmica ❖ Lento de implementar monitoreo intensivo + base de datos
USM ๏Filosofía ๏ Aprovechar el tiempo entre tsunamis para calcular todas las combinaciones posibles de terremotos, registrando sus características en los puntos de interés ๏ 270 Sismicidad se discretiza Pronóstico en Puntos de Interés Evaluación del Peligro CANCELACIÓN AT < 0,3 m INFORMATIVO 3 AT < 0,3 m PRECAUCIÓN 0,3 m ≤ AT < 1,0 m ALERTA 1,0 m ≤ AT < 3,0 m ALARMA AT ≥ 3,0 m
271 Analogía EVACUAR !!!
272 Pero no es una buena analogía
USM ๏Es un Sistema de Soporte de Decisiones ๏ Antes le llamábamos una “base de datos”, pero es mas que eso ๏ A la medida de SHOA-SNAM ๏ Hardware ๏ Integración de Hardware y software ๏ Desarrollo de Software: ๏ Databases, ๏ Procesamiento, ๏ Visualización y ๏ Soporte de Decisiones. 273
USM ๏Ahora si… 274
USM ๏( y no es que nos estemos vanagloriando…) 275
USM ๏Desafíos de la base de datos ๏ Gran rango dinámico de nuestros sismos tsunamigénicos ๏ Mw 7,0 – 9,5 + ? ๏ Registro histórico muy corto ๏ (500 años) ๏ Extensión del dominio : ๏ 1,000,000 + escenarios ๏ Incertidumbre en los parámetros sísmicos y su relación con las características del tsunami ๏ Dependencia batimétrica ๏ Base de datos deber rápida en su operación y eficiente y eficaz en la entrega de información. 276
USM MODELO NUMERICO Capacidad de reproducir comportamiento físico Modelos son aproximaciones LSWE, NLSWE, RANS Interacción Costera es un problema ๏Desafíos de la Implementación Numérica 277 Algoritmos y software Hardware CPU vs GPU 100 x de mejora en rendimiento ( de 100 s a 1 s ) Aspectos Matemáticos Hidrodinámica Implementación Computacional
USM ๏Espacio de Parámetros de la Base de Datos ๏ fuente: Informe técnico: desarrollo de una base de datos de fuentes tsunamigénicas para Chile, Riquelme and Mocanu, 2013. ๏ Espacio de parámetros • Ubicación • Strike • Dip • Profundidad • Magnitud • Geometría • Módulo de Corte 280 Centroide (Latitud y Longitud) Coordenadas de la posición del ce plano de falla. Profundidad Focal (d) Profundidad del centro de la falla. Largo de la falla (L) Longitud del plano de falla (eje mayor) Ancho de la falla (W) Ancho del plano de falla (eje menor)A Dislocación Desplazamiento relativo entre las plac Manteo (δ) Ángulo de inclinación del plano respecto a la horizontal. Rumbo (θ) Dirección del eje mayor del plano de respecto a la dirección norte. Ángulo de deslizamiento (λ) Dirección del deslizamiento entre p respecto al eje mayor del plano de fall Tabla 3. Alturas de anomalías asociadas al tsunami en el Pacífico
USM ๏Filosofía: PreEmergencia 281 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
USM ๏Ubicación ๏ Definida por el vértice sur-oeste de cada escenario ๏ Consideran escenarios de fallas simples y fallas múltiples • Esto permite que un sismo en particular siga la geometría de la falla. ๏ Espaciamiento latitudinal variable • Entre 0.5 y 1.5o 282 En!la!siguiente!figura!se!muestran!algunas!de!las!rectas!anteriormente!mencionadas.! ! Figura!2.!Vértices!(puntos)!de!rectas!que!definen!una!aproximación!de!la!fosa!de!subducci Chile! ! Dip! Para!el!caso!de!Chile,!el!ángulo!dip!o!ángulo!de!subducción,!corresponde!al!ángulo!respecto el!cual!la!placa!de!Nazca!subduce!bajo!la!placa!Sudamericana.!Este!puede!variar!a!lo!largo!d Madariaga!en!su!trabajo!“Sismicidad!en!Chile”,!el!!ángulo!es!de!25°!a!30°!entre!los!15°S!y!27 y! 33°S! .! Sin! embargo,! el! ángulo! de! subducción! es! menor! en! las! cercanías! de! la! fosa profundidad.!Para!cubrir!la!mayor!cantidad!de!casos,!en!este!trabajo!se!utilizará!una!serie!d 30°,! incrementando! en! la! unidad,! lo! que! da! un! total! de! 26! casos! posibles! para! est considerados!en!una!base!de!datos!completa.! ! Profundidad! En! cuanto! a! la! densidad! de! la! red! de! puntos! fuentes,! esta! varía! según! la! magnitud! de! posición!geográfica,!pero!es!en!general!se!establecerá!un!sismo!cada!50!km!a!lo!largo!de!la! a! través! del! plano! de! falla! hasta! alcanzar! una! profundidad! de! 40! km,! ubicando! un! sis ! Generación!de!escenarios!con!fallas!múltiples:!! ! Debido!a!que!algunos!de!los!sismos!de!magnitudes!Mw!grandes!no!es!posible!ubicar anteriormente!mencionadas,!es!necesario!dividir!el!área!de!falla!en!subfallas!y!ub Las!subfallas!deben!ser!orientadas!de!tal!forma!que!el!vértice!NorSOeste!de!la!sub vértice!SurSOeste!de!la!subfalla!superior.!! ! De! la! misma! forma,! la! gran! extensión! longitudinal! de! los! sismos! de! gran! m espacialmente!distancias!mayores.!Así,!los!sismos!de!magnitud!Mw!8.0!se!ubican!cad cada!1°!de!latitud,!y!los!de!Mw!9.0!y!Mw9.5!se!ubicaron!cada!1.5°!de!latitud.!! ! ! ! Número!total!de!puntos!Fuente:! ! En!número!total!de!puntos!fuente!(ubicaciones!espaciales)!corresponde!a!la!suma! de!falla!simple!y!los!de!fallas!múltiples,!los!cuales!se!detallan!en!la!Tabla!4,!para!el!c a!una!profundidad!de!0!km.:! ! Mw No. Fuentes 7.0 68 7.5 68 8.0 67 8.5 48 9.0 35 9.5 17 Total Fuentes 303 Tabla!4:!Cantidad!de!ubicaciones!espaciales!para!una!profundidad!d !
USM ๏Número Total Escenarios ๏ Estimaciones preliminares • Cada escenario son 11Gb de datos si se considera la simulación completa • Requeriría de 19 PB de datos • Rendimiento actual de poblamiento permite completar esta base de datos en 85 años 284 Mw Escenarios 7,0 397.800 7,5 397.800 8,0 391.950 8,5 327.600 9,0 251.550 9,5 99.450 Total 1.866.150
USM 285
USM ๏Filosofía: PreEmergencia 286 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
USM ๏Estrategia de Poblamiento ๏ Reducción de Espacio Muestral: ๏ Todas las magnitudes ๏ Dip: Se utiliza el valor medio, que se aproxima a la geometría de la subducción. ๏ 20o ๏ Rake: Se fija en 90o , al considerarlo caso mas desfavorable ๏ 8 de las profundidades propuestas: ๏ Sin considerar casos con profundidad cero. ๏ Módulo de corte constante ๏ Se usa el valor medio de m = 30 GPa ๏ Tres relaciones de aspecto: ๏ Relación de aspecto L:W=3, 3.5 y 4 287
USM ๏Filosofía: PreEmergencia 288 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
USM ๏Filtros Extract Transform Load (ETL) ๏ Objetivo: Reducir la carga computacional al momento de hacer una evaluación, por medio de realizar la estimación del peligro de un escenario de manera previa. ๏ Con esto se reduce el tamaño de la base de datos para evaluación de peligro. 289 El output de Filtro ETL corresponde a un archivo de texto de 21 columnas y 962 fi cantidad establecida de FP) para cada escenario ya modelado. El nombre de es salida es tabla_resultadosFP.txt. El detalle de cada columnas se puede ver en la Figura Nº 6, las cuales se calcu FP y para cada escenario. Description of Columns of the Output File from the CategorizeFilter Index Item Category Units Description 0 Model Scenario Input Data String with the model name. 1 Scenario ID Scenario Input Data 1 Scenario sequential number in the database. 2 Scenario Nominal Latitude Scenario Input Data Degrees S Latitude of the epicenter, when applicable. Wh it is just a referential number to be used when 3 Scenario Nominal Longitude Scenario Input Data Degrees E, 360 Longitude of the epicenter. 4 Scenario Nominal Magnitude Scenario Input Data Mw Magnitude of the events 5 Scenario Nominal Depth Scenario Input Data Km Depth of the epicenter, when applicable. Whe is just a referential number to be used when s 6 ID Nearest Physical Tide Gage Forecast Point Inp. Data 1 Sequential ID of the Nearest Tide Gage assoc 7 Latitude of FP Forecast Point Inp. Data Degrees S Latitude of Forecast Point 8 Longitude of FP Forecast Point Inp. Data Degrees E, 360 Longitude of Forecast Point 9 Depth of FP Forecast Point Inp. Data Meters Depth of Forecast Point 10 FP Type Forecast Point Inp. Data 1 Forecast Point Type: 1. Physical Tide Gage 2. DART buoy 3. Numerical Tide Gage 4. Forecast Point 11 Maximum height at the FP Forecast Point Output Meters 12 Time of the occurrence of Maximum Height Forecast Point Output Minutes 13 Height of the first peak Forecast Point Output Meters 14 Time of First peak Forecast Point Output Minutes 15 Hazard Level of the Gage Hazard Assessment 1 Catergorization of the hazard at each Forecas 0: No Hazard. 1: Tsunami amplitude at the coast is between 2: Tsunami amplitude at the coast is between 3: Tsunami amplitude exceeds 3 m. Tsunami amplitudes are calculated using Gree and the coast, estimated as 1 m. depth 16 Time of first excellence of Hazard Level 2 ( 0,3 m ) Hazard Assessment Minutes 0 if the level is not reached. 17 Time of first excellence of Hazard Level 3 (1 m) Hazard Assessment Minutes 0 if the level is not reached. 18 Time of first excellence of Hazard Level 4 (3 m) Hazard Assessment Minutes 0 if the level is not reached. 19 Maximum Height at the coast Hazard Assessment Meters Maximum height, estimated at 1 m using Gree 20 Time of maximum Height at the coast Hazard Assessment Minutes Time of the maximum height Figura Nº 6: Descripción de las columnas del archivo de salida del F
USM ๏Filtro de Estimación de Peligro ๏ Transforma las series de tiempo en los Puntos de Pronóstico, a una evaluación del peligro en la costa 290 Arica Pisagua Iquique Mw8.5- ID 519595 Longitude, deg 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 Latitude, deg -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 0 20 40 60 80 100 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 20 40 60 80 100 -6 -4 -2 0 2 4 6 Puntos de Pronóstico Mareógrafos Ejemplo de Serie de Tiempo en Punto de Pronóstico Desplazamiento Simulado de la Superficie Libre en la Costa Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 30 cm Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 1 m Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 3 m Tiempo y altura de la maxima amplitud
USM ๏Filtro de Estimación de Peligro ๏ Transforma las series de tiempo en los Puntos de Pronóstico, a una evaluación del peligro en la costa 291 Arica Pisagua Iquique Mw8.5- ID 519595 Longitude, deg 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 Latitude, deg -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 0 20 40 60 80 100 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 20 40 60 80 100 -6 -4 -2 0 2 4 6 Puntos de Pronóstico Mareógrafos Ejemplo de Serie de Tiempo en Punto de Pronóstico Desplazamiento Simulado de la Superficie Libre en la Costa Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 30 cm Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 1 m Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 3 m Tiempo y altura de la maxima amplitud SOLO CONSIDERA PROPAGACION
USM ๏Filosofía: Emergencia 292 Identificación Sismo Real Parámetros Sísmicos Identificación Escenarios Candidatos Identificación de Nivel de Peligro Sectorizado Generación de Información Base para Boletines Despliegue en pantalla de información básica (SIVET) Registro y Almacenamiento
293 Filosofía de Operación: Emergencia Identificación de Sismos Información Sísmica Ubicación, Magnitud Selection of Candidates Identification of Integrated Hazard Level Bulletin preparation Graphical Display (SIVET) Storage NO REALIZADO POR SHOA
USM ๏El problema de la Incertidumbre ๏ A la fecha, en tiempo real solo recibimos la información hipocentral y de magnitud 294 Carena, 20 Carena, 20 1960,M9.5 1985,M8,0 2010,M8,8 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33 X - 4 CIENFUEGOS ET AL.: UNCERTAINTY IN SEISMIC SOURCE: FORECASTING TSUNAMI HAZARDS Figure S2. Slip distributions for each rupture model used in this study. Labels indicate corresponding entries in Table S2.
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Tsunamis: Riesgo, generación y casos en Chile

  • 1. USM TSUNAMIS Riesgo, Peligro y Vulnerabilidad. Qué sabemos y qué podemos aprender Dr. Patricio Catalán Profesor Titular Universidad Técnica Federico Santa María Investigador Asociado CIGIDEN Investigador Asociado CCTVal
  • 2. USM ๏¿Por qué nos interesan los tsunamis ? ๏ Para que no pase esto: 2 30 Marzo 2010
  • 3. USM ๏Tradición Ancestral 3 “A veces, cuando ya rodaron los muros y los techos entre el polvo y las llamas, entre los gritos y el silencio, cuando ya todo parecía definitivamente quieto en la muerte, salió del mar, como el último espanto, la gran ola, la inmensa mano verde que, alta y amenazante, sube como una torre de venganza barriendo la vida a su alcance.” “Confieso que he vivido”, Pablo Neruda Trentren vilu y Caicai vilu
  • 4. USM ๏R: Antártica, Mw7.1, 23 Ene 2021 @ 20:36 4
  • 7. USM ๏¿ Existe en este caso un tsunami ? 7 Tiempo, horas 1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 Valparaiso, 24 de Abril 2017 ascenso y descenso del nivel del mar debido a la marea oscilaciones debidas a un tsunami 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 Nivel del mar, metros
  • 9. USM Universidad Técnica Federico Santa María Departamento de Obras Civiles ๏Tsunamis en Chile 9 TSUNAMI 1960 Gentileza H. Sievers PUERTO SAAVEDRA
  • 10. USM RIESGO AMENAZA EXPOSICION VULNERABILIDAD La probabilidad de consecuencias dañinas o pérdidas esperadas como resultado de la interacción entre peligros naturales o inducidos, y condiciones vulnerables Un evento, fenómeno o actividad humana con el potencial de causal daño, pérdida de vidas, lesiones, daño a la propiedad, trastornos sociales y/o económicos, y/o degradación ambiental. Cada amenaza se caracteriza por su ubicación, intensidad, frecuencia y probabilidad Catastro de personas, propiedades, sistemas u otros elementos presentes en la zona de peligro, y por lo tanto susceptibles de daño y pérdida Las condiciones determinadas por factores o procesos físicos, sociales, económicos y ambientales que incrementan la susceptibilidad de una comunidad al impacto de un peligro UN, Office for Disaster Reduction, 2004 = x x ๏Formalmente 10 Política Nacional de Reducción de Riesgo de Desastres, 2020
  • 11. Múltiples Escalas, Múltiples Afectaciones 11 6 2 RESPUESTA horas-dias 3 RECUPERACION dias-semanas 4 RECONSTRUCCIO N 5 CRECIMIENTO años-décadas 1 TSUNAMI EMERGENCIA Minutos-horas 7 OLVIDO años-décadas 8 COMPLACENCIA años-décadas
  • 12. Múltiples capas de acción 12 Políticas Rediseño o incorporación Física Entender Procesos de generación y propagación Educación Métodos Formas de organizar y producir resultados útiles para la mitigación
  • 14. USM ๏Entonces, ¿qué es un tsunami ? ๏ Sí, son distintos nombres para lo mismo 15 ¿ Es lo mismo un tsunami que un maremoto? (A) SI (B)NO
  • 15. USM ๏Generalidades: DEFINICIÓN DE TSUNAMI 16 ๏ Serie de ondas oceánicas de período entre 5 y 60 minutos generadas por una perturbación a gran escala del océano. El término proviene del japonés tsu (puerto) y nami (ola).
  • 16. USM 17 180 m ๏Que significa esto: Olas de viento
  • 18. USM ๏Entonces, ¿qué es un tsunami ? ๏ Tsunamis son generados cuando un gran volumen de agua es desplazado súbitamente 19 ¿ Qué puede mover tanta agua tan rápido ?
  • 21. USM ๏Contexto ๏ Chile: territorio sísmico. ๏ 1552 (Santiago) a 2016 (Melinka): 60+ terremotos entre 6,5 y 9,5 ๏ 14 o más de ellos produjeron tsunamis destructivos en la costa, incluidos el de Valdivia 1960 y Cobquecura 2010 ๏ País muy tsunamigénico 22
  • 22. 1500 1600 1700 1800 1900 2000 1543, M > 7,7 1570 M ~ 8,0 1575 M > 8,5 1604 M > 7,5 1657 M > 8,0 1715 M > 7,8 1730 M > 9,0 1751 M 8,5 1784 M 8,6 1819 M 8,5 1822 M > 8,0 1835 M > 8,0 1837 M > 8,0 1868 M > 8,8 1877 M > 8,8 1906 M > 8,2 1922 M > 8,4 1928 M > 7,8 1943 M > 7,9 1960 M > 8,1 1960 M > 9,5 1985 M > 8,0 1995 M > 8,0 2001 M > 8,4 2007 M > 7,7 2010 M 8,8 2014 M 8,2 2015 M 8,4 2016 M 7,6 1615 M > 7,5 1647 M ~ 8,0 1737 M 7,5 1796 M 7,5 44o 42o 40o 38o 36o 34o 32o 30o 28o 26o 24o 22o 20o 18o 16o 1849 M > 7.5 1851 M > 7.5 1859 M > 7.5 LEYENDA Terremotos y tsunamis según catálogo de Lomnitz (2004) y Carena et al., (2011). Eventos destacados en naranja tienen tsunamis asociados. Eventos en puntos sólo aparecen en Lomnitz (2004). No se incluyen eventos intraplaca como Chillán, 1939 Arica Iquique Antofagasta Copiapó Coquimbo Valparaíso Concepción Valdivia
  • 23. USM ARICA: Agosto 13, 1868 ๏Tsunamis en Chile 24
  • 24. USM ๏Tsunamis en Chile 25 TSUNAMI 1922, Atacama-Coquimbo
  • 25. USM DESEMBOCADURA RIO VALDIVIA ๏Tsunamis en Chile 26 TSUNAMI 1960, Valdivia
  • 26. USM IRRUPCIÓN DE LA SEGUNDA ONDA Y VAPOR “CANELOS” ๏Tsunamis en Chile 27 TSUNAMI 1960 Gentileza H. Sievers
  • 27. USM ๏Tsunamis en Chile 28 TSUNAMI 1960 Gentileza H. Sievers PUERTO SAAVEDRA
  • 30. Historia: Hasta 2010… • Desde 1960 que Chile no experimentaba un tsunami destructivo en la zona de subducción • Sin embargo, habíamos tenido otros tsunamis desapercibidos por la población • En 1985, el tsunami tuvo casi 1.5 m de altura en Valparaíso • Nuestro último tsunami ocurrió a comienzo de año… • La comprensión de la hidrodinámica de nuestros tsunamis era incompleta • Claro desbalance con lo que se entiende de los terremotos 31
  • 34. USM TSUNAMI DE 1964, ALASKA ๏Tsunamis en el Mundo 35
  • 36. USM ๏Tsunamis en el Mundo Tohoku-Oki, 2011 37
  • 37. USM ๏Recientemente: Sep 28, 2018: Palu, Indonesia 38
  • 39. USM ๏Recientemente: Sep 28, 2018: Palu, Indonesia 40
  • 40. USM ๏más reciente aun: 22 Diciembre de 2018 41
  • 41. USM ๏Tsunamis en el Mundo: Tsunamis Destructivos desde 2004 ๏ Sumatra, 2005 ๏ Java, 2006 ๏ Central Kuril Islands, 2006 ๏ Solomon Islands, 2007 ๏ Pisco, 2007 ๏ Bengkulu, 2007 ๏ Solomon Islands, 2009 ๏ Maule, 2010 ๏ Sumatra, 2010 ๏ Japon, 2011 ๏ Iquique 2014 ๏ Illapel 2015 ๏ Turquía, 2016 ๏ México, 2017 ๏ Indonesia, 2018-Palu ๏ Indonesia 2018, Anak ๏ Turquía 2020 ๏ y contando... 42 providing high-quality digital data for seismology consists of more than 10,000 permanent seismic sta- tions deployed in nearly 150 countries and territories. There were at least three distinct periods in the development of instrumental seismology. The early instrumental period lasted from ca. 1900–1963, when the sparse and unequally distributed global network broad-band seismograms started in 1976 (DZIEWONSKI et al., 1980). For the earlier events, the moment- magnitude is determined as a result of special studies based on careful analysis of available records, determination of the source size and mechanism and correlation with other magnitudes. Accuracy of these indirect estimates is within ±0.5, although for the Figure 1 Recorded tsunami occurrence in the World Ocean vs time since AD 1000. Events are shown as circles with the color depending on tsunami intensity (based on the Soloviev-Imamura scale) and size proportional to the earthquake magnitude. Systematic data on weak tsunamis appear in the catalog only from the end of 19th century, when the tide gauge network was put in operation. For the period prior to the 16th century the data are fragmentary even for the large events Vol. 168, (2011) Relationship of Tsunami Intensity to Source Earthquake Magnitude 2035
  • 42. USM ๏la Vida de un Tsunami GENERACION 43 PROPAGACION INUNDACION 3-5 (10 ? )minutos varias horas horas
  • 44. USM Terremotos submarinos Remociones en masa (emergidas) Remociones en masa (sumergidas) Resonancia de masas de agua Tsunamis de origen atmosférico Desprendimiento de glaciares Actividad volcánica Flujo de corrientes de lava Explosiones nucleares Impacto de meteoritos ๏Mecanismos de Generación 45 Subducción Outer Rise Tsunami Earthquakes
  • 45. USM ๏ ¿Por que los terremotos? ๏ ¿Identifican la razón por la que ocurren los terremotos? 46
  • 46. USM ๏Terremotos (Subducción) ๏ La deformación elástica de ambas placas se acumula gradualmente, hasta alcanzar un límite. ๏ La falla se activa en el contacto y produciéndose el terremoto, lo que permite que finalmente la placa de Nazca penetre y la Sudamericana recupere parte de su posición previa al inicio del actual ciclo sísmico, es decir, se mueva violentamente en un par de minutos hacia el Oeste con desplazamientos del orden de 10 m. 48 (a) (b) (c) Acumulación de estrés y energía. Deformación gradual Liberación Deformación violenta Años, Siglos Minutos
  • 50. USM ๏El Problema físico 53 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Ondas sísmicas: Se propagan app 5 km/s (30 segundos entre Santiago y Valparaíso)
  • 51. USM ๏El Problema físico 54 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Tsunami se inicia
  • 52. USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que El epicentro debe estar ubicado en el mar, es decir, no en tierra. ¿Es este un requisito? ๏ A) SI ๏ B) NO 55 UBICACION
  • 53. USM ๏El epicentro (hipocentro) ๏ Indica solamente donde se inicia la ruptura de un terremoto ๏ Para el tsunami, importa el área de ruptura, que no queda bien descrita por el epicentro. 56 Maule, 2010 Pisagua, 2014 Illapel, 2015
  • 54. USM ๏¿Y qué pasa en Chile? Cortesía S. Barrientos 57 Page 4 Subduction Factory Secuencia Sísmica de Abril de 2017
  • 55. USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que El epicentro debe estar ubicado en el mar, es decir, no en tierra. ¿Es este un requisito? A) SI B) NO 59
  • 56. USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que… La magnitud del terremoto está directamente relacionada con la magnitud del tsunami Es decir, mientras más grande el terremoto, más grande el tsunami. ¿Es cierto esto? ๏ A) SI ๏ B) NO ๏ C) Depende… 60 MAGNITUD
  • 57. USM ๏Es un poco mas complejo ๏ El tsunami depende de la cantidad de energía liberada por el terremoto y de cuanto se desplaza el fondo marino ๏ Energía del terremoto • • ๏ Pero depende también de dónde lo hace !!! Mo = ∫ ∫ μd(x, y)dxdy Mw = 2 3 log(Mo) − 6 61 Longitude, deg Latitude, deg Matarani,PE Arica Pisagua Iquique Patache Tocopilla Mejillones Antofagasta 287 288 289 290 291 −24 −23 −22 −21 −20 −19 −18 −17 −16 Elevation, m −8000 −6000 −4000 −2000 0 2000 4000 6000 −0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 -0.2 -0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 Vertical! Displacement, m 2.7868 x 10+21 Nm 7.8 GWh
  • 58. USM ๏Ejemplo ๏ Supongamos tres terremotos de igual magnitud, ej Mw 7.4, pero ubicados a distinta profundidad 62 Placa de Nazca (Subductante) Placa Sudamericana Andes Costa Oceáno Fosa ¿Cual genera un tsunami mas grande? a) b) c)
  • 59. USM 63 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 ×104 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 287 287.5 288 288.5 289 289.5 290 ×10 4 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 Longitud, Este Longitud, Este Longitud, Oeste Longitud, Oeste Latitud Latitud Deslizamiento, m Profundidad, m Profundidad, m Iquique Coquimbo Placa de Nazca Placa de Nazca Placa Sudamericana Placa Sudamericana Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Plano de Falla Plano de Falla Sección de Tsunami Inicial Generado Sección de Tsunami Inicial Generado 10 m Escala vertical para tsunami y distribución de deslizamiento
  • 60. USM ๏Qué debe ocurrir para que un terremoto cause un tsunami Se dice que La magnitud del terremoto está directamente relacionada con la magnitud del tsunami Es decir, mientras más grande el terremoto, más grande el tsunami. ¿Es cierto esto? A) SI B) NO C) Depende… 64 MAGNITUD
  • 61. USM ๏Nota Importante ๏ Lo anterior es especialmente válido para terremotos “intermedios” (Mw 6.5 -8.5) ๏ Ejemplo: ๏ Pisagua (2014) ๏ Illapel (2015) ๏ Los terremotos más grandes en Chile, suelen ocupar toda la sección (Maule 2010) ๏ Sin embargo, como se distribuye el deslizamiento es muy importante 65
  • 62. USM ๏Relación entre Intensidad de Tsunami y Mw ๏ En realidad… ๏ all bets are off 66 Figure 3 Tsunami intensity I on the Soloviev-Imamura scale versus mag- nitude Mw for 360 tsunamigenic earthquakes that occurred in the World Ocean from 1900 to 2010. Events are shown as circles with the color depending on tsunami intensity and size proportional to the earthquake magnitude. The legend for color and size is the same as in Fig. 1. The solid line shows the dependence I on Mw as obtained in CHUBAROV and GUSIAKOV (1985) Vol. 168, (2011) Relationship of Tsunami Inte arithmic scale that uses an average of tsu- up heights Hav along the nearest coast to the formula: I ¼ 1 2 þ log2 Hav: ð1Þ S.L. Soloviev introduced this scale, he t the average run-up is a more stable
  • 63. USM ๏ Epicentro del sismo ubicado en el subsuelo marino o en tierra, en áreas próximas al borde costero del océano Pacífico. ๏ Magnitud del sismo igual o superior a 7,0 (en revisión) ๏ Foco del sismo ubicado a menos de 60 km de profundidad. ๏Terremotos 67 REQUISITOS: Combinación de magnitud y profundidad 27/02/2010 11/03/2011 01/04/2014 16/09/2015
  • 64. USM ๏27/02/2010: Deformación 68 Nr. Source TS GP S InSA R Tsunam i Land- level 1 Benavente ✓ — — — — 2 Delouis ✓ ✓ ✓ — — 3 Fortuño — — ✓ — — 4 Fujii — — — ✓ ✓ 5 Fujii PFM — — — ? — 6 Hayes (v2) ✓ — — — — 7 Hayes 5p ✓ — — — — 8 Lin ✓ ✓ ✓ — — 9 Lorito — ✓ ✓ ✓ ✓ 10 Lutrell — ✓ ✓ — — 11 Moreno CS — ✓ ✓ — ✓ 12 Moreno IS-1 — — — — — 13 Moreno IS-2 — — — — — 14 Pollitz — ✓ ✓ — — 15 Pulido ✓ ✓ — — ✓ 16 Sladen (Caltech) ✓ — — — — 17 Sladen Owen ✓ ✓ — — — 18 Tong — ✓ ✓ — — 19 UCSB (Shao) ✓ — — — — 20 USGS (Hayes v1) ✓ — — — — 21 Vigny — ✓ — — — 22 Yamazaki PFM — — — ? — 23 Yue ✓ ✓ ✓ ✓ ?
  • 65. USM TSUNAMI DEL 21 DE ABRIL 2007 FIORDO AYSÉN, C Remociones en Masa 69
  • 66. USM ๏Remociones en masa ๏ El desprendimiento de masas de tierra y/o rocas es la segunda causa más común en la generación de tsunamis. ๏ Casos recientes son Lituya Bay, Alaska (1958), Stromboli, Italia (2002) y el Fiordo de Aysén, Chile (2007). ๏ Estos acontecimientos suelen ocurrir sin previo aviso, lo que imposibilita su detección. 70 Ola de 60 metros! Run up de cientos de metros
  • 71. USM Núcleo 1200 km Nucleo Exterior 2200 km Manto 2200 km Manto 650 km Nucleo Nucleo Exterior Manto Manto Manto Corteza 40-80 km Manto 650 km Corteza 40-80 km Oceáno 0-10 km ๏Veamos donde se mueven 75 Océanos: Sólo 4 km de profundidad Escala horizontal mucho mayor que la escala vertical Fuentes de tsunami O(100 km) 100km×50 km para una fuente típica (Mw 7.0) • 1000km×150 km 2004 Indian Ocean Tsunami (Mw 9.3) • 500km×120km 2010 Maule Tsunami (Mw 8.8) • 450km×150kmf 2011 East Japan Tsunami (Mw 9.0)
  • 72. USM ๏Ejemplo 77 Escala distorsionada L ~ 350 km H ~ 1-10 m h ~ 6 km
  • 73. USM ๏Tsunamis son“simplemente”Olas Dispersión angular Dispersión de amplitud Interacción ola-corrientes Interacción ola-ola Rotura Fricción por fondo Percolación Whitecapping Asomeramiento Refracción Difracción Reflexión Resonancia Convergencia o divergencia de energía Pérdidas de energía Otros efectos 78
  • 77. USM TSUNAMI DE CAMPO LEJANO FUNCIONAN LOS SISTEMAS DE ALARMA TSUNAMI DE CAMPO CERCANO ¿CAPACIDAD DE REACCIÓN… MINUTOS? NO FUNCIONAN LOS SISTEMAS DE ALARMA SÓLO RESTA EDUCAR A LA CIVILIDAD ๏Campo Lejano-Campo Cercano 82 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 283 284 285 286 287 288 289 290 291 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  • 79. USM ๏¿Cómo se manifiesta un tsunami? i. Una crecida, una marejada ii. Una ola gigante, como se vio en el National Geographic o San Andreas iii. Una serie de ondas de gran período A) Sólo i B) Sólo iii C) i y iii D) Ninguna de las anteriores 84
  • 80. USM ๏¿Cómo se manifiesta un tsunami? i) Si se produce un retiro repentino de agua viene un tsunami ii)Si no se produce un retiro repentino de agua, no viene un tsunami ¿Es cierto esto? A) Solo i B) Solo ii C) i y ii D)Ninguna de las dos aseveraciones es correcta 85
  • 81. USM ๏No siempre se retira! ๏ No siempre hay una retirada del mar ๏ Esto depende de donde se genera la ruptura y la forma de la onda inicial ๏ Si hay terremoto y se retira repentinamente, viene un tsunami ๏ Si hay terremoto y no se retira, no significa que no venga uno! 86 Maréografos en acción + EVENTO 3:34 AM TIEMPO ESTIMADO DE ARRIBO Hmax=3,3[m] Hora, hr GMT O Longitud, grados Latitud, grados 0 1 2 3 4 5 6 7 Tiempo desde el Terremoto, horas Boya DART 32412 Iquique Antofagasta Caldera Coquimbo Valparaiso Talcahuano Corral Ancud −78 −76 −74 −72 −55 −50 −45 −40 −35 −30 −25 −20
  • 82. USM Velocidad, Km/h 0 200 400 600 800 Profundidad, m 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 Velocidad del Tsunami ๏Velocidad de Propagación 87 10 m de prof. 36 km/h Profundidad media del Oceano Pacifico c = gh
  • 84. USM ๏Fenómenos Locales ๏ Fuerte interacción con el fondo, puntas, bahías, cañones submarinos ๏ Fenómenos de superposición de ondas (reflexión-‐ resonancia) ๏ Ondas atrapadas a la costa por refracción ๏ Inundación de zonas secas 89 FENOMENOS'LOCALES'ASOCIADOS'A'LA'PROPAGACION'EN'A SOMERAS' 'Fuerte'interacción'con'el'fondo,'puntas,'bahías,'cañones'sub 'Fenómenos'de'superposición'de'ondas'(reflexiónIresonancia 'Ondas'atrapadas'a'la'costa'por'refracción' 'Inundación'de'zonas'secas' Tsunami'Japón'2011' Tohoku, 2011
  • 85. USM ๏Transformación en Aguas Someras 90 sformación'de'una'onda'de'tsunami'en'aguas'someras' Tsunami'e'aguas' profundas' Marea'rápida' ente'en'rotura'(bore)'' sión'en'tren'de'solitones' 'Transformación'de'un Marea'rápida' Frente'en'rotura'(bore)'' Fisión'en'tren'de'solitones' Fisión en Tren de Solitones 'Transformación'de'una'onda'de'tsunami'en'aguas'somera Tsunami'e'aguas' profundas' Marea'rápida' Frente'en'rotura'(bore)'' Fisión'en'tren'de'solitones' FENOMENOS'LOCALES'ASOCIADOS'A'LA'PROPAGACION'EN SOMERAS' Frente Rompiente 'Transformación'de'una'onda'de'tsunami'en'aguas'someras' Tsunami'e'aguas' profundas' Marea'rápida' Frente'en'rotura'(bore)'' Fisión'en'tren'de'solitones' FENOMENOS'LOCALES'ASOCIADOS'A'LA'PROPAGACION'EN'AGUAS' SOMERAS' Crecida
  • 86. USM ๏¿Cómo son al llegar a la costa? 91
  • 88. USM ๏Qué pasa en tierra ๏ Tsunamis viajan muy rápido ๏ Pueden tener gran profundidad ๏ Destruyen y acarrean objetos 93 10 m de prof. 36 km/h
  • 89. USM ๏¿Y si no son tan grandes? 94
  • 90. USM ๏Kesennuma, 10X de velocidad 95
  • 91. USM ¿SE PUEDE EXPLICAR ESTA VARIABILIDAD? 97
  • 92. USM ๏Claro que sí… ๏ Veremos algunos procesos físicos relevantes, que les ocurren a todas las olas 98
  • 95. USM ๏Recordando Maule 2010 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33 −500 −450 −400 −350 −300 −250 −200 −150 −100 −50 0 ๏ Refracción 101 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 284 285 286 287 288 289 290 291 3 4 5 6 7 8 9 10 Mapa de Máxima Altura Batimetría 500-100 m Maule 2010 Refracción induce baja concentración de energía en zona epicentral Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33 −500 −450 −400 −350 −300 −250 −200 −150 −100 −50 0
  • 96. USM ๏Flujo de Energía (Kowalik and Murty, 1993) Ex = ρHu ( gη + 1 2 (u2 + v2 ) ) 102 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 −38 −37 −36 −35 −34 −33 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  • 98. USM ๏Reflexión + Refracción 1-5<&+=+0<> Z+O2&5+( SIENTE LA LLEGADA DE MULTIPLES OLAS EN DISTINTOS MOMENTOS
  • 100. USM ๏Ondas de Orilla: Talinay, 2015 106
  • 101. USM ๏Dominio de la batimetría 107 ๏ Otro tipo de control: ๏ Resonancia ๏ La forma del fondo condiciona como debe moverse la superficie del mar ๏ Analogía con una batería, o un coro.
  • 103. USM ๏¿Por qué nos interesa en este caso? 109 ! Longitud, grados Latitud, grados 0 1 2 3 4 5 6 7 Tiempo desde el Terremoto, horas Boya DART 32412 Iquique Antofagasta Caldera Coquimbo Valparaiso Talcahuano Corral Ancud −78 −76 −74 −72 −55 −50 −45 −40 −35 −30 −25 −20 Matarani,PE Arica Pisagua Iquique Patache Tocopilla Mejillones Antofagasta Longitude, deg 287 287.5 288 288.5 289 289.5 290 290.5 000 000 000 000 0 000 000 000 0 60 120 180 240 300 -0.2 0 0.2 DART 32401 10 20 30 50 70 100 0 2 4 0 60 120 180 240 300 -2 0 2 Arica 10 20 30 50 70 100 0 500 1000 0 60 120 180 240 300 -2 0 2 Pisagua 10 20 30 50 70 100 0 500 1000 0 60 120 180 240 300 -2 0 2 Iquique 10 20 30 50 70 100 0 1000 2000 0 60 120 180 240 300 Free Surface Elevation, m -2 0 2 Patache 10 20 30 50 70 100 Power Spectral Density, cm 2 s 0 500 1000 0 60 120 180 240 300 -1 0 1 Tocopilla 10 20 30 50 70 100 0 200 400 0 60 120 180 240 300 -1 0 1 Mejillones 10 20 30 50 70 100 0 200 400 Elapsed Time, min 0 60 120 180 240 300 -0.5 0 0.5 Antofagasta Period, min 10 20 30 50 70 100 0 100 200 t al.,(2014) ,(2014) Displ., m 0 1 wave, after which tsunami oscillations were persis- tent and periodic, but did not exceed 2 m in amplitude. About 100 km south of the rupture, the tsunami arrived at Quintero and Valparaiso within 23 min. The maximum amplitude of the first wave was 1.5 m, 30 min after the shock at Quintero and 1.22 m, 34 min after the shock at Valparaiso. How- ever, the maximum amplitude at Valparaiso was Figure 1 a Location of the tide gages and DART buoy. The yellow star indicates the epicenter and the thin black lines are the -1000, -2000 and -3000 m isobaths. Upper inset is the slip distribution of the 2015 Illapel earthquake. The red box is the enlarged area in the right frame b Bathymetry in the area of interest. The thin black lines denote the -50, -200 and -1000 m isobaths Figure 2 Tide gage records of the 2015 Illapel tsunami at locations indicated in Fig. 1a. The red line indicates the predicted tide level during the tsunami
  • 104. Tipos de Bahías • Una batalla eterna por quien domina • El tsunami versus la batimetría 110 Journal of Geophysical Research: Oceans 10.1002/2017JC012922 Centro de Excelencia financiado por CONICYT/FONDAP/15110017 espectral [min] 1994 1995 2004 2006 2010 2011 48.76 2.5% 16.2% 6.7% 37.93 Sin Sin 13.9% 32 Registro Registro 22.1% 29.1% 2.1% 55.9% 26.95 5.1% 31.3% 6.6% 7.1% 22.26 9.9% 3.0% 0.7% 3.4% Tabla 3.-Picos resonantes para Arica y su aporte porcentual en distintos eventos de Figura 3.-Espectros normalizados para Arica. Campo Lejano (2004, 2006, 2010, 2011): los eventos de concentran energía principalmente en la banda 40-20 [min evento de 2006 reparte en forma equitativa la energía e resonantes (32 y 27 [min]) mientras que 2011 concentra más d energía en 32 [min] (Tabla 3), repartiendo energía haci resonantes de mayor valor. El espectro de 2004 pres concentración energética en 41 [min], que no es un período
  • 105. USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Gran Extensión y Alta Definición ๏ Mejillones ๏ Antofagasta ๏ Coquimbo ๏ Estructura oscilante principal bien definida, con oscilaciones armónicas ๏ Respuesta de tsunamis queda controlada por esta estructura resonante 111 Figura 1: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Antofagasta (1). Se incluyen los m obtenidos (línea vertical segmentada). Mapas modales de los tres primeros m obtenidos (2), (3) y (4), indicándose el mareógrafo (punto verde) y el ancho d plataforma (línea blanca). Figura 2: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Mejillones (1) y Coquimbo (2). Se incl los modos regionales (línea vertical continua) y locales (línea vertical segment (1) (2) (3) (4) Antofagasta Cortés et al., 2017, JGR RESEARCH ARTICLE 10.1002/2017JC012922 Tsunami and shelf resonance on the northern Chile coast Pablo Cort! es1,2 , Patricio A. Catal! an1,2,3 , Rafael Ar! anguiz2,4, and Giorgio Bellotti5 1 Departamento de Obras Civiles, Universidad T! ecnica Federico Santa Mar! ıa, Valpara! ıso, Chile, 2 Centro Nacional de Investigaci! on para la Gesti! on Integrada de Desastres Naturales, CONICYT/FONDAP/1511007, Santiago, Chile, 3 Centro Cient! ıfico Tecnol! ogico de Valpara! ıso-CCTVal, Universidad T! ecnica Federico Santa Mar! ıa, Valpara! ıso, Chile, 4 Department of Civil Engineering, University Cat! olica Ssma Concepci! on, Concepci! on, Chile, 5 Department of Engineering, Roma Tre University, Rome, Italy Abstract This work presents the analysis of long waves resonance in two of the main cities along the northern coast of Chile, Arica, and Iquique, where a large tsunamigenic potential remains despite recent earthquakes. By combining a modal analysis solving the equation of free surface oscillations, with the analysis of background spectra derived from in situ measurements, the spatial and temporal structures of the modes are recovered. Comparison with spectra from three tsunamis of different characteristics shows that the modes found have been excited by past events. Moreover, the two locations show different response patterns. Arica is more sensitive to the characteristics of the tsunami source, whereas Iquique shows a smaller dependency and similar response for different tsunami events. Results are further compared with other methodologies with good agreement. These findings are relevant in characterizing the tsunami hazard in the area, and the methodology can be further extended to other regions along the Chilean coast. Plain Language Summary Tsunamis are a collection of waves with different characteristics, which interact with the coastal features accordingly. One possible interaction is the amplification of Tsunami wave height when the periods of the waves match what are known as the resonant periods. The previous is similar to what happens when a singer produces notes in periods that are close to the resonant periods of a crystal cup, i.e. the cup’s border will oscillate with increasing amplitude, eventually breaking it. In the case of Tsunami, each time the waves oscillate their amplitude increases, making them more hazardous for coastal locations. In different past Tsunami events it has been observed that the most destructive Tsunami waves are produced several minutes after the arrival of the first wave, which is consistent with the presence of the phenomena previously described. The present work studies two zones in the Northern Chile coast by using computational methods to obtain their resonant characteristics (periods and amplitude distributions). These results are contrasted with in-site measurements showing good agreement and, therefore, enabling for assessment of zones more prone to future Tsunami hazard. 1. Introduction The controlling role of local bathymetry and topography over long free surface waves and tsunamis near the coast has been suggested since early the twentieth century [see Rabinovich, 1997, for a review]. This controlling role manifests itself as similar spectral characteristics between different tsunamis at the same location, but varying behavior and response for the same event at different locations. Recently, resonant modes, both stationary and progressive, have been invoked to account for the late arrival of devastating tsunami waves observed at several Chilean coastal locations. For example, the third wave was the most dev- astating in the port of Talcahuano during the tsunami generated by the Maule 2010 earthquake (Mw 8.8) [Yamazaki and Cheung, 2011], whereas a wave arriving 90 min after the main earthquake was the largest at Arica during the tsunami generated by the 2014 Pisagua Earthquake (Mw 8.2) [Catal! an et al., 2015]. More- over, similar behavior was observed during the Coquimbo 2016 earthquake (Mw 8.3), as described in Ar! anguiz et al. [2016]. The ubiquity of these bathymetric control effects in areas prone to be affected by tsu- nami, makes the identification of the resulting resonant modes and their spatial characteristics to be of Key Points: ! Obtained long wave resonant characteristics of northern Chile agree well with tsunami observations ! Characteristics of the modes are closely associated with the width of the continental shelf ! Methodology can be easily extended to other areas as a mean to improve tsunami hazard assessment Supporting Information: ! Supporting Information S1 Correspondence to: P. Cort! es, pablo.cortes.aguilera@gmail.com Citation: Cort! es, P., P. A. Catal! an, R. Ar! anguiz, and G. Bellotti (2017), Tsunami and shelf resonance on the northern Chile coast, J. Geophys. Res. Oceans, 122, doi:10.1002/2017JC012922. Received 25 MAR 2017 Accepted 15 AUG 2017 Accepted article online 25 AUG 2017 V C 2017. American Geophysical Union. All Rights Reserved. CORT! ES ET AL. NORTHERN CHILE COAST TSUNAMI RESONANCE 1 Journal of Geophysical Research: Oceans PUBLICATIONS
  • 106. USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Poca Extensión y Alta Definición ๏ Chañaral ๏ Pichidangui ๏ San Antonio ๏ Estructura oscilante principal definida, pero que se intercala con efectos a nivel de plataforma continental ๏ Tsunami en algunos casos queda dominado por efectos de la plataforma ๏ 113 4.1.2 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y ALTA DEFINICIÓN. En esta categoría se encuentran las bahías que, si bien presentan un definición, su extensión geográfica es tal que en 0= > (2) es posible ver resonantes propios de la bahía se intercalan con modos de la platafor (Figura 3). Al estar bien definidas, los principales picos resonantes de cada 0 presencia importante en los eventos analizados (Figura 3). Este grupo está Chañaral, Pichidangui y San Antonio. Figura 3: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Chañaral (1) y Pichidan descripción que Figura 2. 4.1.3 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y MEDIANA DEFINICIÓN. En esta categoría entran las bahías de Arica, Pisagua e Iquique, pue presentan condiciones de abrigo, no se encuentran tan definidas espacia parte, su poca extensión produce que los modos de la plataforma contin con modos propios de la bahía, por lo que en los espectros se aprecian pic el rango 100-10 minutos. Arica concentra su energía fundamentalmente en min con una participación de picos muy diferente para cada evento (Figu Iquique tienen un comportamiento similar (Figura 4), pero para la prime menor definición (sólo presenta abrigo en la zona sur) produce que no se p modos altamente energéticos bajo los 20 minutos. Por otro lado, Iquique s (1)
  • 107. USM Figura 5: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Arica. Misma descripción que Figura (1) (2) (3) (4) (5) ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Poca Extensión y Mediana Definición ๏ Arica ๏ Pisagua ๏ Iquique ๏ Estructura oscilante principal definida, pero que se intercala con efectos a nivel de plataforma continental ๏ Respuesta de tsunamis es variable, que puede excitar distintos modos 114 Arica
  • 108. USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ Bahías de Poca Extensión y Poca Definición ๏ Patache ๏ Tocopilla ๏ Paposo ๏ Bucalemu ๏ Constitución ๏ Respuesta resonante menos definida y en general con poco aporte energético 115 Paposo- Constitución Figura 8: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Paposo (1) y Constitución (2), se inc los modos regionales (línea vertical continua) y locales (línea vertical segmentada) corresponda. 5 DISCUSIÓN A pesar de que es posible concluir, de la observación de las figuras de 0= > (2) versu que los picos resonantes son relevantes para la respuesta de tsunamis en la co necesario cuantificar dicho aporte. Para ello se propone el siguiente indicador %b = 5c d &) * + b c d * gd * (9), (1) (2)
  • 109. USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ SISTEMAS DE VARIAS BAHÍAS ๏ Taltal (sistema Playa Brava-El Hueso-Taltal) ๏ Caldera (sistema Bahía Inglesa-Calderilla-Caldera) ๏ Huasco (Doble Sistema, Barranquilla-Punta Alcalde y Agua de Luna-Huasco) ๏ Quintero (sistema Cachagua- Quintero) ๏ Valparaíso (sistema Concón- Valparaíso) 116 Figura 7: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Valparaíso (1). 4.1.5 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y POCA DEFINICIÓN Este grupo lo constituyen bahías pequeñas y poco definidas, tanto las que solo p (1) (2) (3) (4) Valparaíso- Concón
  • 110. USM ๏Clasificación ๏ 5 tipos de configuraciones ๏ SISTEMAS DE VARIAS BAHÍAS ๏ Modos se intercalan entre distintas bahías y plataforma ๏ Algunas bahías pueden dominar la respuesta frente a otras, por ejemplo, en Valparaíso vs Concón ๏ En otros casos, puede existir acoplamiento entre ambas, que se transfieren energía 117 Figura 7: Comparación entre &) - + y &) * (+) para Valparaíso (1). 4.1.5 BAHÍAS DE POCA EXTENSIÓN Y POCA DEFINICIÓN Este grupo lo constituyen bahías pequeñas y poco definidas, tanto las que solo p (1) (2) (3) (4) Valparaíso- Concón
  • 111. USM ๏Resumen ๏ Terremoto funcionó como una alerta natural ๏ Tenemos muy poco tiempo para la evacuación (menos de 15 minutos) ๏ Reducido número de fallecidos debido a evacuación individual ๏ Mayoría de fallecidos eran campistas (2010) ๏ Tsunami menor en 2014 ๏ Pocos fallecidos en 2015 (8) (Poca densidad poblacional) ๏ Gran inundación en ríos y esteros ๏ ๏ Gran variabilidad de run up: 4m y 28m medidos dentro de una franja de 1.2 km de largo (2010), hasta 10 m en 2015. ๏ Resonancia a nivel de bahías es relevante (2014, 2015) ๏ Impacto significativamente menor que Sumatra, 2004 o Tohoku, 2011 ๏ Tsunami de Campo Cercano: Importante educación a nivel comunal pero en todo el país 118 Educación es fundamental
  • 112. USM PREPARANDO MAPAS DE AMENAZA 119
  • 113. Amenaza • Evolución desde un método de predicción determinista hacia métodos probabilistas • Caracterizar recurrencia • Caracterizar incertidumbre • ¡Distintos Objetivos! 120 Guía para la Estimación de Peligro deTsunami Proyecto de Investigación para el Mejoramiento de Tecnología para desarrollar una Comunidad Resiliente ante los Tsunamis (Proyecto SATREPSTsunami)
  • 114. Ejemplo 121 246 Fig. 11 Spatial distribution of flow depth a mean, b standard deviation, c coefficient of variation and d 1990S 2020 2012
  • 115. USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 122 se producirá el siguiente terremoto Dónde será el terremoto? Magnitud, distribución de deslizamiento Cómo un tsunami ? Generará será el tsunami? Dónde puede ser peligroso? Cómo
  • 118. USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 125 Poca información… Dónde Nada de información…sólo Magnitud Cómo Modelos con baja resolución Generará Mapa de Peligro binario Cómo
  • 119. USM 126 Figure S2. Slip distributions for each rupture model used in this study. Labels indicate corresponding entries
  • 120. USM 127 Figure S2. Slip distributions for each rupture model used in this study. Labels indicate corresponding entries Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33
  • 121. USM ๏Enfoque ๏ Dada la ausencia de información, solo se podía enfocar en la historia. ๏ Típicamente se recurría al terremoto histórico 128
  • 122. USM ๏Problemas de ese enfoque ๏ Tan bueno como la información que se tenía (bueno, eso es siempre así) ๏ Constreñido a la HISTORIA ๏ y a que tan bien documentada estaba ๏ Pero además, el terremoto sólo nos dice una parte del problema del tsunami… ๏ eso lo sabemos ahora…. 129 Valparaíso Viña Se pensaba que 1906 era el peor terremoto
  • 124. USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 131 Poca información…pero mejor Dónde Nada de información…sólo Magnitud Cómo Modelos con mejor resolución… Generará Mapa de Peligro con niveles Cómo
  • 125. USM 132 Valparaíso Viña Se pensaba que 1906 era el peor terremoto Mw8,1 Valparaíso Viña Se pensaba que 1730 era el peor terremoto Mw8,8 Valparaíso Viña Se estima que 1730 era el peor terremoto Mw9,1-9,3 Source of the 1730 Chilean earthquake from historical records: Implications for the future tsunami hazard on the coast of Metropolitan Chile M. Carvajal1 , M. Cisternas1 , and P. A. Catalán2,3,4 1 Escuela de Ciencias del Mar, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile, 2 Departamento de Obras Civiles, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile, 3 Centro Nacional de Investigación para la Gestión Integrada de Desastres Naturales, Santiago, Chile, 4 Centro Científico Tecnológico de Valparaíso, Valparaíso, Chile PUBLICATIONS Journal of Geophysical Research: Solid Earth RESEARCH ARTICLE 10.1002/2017JB014063 Key Points: • Historical records of the tsunami triggered by the 1730 Metropolitan Chile earthquake suggest a magni- tude in the range of Mw 9.1–9.3 • A southward increase of the slip depth along the rupture zone of the 1730 earthquake best explains the tsunami and uplift observations
  • 126. USM ๏Enfoque ๏ Avanzar hacia una Envolvente ๏ Considerar mas escenarios ๏ Fuerte foco en terremotos históricos ๏ Poco reconocimiento de la física de la ruptura 133 Guía para la Estimación de Peligro deTsunami Proyecto de Investigación para el Mejoramiento de Tecnología para desarrollar una Comunidad Resiliente ante los Tsunamis (Proyecto SATREPSTsunami)
  • 127. USM 134 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 ×104 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 287 287.5 288 288.5 289 289.5 290 ×10 4 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 Longitud, Este Longitud, Este Longitud, Oeste Longitud, Oeste Latitud Latitud Deslizamiento, m Profundidad, m Profundidad, m Iquique Coquimbo Placa de Nazca Placa de Nazca Placa Sudamericana Placa Sudamericana Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Distribución de Deslizamiento, modelo USGS Plano de Falla Plano de Falla Sección de Tsunami Inicial Generado Sección de Tsunami Inicial Generado 10 m Escala vertical para tsunami y distribución de deslizamiento
  • 128. USM 135 Geophysical Research Letters What Can We Do to Forecast Tsunami Hazards in the Near Field Given Large Epistemic Uncertainty in Rapid Seismic Source Inversions? Rodrigo Cienfuegos1,2 , Patricio A. Catalán1,3,4 , Alejandro Urrutia1 , Roberto Benavente1 , Rafael Aránguiz1,5 , and Gabriel González1,6 1Centro de Investigación para la Gestión Integrada del Riesgo de Desastres (CIGIDEN), Santiago, Chile, 2Departamento de Ingeniería Hidráulica y Ambiental, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile, 3Departamento de Obras Civiles, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile, 4Centro Científico Tecnológico de Valparaíso-CCTVal, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile, 5Departamento de Ingeniería Civil, Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile, 6Departamento de Ciencias Geológicas, Universidad Católica del Norte, Antofagasta, Chile Abstract The variability in obtaining estimates of tsunami inundation and runup on a near-real-time tsunami hazard assessment setting is evaluated. To this end, 19 different source models of the Maule Earthquake were considered as if they represented the best available knowledge an early tsunami warning system could consider. Results show that large variability can be observed in both coseismic deformation and tsunami variables such as inundated area and maximum runup. This suggests that using single source model solutions might not be appropriate unless categorical thresholds are used. Nevertheless, the tsunami forecast obtained from aggregating all source models is in good agreement with observed quantities, suggesting that the development of seismic source inversion techniques in a Bayesian framework or generating stochastic finite fault models from a reference inversion solution could be a viable way of dealing with epistemic uncertainties in the framework of nearly-real-time tsunami hazard mapping. Plain Language Summary Owing to recent advancements in rapid seismic source characterization and tsunami simulation, nearly-real-time tsunami hazard forecasts in the framework of tsunami early warning systems are starting to be within reach. However, in this study we bring a note of caution regarding its future operational implementation since the level of uncertainty associated to a single rupture inversion is high and thus calls for the use of multiple realizations of seismic inversions to forecast inundation maps and assess their uncertainty bounds. 1. Introduction Characterizing rupture processes during subduction earthquakes is a critical phase to determine initial con- ditions for tsunami forecast models, both for long-term hazard analysis and during the early stages of an actual event. Regarding the latter, the initialization of operational tsunami early warning systems (TEWS) is mostly based on estimations of earthquake location, magnitudes, and focal mechanisms (e.g., Bernard & Titov, 2015; Tatehata, 1997). These systems have been fundamental in preventing casualties, particularly in the far field, whereas for near-field tsunamis, the outcomes of operational systems have been less conclusive due to reported inaccuracies in fast seismic source estimations (e.g., Bernard & Titov, 2015; Okal, 2015). Recently, notable progress has been achieved in inversion modeling for characterizing the rupture and the distribution of slip. This scientific progress has largely contributed to improve the resolution of slip models required to understand the link between near-surface deformation and earthquake ruptures and to provide initial conditions for tsunami forecasts. This positive input has motivated new methodological developments to capture earthquake signals and ultimately to improve TEWS in the near field. Accordingly, important efforts have been devoted in recent years to densify teleseismic, GPS, and sea surface observation networks, which may benefit both earthquake detection and TEWS. Complex descriptions of the coseismic rupture processes through rapid finite fault inversion can be obtained from seismic data (e.g., Benavente et al., 2016; Melgar, Allen et al., 2016), tsunami data (e.g., Tang et al., 2016; Tsushima et al., 2011, 2012), geodetic observations (e.g., Crowell et al., 2012; Melgar & Bock, 2015), RESEARCH LETTER 10.1029/2018GL076998 Key Points: • We provide an empirical assessment of the variability of finite fault inversions and its consequences for rapid tsunami hazard mapping • The variability in modeled tsunami maximum amplitudes, runups, and inundated 16 areas is of the same order as their median values evidencing a high inherent uncertainty • Combining the available knowledge to build a distribution of the tsunami source allows to obtain sound predictions of tsunami variables Supporting Information: • Supporting Information S1 Correspondence to: R. Cienfuegos, racienfu@ing.puc.cl Citation: Cienfuegos, R., Catalán, P. A., Urrutia, A., Benavente, R., Aránguiz, R., & González, G. (2018). What can we do to forecast tsunami hazards in the near field given large epistemic uncertainty in rapid seismic source inversions? Geophysical Research Letters, 45. https://doi.org/10.1029/2018GL076998 Received 2 JAN 2018 Accepted 19 APR 2018 Accepted article online 7 MAY 2018 ©2018. American Geophysical Union. All Rights Reserved. Figure 5. Inundation maps for San Antonio (top row), Constitución (middle row), and Talcahuano (bottom ro bar represents 1 km. (left column) Orange, yellow, and green parts of the maps denote the areas that are inun the 97.5%, 50%, and 2.5% of the models, respectively. (right column) The yellow part of the map represents t inundated by 50% of the models, the magenta solid line indicates the maximum inundation runup estimated post-tsunami surveys, and the black dashed contour corresponds to the maximum inundation line estimated propagating the MS surface. MS = median surface; SA = San Antonio; CT = Constitución, and TH = Talcahuan
  • 129. USM % scenarios that inundate (Mw9.2, n=200) -71.63 -71.62 -71.61 -71.6 -71.59 -71.58 -71.57 -71.56 -71.55 -71.54 -71.53 Lon, degrees -33.05 -33.04 -33.03 -33.02 -33.01 Lat, degrees 0 20 40 60 80 100 ๏Mas que la magnitud (solamente) ๏ Importa donde y cómo se produce el movimiento ๏ Por ejemplo, simulamos 200 terremotos Mw9.2 en las afueras de Valparaíso… 136
  • 131. USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 138 CUALQUIER LUGAR Dónde TODAS LAS FORMAS Cómo ALTISIMA RESOLUCION Generará MAPAS COMPLEJOS… Cómo
  • 132. USM ๏ESCALA INTER-EVENTOS: Foco en Terremoto ๏ Variabilidad Espacial y Temporal ๏ Dónde, cuando y de qué magnitud será el próximo terremoto y su tsunami ๏ Enfoques Determinísticos: ๏ Historia ๏ Enfoques Físicos: ๏ Ciclos, asperezas, stress drop, etc. ๏ Enfoques Estadísticos: 139 Amenaza EQ-TS Recurrencia…e.g. Gutenberg-Richter Catálogo Homogeinización Zonificación Etc. EVENTOS 1 3
  • 133. USM ๏Gutenberg Richter ๏ Probabilidad de ocurrencia de un escenario de un escenario de cierta Magnitud 140 Figure 5: Recurrence times es
  • 135. USM ๏ESCALA INTRA-EVENTOS: Foco en Tsunami ๏ Variabilidad Espacial y Temporal ๏ Cómo se distribuye el deslizamiento ๏ Enfoques Determinísticos: ๏ Modelos de Falla Plana ๏ Enfoques Físicos basados en procesos: ๏ Ciclos, asperezas, stress drop, etc. ๏ Enfoques Estadísticos ๏ (con Base Física) para distribuciones de Falla Finita 142 Amenaza EQ-TS
  • 136. USM ๏Concepto reciente ๏ Dada una magnitud, como varía la variable de interés ๏ TIMs (Tsunami Intensity Measures) 143
  • 137. USM 144 243 Natural Hazards (2020) 100:231–254 variability in the results (Fig. 9). The peak slip magnitude can be a first-order control Fig. 8 Examples of megathrust earthquake scenarios based on the stochastic technique of K–L expansion Fig. 9 Near-field modeled maximum flow depth versus peak slip and calculated moment magnitude (Mw) of stochastic seismic scenarios (SSS) and deterministic seismic scenarios (DSS) in the city of Iquique 245 Natural Hazards (2020) 100:231–254 from ~3 to 15 m. On the southern sandy beaches, we observed a mean flow depth between ~3 and 20 m and a maximum tsunami intrusion of 1 km (see Fig. 11a). The pattern of flow depth standard deviations presents a similar behavior, with a range of ~0–2 m. The lowest range of variation is an important value for the design of vertical evacuation infrastructure Fig. 10 Left panel: Spatial distribution of flow depth for stochastic credible worst-case scenario modeled in Iquique, including the reported flow depths of 1868 (yellow square) and 1877 (green square).The magenta square indicates the simulated sea level records stations. Right panel: Blue and red lines denote the deter- ministic maximum scenario (scenario 377, Mw ~8.9) and baseline homogeneous slip scenario, respectively Pink lines show latitudinal distribution of flow depth for the 400 stochastic scenarios
  • 138. USM ๏Combinando 145 P(h*) = ∑ i λMw P(h > h* |Mw) Probabilidad de ocurrencia de un terremoto de magnitud Mw INTER-EVENTO Probabilidad de excedencia de una TIM dada una magnitud Mw INTRA-EVENTO
  • 139. USM ๏Productos posibles ๏ Probabilidad de excelencia ๏ Períodos de Retorno de TIMs ๏ Altura de inundación (en agua) ๏ Profundidad de Inundación (frente a infraestructuras) ๏ Flujo de Momentum ๏ Corrientes (para puertos) 146
  • 145. USM “Construir sobre la cota 50” “Construir mejor” ¿Qué pasa con lo ya construido? Evaluar el riesgo Vidas Instalaciones Medidas de Mitigación ๏¿Qué hacer ? 152 ¿Múltiples opciones?
  • 147. USM Incendios Daño en almacenamiento de sustancias tóxicas Contaminación debida al arrastre de material putrescible Surgimiento de epidemias Saqueos (en Concepción y Constitución) Pérdidas humanas y de animales por ahogamiento Socavación, fallas de fundaciones de tipo estructural Inundación en sectores bajos Arrastre de objetos Pérdida de servicios básicos, corte de suministros Pérdida de líneas de vida Impactos sobre la morfología y ecosistemas ๏Daños Provocados por Tsunamis 154 DIRECTOS INDIRECTOS
  • 148. USM PÉRDIDAS HUMANAS Y DE ANIMALES POR AHOGAMIENTO ๏Daños: Directos 155
  • 149. USM ANTES DESPUÉS EFECTOS EN ESTERO FRÍO, AYSEN 2007 ๏Daños: Directos 156
  • 150. USM ๏Daños: Directos 157 Llolleo, V Región, 2010 INUNDACIÓN EN SECTORES BAJOS
  • 153. USM ๏Daños: Directos 160 SOCAVACIÓN, FALLAS DE FUNDACIONES DE TIPO ESTRUCTURAL
  • 154. USM ๏Daños Directos 161 Special Earthquake Report — September 2011 ockets at the corners of large uildings. ridge Performance. Outages to ghway and rail bridges and over- asses were numerous. Whereas exposed area of the deep long-span plate girders allowed large lateral loads, which either failed the connec- tion to the top of the bridge piers or failed the bridge pier in bending near sections now lay atop the original roadway below the overpass, they were quickly demolished and the roadway reconstructed. By the time of our survey, a temporary roadway bypassing the overpass was in place, and the roadway below the original overpass had been rein- stated, complete with new asphalt pavement. Because of the large volume of air that could be trapped between the girders and the end bulkheads as the inundation increased, the deck section is very close to buoyant when fully submerged. Field mea- surements of the remaining deck section indicated that the residual weight is only 11% of its original weight when fully submerged. This implies that relatively little additional uplift would be required to dislodge gure 29. EERI Special Earthquake Report — September 2011 We found many building sites scrubbed down to their foundations and numerous debris piles of large structural steel, masonry, and con- crete building structural elements, storage building in Onagawa had re- and refrigeration equipment on the - mately 9 m by 22 m by 12 m tall, it its lightweight precast concrete cladding panels and had numer- ous window openings (Figure 23), but its spun-cast hollow precast piles were sheared off or extracted Figure 21. Figure 22. Overturned cold storage building COLAPSO ESTRUCTURAL
  • 155. USM ๏Daños: Directos 162 PÉRDIDA DE SERVICIOS BÁSICOS CORTE DE SUMINISTROS Iloca, VI Región, 2010
  • 156. USM ๏Daños: Directos 163 PÉRDIDA DE LÍNEAS VITALES Rio Huenchomalli, VII Región, 2010
  • 157. USM ๏Daño Directos 164 Damages of north breakwater in Hachinohe Port Before Tsunami FALLOS EN INFRAESTRUCTURA COSTERA ROMPEOLAS
  • 158. USM ๏Daños Directos 165 Damages in various ports Tilted floating dock (Kuji) Quay damaged by the combination of earthquake and tsunami (Soma) Scattered containers (Sendai) Collapsed crane (Kashima) DAÑOS EN INFRAESTRUCTURA PORTUARIA
  • 159. USM ๏Daños: Directos-Largo Plazo 166 CAMBIOS EN MORFOLOGIA COSTERA Estero Nilahue en Bucalemu (VI Región)
  • 160. USM 2004/09/24 2008/08/07 2010/03/02 2010/04/14 Desembocadura Río Mataquito -VII Región ๏Daños: Directos-Largo Plazo 167
  • 164. USM ๏Lo principal ๏ Estar preparados!!! 171 http:/ /www.onemi.cl/tsunami/
  • 165. USM ๏Generalidades 172 Identificar peligro de tsunami REQUISITO MEDIDAS BLANDAS Sistemas de alerta de maremotos Plan de educación a la comunidad Planes de contingencia en instalaciones industriales Planificación urbana Diseño de obras de defensa MEDIDAS ESTRUCTURALES
  • 166. USM ๏Principios a considerar (NOAA, 2002) 1. Conoce el riesgo por tsunami de tu comunidad: Peligro, Vulnerabilidad y Exposición 2. Minimiza nuevos desarrollos urbanos en zonas de inundación 3. Prepara los nuevos desarrollos urbanos en zonas de inundación para reducir las pérdidas 4. Diseña y Construye nuevas edificaciones para minimizar el daño por tsunami 5. Protege los desarrollos ya existentes a través de nuevos desarrollos, re-uso de suelo y refuerzo 6.Ten mucho cuidado en la ubicación de infraestructura crítica 7. Planifica la evacuación 173
  • 167. USM ZONA DE INUNDACIÓN ESTIMADA POR EL SHOA PARA EL TERREMOTO DE 1906 ZONA DE INUNDACIÓN ESTIMADA PARA EL TERREMOTO DE 27/02/2010 BORDE COSTERO EN 1906, PREVIO A LA CONSTRUCCIÓN DEL MOLO SUR TAMAÑO GRILLA UTILIZADA POR EL SHOA PARA EL TERREMOTO DE 1906 ๏Mapas de Inundación: El peligro 174
  • 168. USM ๏Multiamenaza ๏ Una tarea pendiente • Identificar las amenazas (todas) • Planificar el uso del suelo 175 Superposición de mapa de amenaza de tsunami del SHOA einundación por aluviones de marzo 2015 en Chañaral R. CIENFUEGOS / CIGIDEN Catastro municipal de las construcciones afectadas en Chañaral con la definición de usos
  • 169. USM ๏Experiencia Japonesa post 2011 ๏ Al ser un ejercicio de diseño, cualquier obra tendrá una capacidad máxima. ๏ Se definen dos niveles para los posibles tsunamis ๏ Nivel 1: ๏ Estructuras de protección son efectivas en prevenir la inundación del tsunami ๏ Por ejemplo: Muros de protección ๏ Tsunami de diseño: ๏ El mayor de los tiempos modernos (100 años de período de retorno) ๏ Nivel 2: ๏ Las estructuras son sobrepasadas, pero no colapsan ๏ Esto reduce el efecto del tsunami ๏ Tsunami de diseño: ๏ El mayor de los tiempos históricos (1000 años de período de retorno) 176
  • 170. USM ๏Planificación Urbana: Exposición ๏ Ordenamiento territorial en las zonas de alto riesgo de acuerdo a la capacidad económica del municipio y privados (actividad, uso del suelo, densidad, funcionalidad e importancia de edificaciones) ๏ Catastro de edificaciones existentes en sectores de alto riesgo (tipo y material de la estructura, la edad y el uso) ๏ Inspección de instalaciones de alto riesgo ๏ Actualizar sistemas de seguridad industrial, incorporando medidas de protección ante un tsunami ๏ Reubicar sobre la cota 10 msnm, instalaciones de emergencia y aquellas esenciales para el funcionamiento de plantas industriales ๏ Si el traslado de las instalaciones peligrosas en sectores críticos es inviable, se debieran tomar las precauciones del caso 177
  • 172. USM ๏Metodologías de Estimación de Riesgo 179 津波外力に対する地域の脆弱性 合同調査報告会 2004年インド洋大津波災害の家屋被 害と浸水深の関係式（津波被害関数） Koshimura et al. (2009) •我が国ではどうなるか？ •今後の津波被害評価に資する 知見を残す必要がある． Fragility curve of houses and buildings against tsunamis (Koshimura et al., 2009) Inundation depth (m) Damage probability Fragilidad Mapas de Amenaza Iquique’s( Residen,a l(Stock( 20% 54% 24% 2% Wood Masonry Concrete Steel 20% 54% 24% 2% Wood Masonry Concrete Steel 10% 86% 1% Commercial Houses Buildings Industry Education Hotels 10% 86% 1% Commercial Houses Buildings Industry Education Hotels Iquique’s( Potable(Water( Network( Exposure(model(for(Chile! Exposición Riesgo R. Aránguiz, P. Aguirre, CIGIDEN
  • 173. USM ADAPTACION-REDISEÑO ๏Diseño de Obras Costeras: Vulnerabilidad 180
  • 174. USM ๏Diseño de Obras Costeras 181
  • 175. USM HORMIGON ARMADO Buena resistencia ante el tsunami ADOBE Resistencia débil el tsunami MADERA Mala resistencia salvo que se utilicen viviendas con tipología de palafito ๏Diseño de Obras Costeras 182 Iloca, VII Región
  • 177. USM ๏Diseño de Obras de Defensa 184 Tarou-chou, Miyako, Iwate Pref 1896,1933: 10 m altura
  • 178. USM ๏Tohoku, 2011 185 past tsunami that yielded credible evidence on run- up, or modeled inundation depths for the possible tsunamis caused by the largest credible earth- quake. The Mw 9.0 event far exceeded the maximum credible earthquake antici- pated, and the resulting tsunami far exceeded his- torical inundation depths and distances. This raises the question of whether tsunami design criteria should have a “determin- istic maximum limit” based on judgment of the capac- ity of the seismic source, as is currently done on the west coast of the U.S. and Canada, or whether the tsunami design level should be entirely probabilistic. A probabilistic approach for tsunami risk management may be preferable because the consequences of un- der estimating tsunami height are quite severe. Irrespective of population, the majority of coastal communities north of Sendai had seawalls to bathy and, ceede nami to twi ping f failure destr ings i ever, have dama prote A com consi prote the o Durin pane earth rapid (Figu ing to ings t Anoth tion c walls crete no sig jacen Figure 9. Figure 8. Concrete panels stripped from earthen Figure 10. Displacement of in Otsuchi 6 unami risk management ay be preferable because e consequences of un- r estimating tsunami ight are quite severe. espective of population, e majority of coastal mmunities north of endai had seawalls to ing to impact damage to the build- ings they were meant to protect. Another common seawall construc- tion consisted of massive gravity walls constructed of monolithic con- crete blocks (Figure 9). There were no signs of continuity between ad- jacent blocks, so the design relied Figure 10. Displacement of in Otsuchi ASCE).
  • 180. USM ๏Arboledas: Sendai 187 Hamaguci, hero of the story, ^Fire in the Haystacks_, constructed this dike. Photo in 1934.
  • 181. USM Tsunami breakwater at the mouth of Kamaishi bay (construction : 1978 to 2008) South Bw. 670m Opening 300m North Bw. 990m Scattered caissons under sea surface (survey on March 25 in 2011) Port side Sea side ๏Rompeolas de Kamaishi 188
  • 182. USM Time after earthquake (min) Water surface elevation (m) with breakwater without Effect of breakwater With Breakwater Tsunami height (m) Arrival time 6 minutes delay (tsunami height of 4 m) Without Breakwater Tsunami height 13.7 m → 8.0 m ๏Pero aun cumple su función! 189
  • 183. USM ๏Readaptación y Planificación Urbana 190 Residential area Industrial area Road Evacuation building and plant Seawall Image of Relocation to plateaus and Separation between residential and Industrial area Residential area Industrial and Agricultural area Seawall Road Agricultural land Commercial area Disaster prevention greenbelt and forest Image of Multiple Defense ๏ Reubicación en zonas altas ๏ Segregación de actividades ๏ Modelo de Miyagi: ๏ Múltiples estructuras de mitigación ๏ Segregación de actividades Cortesía de Takahashi, 2016
  • 184. USM ๏Paradigma: Multiples fusibles y barreras 191 multi-barriers protection Evacuation site Evacuation site present defense line utilization of road and green area for inundation mitigation Seawall with preventive measures for foundation scouring Land use plan and BCP Maximum tsunami estimated Breakwater with solid structure Breakwaters and seawalls should be resilient against tsunami overflow. Especially, the breakwaters should be most resilient, because the collapse of the breakwaters connects to the destruction of seawalls. Cortesía de Takayama, 2016 Sitio de Evacuación Sitio de Evacuación Altura Máxima del Tsunami Estimada Rompeolas ofrece mitigación. Debe resistir el evento Segunda línea de rompeolas, con medidas reforzado de protección ante socavación Mitigación provista por vías de conectividad (trenes, autopistas) y areas verdes elevadas Gestión de Uso de Suelo y Modelo de Continuidad Operacional Residencial Industrial Industrial
  • 185. USM ๏Alternativas de evacuación vertical 192 Torre de Evacuación de Tsunami in Nakano 5-chome, Sendai city (Photo by Sendai City) Edificio Evacuación de Tsunami (Edificio del Gobierno del puerto Ishinomaki ) (Photo by Kahoku Shimpo) Torre de Evacuación de Tsunami (doble función como pasarela) in Yoshida, Shizuoka prefecture Inochi-yama in Fukuroi-shi, Shizuoka prefecture
  • 187. USM 194 ๏Mapas de Peligro (Estilo Japonés)
  • 189. USM ๏Nota: ๏ Se debe observar que este tipo de medidas se enfocan en una mitigación de la vulnerabilidad física ๏ Existen otros aspectos que también deben ser considerados ๏ Vulnerabilidad social ๏ Vulnerabilidad educacional ๏ pero éstos aun son de desarrollo incipiente 196
  • 190. USM ๏Dichato: Contexto 198 4 MAR 2010 ๏ Vulnerabilidad previa a 2010 (Martínez et al, 2017) ๏ 57% pobl. altamente vulnerable físicamente ๏ 54% pobl. altamente vulnerable educacionalmente ๏ Post Tsunami 2010 ๏ Destrucción de un 60-80% de la masa edificada (Martínez et al., 2011, PRBC, Dichato, 2010) ๏ 66 fatalidades y desapariciones (Martínez et al., 2011) ๏ 73% de la población fue afectada Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 17, 721–734, 2017 www.nat-hazards-earth-syst-sci.net/17/721/2017/ doi:10.5194/nhess-17-721-2017 © Author(s) 2017. CC Attribution 3.0 License. Risk factors and perceived restoration in a town destroyed by the 2010 Chile tsunami Carolina Martínez1,6, Octavio Rojas2, Paula Villagra3, Rafael Aránguiz4,6, and Katia Sáez-Carrillo5 1Institute of Geography, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, 8320000, Chile 2Department of Territorial Planning, Universidad de Concepción, Concepción, 4030000, Chile 3Institute of Environmental and Evolutionary Sciences, Universidad Austral de Chile, Valdivia, 5090000, Chile 4Department of Civil Engineering, Universidad Católica de la Santísima Concepción, Concepción, 4030000, Chile 5Department of Statistics, Universidad de Concepción, Concepción, 4030000, Chile 6National Research Center for Integrated Natural Disaster Management (CIGIDEN), Santiago, 8320000, Chile Correspondence to: Carolina Martínez (camartinezr@uc.cl) Received: 31 July 2016 – Discussion started: 9 September 2016 Accepted: 24 March 2017 – Published: 19 May 2017 Abstract. A large earthquake and tsunami took place in February 2010, affecting a significant part of the Chilean coast (Maule earthquake, Mw of 8.8). Dichato (37 S), a small town located on Coliumo Bay, was one of the most devastated coastal areas and is currently under reconstruc- tion. Therefore, the objective of this research is to analyze the risk factors that explain the disaster in 2010, as well as perceived restoration 6 years after the event. Numerical modeling of the 2010 Chile tsunami with four nested grids was applied to estimate the hazard. Physical, socioeconomic and educational dimensions of vulnerability were analyzed for pre- and post-disaster conditions. A perceived restoration study was performed to assess the effects of reconstruction on the community. It was focused on exploring the capacity of newly reconstructed neighborhoods to provide restorative experiences in case of disaster. The study was undertaken us- ing the perceived restorativeness scale. The vulnerability variables that best explained the extent of the disaster were housing conditions, low household in- comes and limited knowledge about tsunami events, which conditioned inadequate reactions to the emergency. These variables still constitute the same risks as a result of the re- construction process, establishing that the occurrence of a similar event would result in a similar degree of devastation. For post-earthquake conditions, it was determined that all neighborhoods have the potential to be restorative environ- ments soon after a tsunami. However, some neighborhoods are still located in areas devastated by the 2010 tsunami an again present high vulnerability to future tsunamis. 1 Introduction A tsunami is a phenomenon known for its great destruc tive power in a short period of time; however, the proces of post-disaster reconstruction usually lasts a long time an generates significant socio-territorial transformations. A to tal of seven destructive tsunamis affected the coasts of In donesia, Samoa, Chile and Japan in the last decade alone 2006, 2007, 2009, 2010 (27 February and 24 October) an 2011. These tsunamis took the lives of 237 981 people an generated an estimated USD 456 million in economic losse (Løvholt et al., 2012, 2014). These degrees of destructio have been explained by a number of factors, such as inef fective early warning systems, inadequate information man agement by the population, lack of emergency mechanism coordination and high levels of social vulnerability (Rofi e al., 2006; Løvholt et al., 2014; Reese et al., 2007). Althoug scientific research has led to significant advances in the un derstanding of the generation and propagation mechanism of these phenomena (Aránguiz et al., 2013; Løvholt et al 2014), other aspects linked to social components (vulnera bility and resilience) are less understood, primarily for post disaster conditions, given social system dynamics and com plexity. The latest events have shown that increased mortal
  • 191. USM ๏ Varias medidas concurrentes de mitigación de vulnerabilidad física ๏ 1. Proyecto de reconstrucción del borde costero 199 Muro Costero Encauzamiento Estero Parque Mitigación
  • 192. USM ๏Plan Maestro de la Reconstrucción (PRBC-18) 200 Martinez et al., 2017
  • 193. USM Conclusión: Niveles altos de riesgo aun persisten: Vulnerabilidad física, educacional, y socio económica ๏Evolución de la Vulnerabilidad 201 Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss., doi:10.5194/nhess-2016-256, 2016 Manuscript under review for journal Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Published: 9 September 2016 c Author(s) 2016. CC-BY 3.0 License. Pre Post de Martinez et al., 2017
  • 194. USM ๏Efectos en el tsunami 202 Dichato 2009 Dichato 2015 Cortesía Max Oportus, CIGIDEN Encauzamient o Muro & Encauzamiento Muro Escenario 2009 Escenario 2009 con obras Reducción Área inundación [m2] 807,53 796,66 1,3 Run-up máximo [m] 24,5 23,9 2,4 Costos por daños [MM $] 9.593 9.127 4,9 Costo total de obras [MM $]:
  • 195. USM ๏Pelluhue: (Igualt et al., 2015) ๏ Vulnerabilidad Física: ๏ Nuevas tipologías estructurales para casas ๏ Pero de restringida aplicación debido a Plan Regulador Existente ๏ Limita areas de uso (ZTBC1) ๏ No define materialidades ๏ Vulnerabilidad social ๏ Educación y preparación ๏ Vías de evacuación 203 636 Figura 6: Área de Inundación Tsunami 2010, Localidades de Pelluhue y Mariscadero. 637 638 639
  • 197. USM ๏Cartas Inundación Valparaíso-Viña 206 Edición Marzo 2012 Escenario: 1730 (Mw 8.7- Estimado)
  • 198. USM ๏Evacuación Vertical: La segunda alternativa 208 DICHATO
  • 199. USM ๏Estudios de Evacuación: ๏ Ejercicio de Evaluación de Tiempo de Evacuación: ๏ Iquique, 2014 (antes del terremoto) 209 Tiempos estimados de evacuación Promedio : 17 min Desviación Estándar: 13 m TIEMPO % MUESTRAL 5 min o menos 19,5% 10 min 27,9% 15 min 28,8% Más de 15 min 23,9% R. Cienfuegos / CIGIDEN
  • 201. USM 211 Población Vergara, Viña del Mar León et al, 2018
  • 202. USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 212
  • 203. USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 213 Análisis de “pedestrian directness ratio” (“derechez”) para evacuación por tsunami (ArcGIS + Network Analyst) Densidad de trama urbana (km/km2) Índice de conectividad (nº arcos / nº nodos) Índice de“derechez”(largo ruta real / distancia geométrica) Densidad Población Vergara = 20,56 (km/km2) Densidad Iquique = 17,4 (km/km2) Valor Población Vergara = 1,56 Valor mínimo recomendado = 1,4 Valor promedio Población Vergara = 1,2 Valor máx. recomendado = 1,5
  • 204. USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 214 3.2 ANÁLISIS DE MACRO ESCALA: MODELO DE AGENTES + INUNDACIÓN (Cyril Mokrani, Jorge León, Patricio Catalán, CIGIDEN) = Un tiempo de partida Una ruta de escape (ej. la más corta) Una velocidad de desplazamiento (según la edad) Reglas para el impacto del contexto: + A mayor pendiente, menor velocidad Cada persona en el área vulnerable (el “agente”) + + Una fluctuación aleatoria de 10º en el recorrido de c/ peatón + + Efecto “manada” (peatón sigue a multitud) + Efecto señalética (cambia dirección desplazamiento)
  • 205. USM ๏3 Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 215 Modelo de agentes + modelo de inundación por tsunami 1730 (STOC ML + PARI Agent)
  • 206. USM ๏Caso de estudio: Población Vergara,Viña del Mar 216
  • 208. USM ๏Acciones de mitigación 218 IMPLEMENTACIÓN DE NUEVOS PUNTOS PARA EVACUACIÓN VERTICAL
  • 209. USM SISTEMAS DE ALERTA 219 GUÍA DE REFERENCIA PARA CENTROS DE ALERTA DE TSUNAMIS
  • 211. USM ๏Tohoku, 1 Abril 2011 ๏ 19,500+ fallecidos ๏ 500,000 evacuados (270,000 producto de Fukushima) ๏ Falla en planta nuclear ๏ 1,000,000 de hogares sin agua potable 221
  • 212. USM ๏Sep 28, 2018: Palu, Indonesia 222
  • 213. USM ๏22 Diciembre de 2018: Anak Krakatau 223
  • 214. USM Cuatro casos… Cuatro fallas de los sistemas de alerta ¿? 224
  • 215. USM ๏Tohoku ๏ 19,500+ fallecidos, pero casi 190,000 personas evacuaron ๏ 500,000 evacuados (270,000 producto de Fukushima) ๏ Falla en planta nuclear ๏ 1,000,000 de hogares sin agua potable 225
  • 216. USM 226 “No es lo que no sabes o desconoces lo que te mete en problemas, Es lo que crees es cierto, y resulta no serlo” https:/ /thetimes.cl/download/multimedia.normal.8d36b37477a7be6d.5453554e414d495f6e6f726d616c2e6a706567.jpeg
  • 218. USM ๏Por qué sistemas de alerta ๏ Objetivos • Identificar niveles de peligro de manera temprana para la toma de decisiones y acciones. ๏ En algunos casos, las condiciones gatillantes no son observables • Ej. Juan Fernández ๏ NO SUSTITUYEN EL AUTOCUIDADO ๏ Requisitos • “Sencillo”, robusto y confiable • Comprensible • Uptime 229
  • 219. USM ๏¿Por qué necesitamos un SATT (Sistema de Alerta Temprana de Tsunamis) ? ๏ Relevancia ๏ Estimación y cuantificación oportuna del peligro ๏ Emitir boletines de Observación, Alerta y Alarma ๏ Guiar los esfuerzos de emergencia y rescate ๏ Requisitos ๏ Gran precisión en un tiempo reducido ๏ Gran nivel de comprensión de los fenómenos físicos ๏ Chile: Necesidad de Avance Continuo 230
  • 220. USM ๏Preguntas clave ๏ ¿Qué tipo de preguntas debe ser capaz de resolver un sistema de alerta? 231
  • 221. USM ๏Amenaza – Las Preguntas Clave 232 se producirá el siguiente terremoto Dónde será el terremoto? Magnitud, distribución de deslizamiento Cómo un tsunami ? Generará será el tsunami? Dónde puede ser peligroso? Cómo
  • 222. USM ๏La lógica de un Sistema de Alerta 233 Acabado conocimiento Físico del Fenómeno Conjunto de parámetros medibles o predecibles de entrada Conjunto de parámetros medibles o predecibles de salida Acabado conocimiento físico de la amenaza que representa el fenómeno Criterios de amenaza categorizables y robustos Implementación y restricciones Comunicación y robustez operacional
  • 223. USM Figura 1-2. Componentes operativos clave del proceso integral de un centro de alerta de tsunamis. 235 ๏Ciclo de un Centro de Alerta de Tsunamis (USAID, 2007)
  • 224. USM ๏La lógica de un Sistema de Alerta 238 Acabado conocimiento Físico del Fenómeno Conjunto de parámetros medibles o predecibles de entrada Conjunto de parámetros medibles o predecibles de salida Acabado conocimiento físico de la amenaza que representa el fenómeno Criterios de amenaza categorizables y robustos Implementación y restricciones Comunicación y robustez operacional
  • 225. USM ๏El problema de la fuente ๏ Dos filosofías posibles: ๏ Estimar donde, cuando y cómo ocurrirá el próximo terremoto ๏ Medir rápidamente un terremoto cuando ocurra 239 ¡Pero tenemos mucha incertidumbre!
  • 226. USM ๏La lógica de un Sistema de Alerta 240 Acabado conocimiento Físico del Fenómeno Conjunto de parámetros medibles o predecibles de entrada Conjunto de parámetros medibles o predecibles de salida Acabado conocimiento físico de la amenaza que representa el fenómeno Criterios de amenaza categorizables y robustos Implementación y restricciones Comunicación y robustez operacional ! " "
  • 227. USM ๏Contexto – Las Preguntas Clave 241 se producirá el siguiente terremoto Dónde será el terremoto? Magnitud, distribución de deslizamiento Cómo un tsunami ? Generará será el tsunami? Dónde puede ser peligroso? Cómo
  • 230. USM ๏El Problema físico 244 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Ondas sísmicas: Se propagan app 5 km/s (30 segundos entre Santiago y Valparaíso)
  • 231. USM ๏El Problema físico 245 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Tsunami se inicia
  • 232. USM ๏El Problema físico 246 3-4 min 10 min Tsunami se propaga Terremoto: Ondas se propagan por el territorio Ondas tsunami: Se propagan app 200 m/s (8 minutos entre Santiago y Valparaíso)
  • 233. USM ๏El Problema físico 247 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Tsunami se inicia
  • 234. USM ๏El Problema de la información ๏ y de la decisión… ๏ ¿quien dice qué? 248
  • 235. USM Figura 1-2. Componentes operativos clave del proceso integral de un centro de alerta de tsunamis. 249 ๏Ciclo de un Centro de Alerta de Tsunamis (USAID, 2007)
  • 236. USM ๏Diferencias Importantes 250 ๏ Posibilidad que el tsunami tenga una cierta altura ๏ Se caracteriza por niveles de amenaza ๏ Hoy hay cuatro niveles EVALUACION TECNICA ๏ Dado un nivel de amenaza se promueve una acción por parte de la población ๏ Hoy hay tres acciones posibles ACCIONES
  • 237. FASE MONITOREO Flujo de Información: Situación Previa 251 TERREMOTO T=0 min SOLUCION SISMICA FALLA PUNTUAL T 3-5 min CSN, USGS, ETC, ALARMA PRECAUCION INFORMATIVO ONEMI FASE ALERTA TEMPRANA EVALUACION DE AMENAZA POR JUICIO EXPERTO ¿ T ? MONITOREO ¿ T ?
  • 238. USM ๏Sistemas Vigentes en el mundo ๏ Preliminar (Hasta Mayo 2016) ๏ Información Sísmica provista por otras fuentes (CSN) ๏ Ubicación Hipocentral (Lat, Lon, Z) ๏ Magnitud Mw ๏ Secundario ๏ Variaciones de nivel del mar ๏ Información de terreno 252 SATT (TWS) monitoreo
  • 239. USM M < 5,0 5,0 ≤ M < 6,5 6,5 ≤ M < 7,0 7,0 ≤ M < 7,5 7,5 ≤ M < 7,9 M ≥ 7,9 CERRAR CICLO DATAMAR 2 INFORMATIVO ESPECIAL INFORMATIVO PRECAUCIÓN R= 200 KM ALERTA ALARMA ๏Criterios para la toma de decisión 253
  • 240. USM M < 5,0 5,0 ≤ M < 6,5 6,5 ≤ M < 7,0 7,0 ≤ M < 7,5 7,5 ≤ M < 7,9 M ≥ 7,9 CERRAR CICLO DATAMAR 2 INFORMATIVO ESPECIAL INFORMATIVO PRECAUCIÓN r= 200 KM ALERTA ALARMA ๏Criterios para la toma de decisión 254 ๏ No existía una definición técnica específica del nivel de peligro: sistema binario basado en juicio experto
  • 241. USM ๏SIPAT ๏ El SIPAT es el componente primordial de un sistema de soporte de decisiones para la evaluación del peligro por tsunami. ๏ Consta de varios subcomponentes, tanto a nivel de hardware como software. ๏ Sus funcionalidades principales son ๏ Administración y Generación de escenarios de tsunami ๏ Almacenamiento, y post-proceso ๏ Evaluación en caso de emergencia en tiempo reducido 255
  • 242. USM ๏Filosofía ๏ Aprovechar el tiempo entre tsunamis para calcular todas las combinaciones posibles de terremotos, registrando sus características en los puntos de interés ๏ 256 Sismicidad se discretiza Pronóstico en Puntos de Interés Evaluación del Peligro CANCELACIÓN AT < 0,3 m INFORMATIVO 3 AT < 0,3 m PRECAUCIÓN 0,3 m ≤ AT < 1,0 m ALERTA 1,0 m ≤ AT < 3,0 m ALARMA AT ≥ 3,0 m
  • 243. USM ๏Filosofía: Emergencia 257 Identificación Sismo Real Parámetros Sísmicos Identificación Escenarios Candidatos Identificación de Nivel de Peligro Sectorizado Generación de Información Base para Boletines Despliegue en pantalla de información básica (SIVET) Registro y Almacenamiento
  • 245. USM ๏El Problema físico 259 3-4 min 10 min Terremoto: Liberación de energía y movimiento Ondas sísmicas: Deben llegar a los sensores para poder identificarlo
  • 246. USM ๏ Hay un período de tiempo en que no tenemos datos ๏ Y es físicamente imposible tenerlos… 260
  • 247. USM ๏El Problema físico 261 3-4 min 10 min DATOS DEL TERREMOTO AUN GENERANDOSE DATOS DEL TERREMOTO PRELIMINARES TSUNAMI EN CAMINO 8-9 min
  • 248. USM ๏EVACUACION PREVENTIVA ๏ Si tres personas calificadas estiman que la intensidad de Mercalli es superior a VII en una misma región 262
  • 249. USM ๏El Problema físico 263 3-4 min 10 min DATOS DEL TERREMOTO AUN GENERANDOSE DATOS DEL TERREMOTO PRELIMINARES TSUNAMI EN CAMINO EVACUACION PREVENTIVA 8-9 min
  • 250. USM ๏El Problema físico 264 3-4 min 10 min DATOS DEL TERREMOTO AUN GENERANDOSE DATOS DEL TERREMOTO PRELIMINARES TSUNAMI EN CAMINO EVALUACION TECNICA del TSUNAMI EVACUACION PREVENTIVA 8-9 min
  • 251. FASE MONITOREO Flujo de Información: Situación Actual 265 TERREMOTO T=0 min SOLUCION SISMICA FALLA PUNTUAL T 3-5 min CSN, USGS, ETC, ALARMA PRECAUCION INFORMATIVO SOLUCION SIPAT T=8 min EVACUACION INMEDIATA EVACUACION BORDE COSTERO ONEMI ONEMI FASE ALERTA TEMPRANA VIGENTE MONITOREO ¿ T ? CRITERIO 3 olas consecutivas de menos de 30 cm TIEMPO MÁXIMO DE OPERACIÓN MIENTRAS MÁS RÁPIDO SE PUEDE EVALUAR VARIOS CASOS
  • 252. FASE MONITOREO Flujo de Información: Oportunidades 266 TERREMOTO T=0 min SOLUCION SISMICA FALLA PUNTUAL T 3-5 min CSN, USGS, ETC, ALARMA PRECAUCION INFORMATIVO SOLUCION SIPAT T=8 min EVACUACION INMEDIATA EVACUACION BORDE COSTERO ONEMI ONEMI FASE ALERTA TEMPRANA VIGENTE MONITOREO ¿ T ? CRITERIO 3 olas consecutivas de menos de 30 cm TIEMPO MÁXIMO DE OPERACIÓN MIENTRAS MÁS RÁPIDO SE PUEDE EVALUAR VARIOS CASOS Tiempo Real ¿ y aquí ? resuelto operacionalmente
  • 253. USM ๏Filosofía: PreEmergencia 267 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
  • 254. ¿CÓMO SE LOGRA? 268 APOYÁNDOSE EN LOS HOMBROS DE GIGANTES
  • 255. USM monitoreo ๏Sistemas Vigentes en el mundo 269 SATT (TWS) Modelado Numérico Tiempo Real* Bases de Datos de Pronóstico (off line) ✓ Gran número de escenarios pre-modelados ✓ Muy rápido de operar ➡ Aun requiere de información sísmica ❖ Lento de implementar monitoreo intensivo + base de datos
  • 256. USM ๏Filosofía ๏ Aprovechar el tiempo entre tsunamis para calcular todas las combinaciones posibles de terremotos, registrando sus características en los puntos de interés ๏ 270 Sismicidad se discretiza Pronóstico en Puntos de Interés Evaluación del Peligro CANCELACIÓN AT < 0,3 m INFORMATIVO 3 AT < 0,3 m PRECAUCIÓN 0,3 m ≤ AT < 1,0 m ALERTA 1,0 m ≤ AT < 3,0 m ALARMA AT ≥ 3,0 m
  • 258. 272 Pero no es una buena analogía
  • 259. USM ๏Es un Sistema de Soporte de Decisiones ๏ Antes le llamábamos una “base de datos”, pero es mas que eso ๏ A la medida de SHOA-SNAM ๏ Hardware ๏ Integración de Hardware y software ๏ Desarrollo de Software: ๏ Databases, ๏ Procesamiento, ๏ Visualización y ๏ Soporte de Decisiones. 273
  • 261. USM ๏( y no es que nos estemos vanagloriando…) 275
  • 262. USM ๏Desafíos de la base de datos ๏ Gran rango dinámico de nuestros sismos tsunamigénicos ๏ Mw 7,0 – 9,5 + ? ๏ Registro histórico muy corto ๏ (500 años) ๏ Extensión del dominio : ๏ 1,000,000 + escenarios ๏ Incertidumbre en los parámetros sísmicos y su relación con las características del tsunami ๏ Dependencia batimétrica ๏ Base de datos deber rápida en su operación y eficiente y eficaz en la entrega de información. 276
  • 263. USM MODELO NUMERICO Capacidad de reproducir comportamiento físico Modelos son aproximaciones LSWE, NLSWE, RANS Interacción Costera es un problema ๏Desafíos de la Implementación Numérica 277 Algoritmos y software Hardware CPU vs GPU 100 x de mejora en rendimiento ( de 100 s a 1 s ) Aspectos Matemáticos Hidrodinámica Implementación Computacional
  • 264. USM ๏Espacio de Parámetros de la Base de Datos ๏ fuente: Informe técnico: desarrollo de una base de datos de fuentes tsunamigénicas para Chile, Riquelme and Mocanu, 2013. ๏ Espacio de parámetros • Ubicación • Strike • Dip • Profundidad • Magnitud • Geometría • Módulo de Corte 280 Centroide (Latitud y Longitud) Coordenadas de la posición del ce plano de falla. Profundidad Focal (d) Profundidad del centro de la falla. Largo de la falla (L) Longitud del plano de falla (eje mayor) Ancho de la falla (W) Ancho del plano de falla (eje menor)A Dislocación Desplazamiento relativo entre las plac Manteo (δ) Ángulo de inclinación del plano respecto a la horizontal. Rumbo (θ) Dirección del eje mayor del plano de respecto a la dirección norte. Ángulo de deslizamiento (λ) Dirección del deslizamiento entre p respecto al eje mayor del plano de fall Tabla 3. Alturas de anomalías asociadas al tsunami en el Pacífico
  • 265. USM ๏Filosofía: PreEmergencia 281 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
  • 266. USM ๏Ubicación ๏ Definida por el vértice sur-oeste de cada escenario ๏ Consideran escenarios de fallas simples y fallas múltiples • Esto permite que un sismo en particular siga la geometría de la falla. ๏ Espaciamiento latitudinal variable • Entre 0.5 y 1.5o 282 En!la!siguiente!figura!se!muestran!algunas!de!las!rectas!anteriormente!mencionadas.! ! Figura!2.!Vértices!(puntos)!de!rectas!que!definen!una!aproximación!de!la!fosa!de!subducci Chile! ! Dip! Para!el!caso!de!Chile,!el!ángulo!dip!o!ángulo!de!subducción,!corresponde!al!ángulo!respecto el!cual!la!placa!de!Nazca!subduce!bajo!la!placa!Sudamericana.!Este!puede!variar!a!lo!largo!d Madariaga!en!su!trabajo!“Sismicidad!en!Chile”,!el!!ángulo!es!de!25°!a!30°!entre!los!15°S!y!27 y! 33°S! .! Sin! embargo,! el! ángulo! de! subducción! es! menor! en! las! cercanías! de! la! fosa profundidad.!Para!cubrir!la!mayor!cantidad!de!casos,!en!este!trabajo!se!utilizará!una!serie!d 30°,! incrementando! en! la! unidad,! lo! que! da! un! total! de! 26! casos! posibles! para! est considerados!en!una!base!de!datos!completa.! ! Profundidad! En! cuanto! a! la! densidad! de! la! red! de! puntos! fuentes,! esta! varía! según! la! magnitud! de! posición!geográfica,!pero!es!en!general!se!establecerá!un!sismo!cada!50!km!a!lo!largo!de!la! a! través! del! plano! de! falla! hasta! alcanzar! una! profundidad! de! 40! km,! ubicando! un! sis ! Generación!de!escenarios!con!fallas!múltiples:!! ! Debido!a!que!algunos!de!los!sismos!de!magnitudes!Mw!grandes!no!es!posible!ubicar anteriormente!mencionadas,!es!necesario!dividir!el!área!de!falla!en!subfallas!y!ub Las!subfallas!deben!ser!orientadas!de!tal!forma!que!el!vértice!NorSOeste!de!la!sub vértice!SurSOeste!de!la!subfalla!superior.!! ! De! la! misma! forma,! la! gran! extensión! longitudinal! de! los! sismos! de! gran! m espacialmente!distancias!mayores.!Así,!los!sismos!de!magnitud!Mw!8.0!se!ubican!cad cada!1°!de!latitud,!y!los!de!Mw!9.0!y!Mw9.5!se!ubicaron!cada!1.5°!de!latitud.!! ! ! ! Número!total!de!puntos!Fuente:! ! En!número!total!de!puntos!fuente!(ubicaciones!espaciales)!corresponde!a!la!suma! de!falla!simple!y!los!de!fallas!múltiples,!los!cuales!se!detallan!en!la!Tabla!4,!para!el!c a!una!profundidad!de!0!km.:! ! Mw No. Fuentes 7.0 68 7.5 68 8.0 67 8.5 48 9.0 35 9.5 17 Total Fuentes 303 Tabla!4:!Cantidad!de!ubicaciones!espaciales!para!una!profundidad!d !
  • 267. USM ๏Número Total Escenarios ๏ Estimaciones preliminares • Cada escenario son 11Gb de datos si se considera la simulación completa • Requeriría de 19 PB de datos • Rendimiento actual de poblamiento permite completar esta base de datos en 85 años 284 Mw Escenarios 7,0 397.800 7,5 397.800 8,0 391.950 8,5 327.600 9,0 251.550 9,5 99.450 Total 1.866.150
  • 269. USM ๏Filosofía: PreEmergencia 286 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
  • 270. USM ๏Estrategia de Poblamiento ๏ Reducción de Espacio Muestral: ๏ Todas las magnitudes ๏ Dip: Se utiliza el valor medio, que se aproxima a la geometría de la subducción. ๏ 20o ๏ Rake: Se fija en 90o , al considerarlo caso mas desfavorable ๏ 8 de las profundidades propuestas: ๏ Sin considerar casos con profundidad cero. ๏ Módulo de corte constante ๏ Se usa el valor medio de m = 30 GPa ๏ Tres relaciones de aspecto: ๏ Relación de aspecto L:W=3, 3.5 y 4 287
  • 271. USM ๏Filosofía: PreEmergencia 288 Peligro Sísmico con Potencial Tsunamigénico Escenarios Tsunamigénicos Modelación de Escenarios Tsunamigénicos (Propagación) Almacenamiento PostProceso Identificación de Nivel de Peligro de Cada Evento
  • 272. USM ๏Filtros Extract Transform Load (ETL) ๏ Objetivo: Reducir la carga computacional al momento de hacer una evaluación, por medio de realizar la estimación del peligro de un escenario de manera previa. ๏ Con esto se reduce el tamaño de la base de datos para evaluación de peligro. 289 El output de Filtro ETL corresponde a un archivo de texto de 21 columnas y 962 fi cantidad establecida de FP) para cada escenario ya modelado. El nombre de es salida es tabla_resultadosFP.txt. El detalle de cada columnas se puede ver en la Figura Nº 6, las cuales se calcu FP y para cada escenario. Description of Columns of the Output File from the CategorizeFilter Index Item Category Units Description 0 Model Scenario Input Data String with the model name. 1 Scenario ID Scenario Input Data 1 Scenario sequential number in the database. 2 Scenario Nominal Latitude Scenario Input Data Degrees S Latitude of the epicenter, when applicable. Wh it is just a referential number to be used when 3 Scenario Nominal Longitude Scenario Input Data Degrees E, 360 Longitude of the epicenter. 4 Scenario Nominal Magnitude Scenario Input Data Mw Magnitude of the events 5 Scenario Nominal Depth Scenario Input Data Km Depth of the epicenter, when applicable. Whe is just a referential number to be used when s 6 ID Nearest Physical Tide Gage Forecast Point Inp. Data 1 Sequential ID of the Nearest Tide Gage assoc 7 Latitude of FP Forecast Point Inp. Data Degrees S Latitude of Forecast Point 8 Longitude of FP Forecast Point Inp. Data Degrees E, 360 Longitude of Forecast Point 9 Depth of FP Forecast Point Inp. Data Meters Depth of Forecast Point 10 FP Type Forecast Point Inp. Data 1 Forecast Point Type: 1. Physical Tide Gage 2. DART buoy 3. Numerical Tide Gage 4. Forecast Point 11 Maximum height at the FP Forecast Point Output Meters 12 Time of the occurrence of Maximum Height Forecast Point Output Minutes 13 Height of the first peak Forecast Point Output Meters 14 Time of First peak Forecast Point Output Minutes 15 Hazard Level of the Gage Hazard Assessment 1 Catergorization of the hazard at each Forecas 0: No Hazard. 1: Tsunami amplitude at the coast is between 2: Tsunami amplitude at the coast is between 3: Tsunami amplitude exceeds 3 m. Tsunami amplitudes are calculated using Gree and the coast, estimated as 1 m. depth 16 Time of first excellence of Hazard Level 2 ( 0,3 m ) Hazard Assessment Minutes 0 if the level is not reached. 17 Time of first excellence of Hazard Level 3 (1 m) Hazard Assessment Minutes 0 if the level is not reached. 18 Time of first excellence of Hazard Level 4 (3 m) Hazard Assessment Minutes 0 if the level is not reached. 19 Maximum Height at the coast Hazard Assessment Meters Maximum height, estimated at 1 m using Gree 20 Time of maximum Height at the coast Hazard Assessment Minutes Time of the maximum height Figura Nº 6: Descripción de las columnas del archivo de salida del F
  • 273. USM ๏Filtro de Estimación de Peligro ๏ Transforma las series de tiempo en los Puntos de Pronóstico, a una evaluación del peligro en la costa 290 Arica Pisagua Iquique Mw8.5- ID 519595 Longitude, deg 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 Latitude, deg -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 0 20 40 60 80 100 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 20 40 60 80 100 -6 -4 -2 0 2 4 6 Puntos de Pronóstico Mareógrafos Ejemplo de Serie de Tiempo en Punto de Pronóstico Desplazamiento Simulado de la Superficie Libre en la Costa Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 30 cm Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 1 m Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 3 m Tiempo y altura de la maxima amplitud
  • 274. USM ๏Filtro de Estimación de Peligro ๏ Transforma las series de tiempo en los Puntos de Pronóstico, a una evaluación del peligro en la costa 291 Arica Pisagua Iquique Mw8.5- ID 519595 Longitude, deg 288 288.5 289 289.5 290 290.5 291 Latitude, deg -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 0 20 40 60 80 100 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 20 40 60 80 100 -6 -4 -2 0 2 4 6 Puntos de Pronóstico Mareógrafos Ejemplo de Serie de Tiempo en Punto de Pronóstico Desplazamiento Simulado de la Superficie Libre en la Costa Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 30 cm Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 1 m Tiempo en que se supera por primera vez el nivel de 3 m Tiempo y altura de la maxima amplitud SOLO CONSIDERA PROPAGACION
  • 275. USM ๏Filosofía: Emergencia 292 Identificación Sismo Real Parámetros Sísmicos Identificación Escenarios Candidatos Identificación de Nivel de Peligro Sectorizado Generación de Información Base para Boletines Despliegue en pantalla de información básica (SIVET) Registro y Almacenamiento
  • 276. 293 Filosofía de Operación: Emergencia Identificación de Sismos Información Sísmica Ubicación, Magnitud Selection of Candidates Identification of Integrated Hazard Level Bulletin preparation Graphical Display (SIVET) Storage NO REALIZADO POR SHOA
  • 277. USM ๏El problema de la Incertidumbre ๏ A la fecha, en tiempo real solo recibimos la información hipocentral y de magnitud 294 Carena, 20 Carena, 20 1960,M9.5 1985,M8,0 2010,M8,8 Valparaiso Constitucion Talcahuano Cobquecura Pichilemu EQ 285 285.5 286 286.5 287 287.5 288 288.5 289 −38 −37 −36 −35 −34 −33 X - 4 CIENFUEGOS ET AL.: UNCERTAINTY IN SEISMIC SOURCE: FORECASTING TSUNAMI HAZARDS Figure S2. Slip distributions for each rupture model used in this study. Labels indicate corresponding entries in Table S2.