Validez de modelos de movimiento fuerte para Chile

Abstract

En este trabajo se ha realizado un estudio para estimar la confiabilidad de distintos modelos de movimiento fuerte aplicados al caso chileno. Se han considerado modelos desarrollados a partir de una base de datos local, como los de Montalva et al. (2017) y Contreras Boroschek (2012), y también se han considerado modelos desarrollados a partir de una base de datos global como los de Abrahamson et al. (2016) y Zhao et al. (2016).

En primera instancia se ha recopilado una base de datos desde el Pacific Earthquake Engineering Research Center (PEER) y desde el Centro Sismológico Nacional (CSN), con un total de 786 eventos locales registrados desde 1985 hasta diciembre del 2020. De estos eventos, 427 son del tipo interplaca y 359 son del tipo intraplaca. La base de datos considera también un total de 338 estaciones con Vs30 registrado, de forma tal que esta configuración permite contar con un total de 4646 registros de aceleraciones a partir de los cuales se ha determinado la aceleración máxima del suelo (PGA) y los pseudo espectros de aceleración para la media geométrica de las componentes horizontales con un amortiguamiento crítico del 5%.\\

La comparación entre lo observado y las predicciones de los modelos de movimiento fuerte se ha realizado mediante un análisis residual y en función de los parámetros likelihood (LH) y log-likelihood (LLH), con la finalidad de poder cuantificar la capacidad predictiva de los modelos. Los parámetros comparados han sido aceleración máxima del suelo y los pseudo espectros de aceleración. Esta comparación sigue un orden incremental, es decir, primero se comparan las predicciones de los modelos contra toda la base de datos sin segmentar y luego se distingue según tipo de evento, interplaca o intraplaca, según 8 Zonas Sismogénicas, Tipo de Suelo de acuerdo al Decreto Supremo DS61 y por último Zona Sísmica de acuerdo a la Norma NCh 433.\\

Los resultados para la distribución del residuo total normalizado y los parámetros LH y LLH se presentan en gráficos y además en tablas de resumen para comparar en cada período estructural y entre los distintos modelos. Estos resultados muestran tanto para el caso general como para los casos en que se ha segmentado la base de datos, que los modelos desarrollados a partir de una base de datos local y principalmente el modelo e Montalva et al. (2017), presentan un mejor ajuste y una mayor capacidad predictiva. Sin embargo, este modelo puede ser no conservador, subestimando PGA y los pseudo espectros de aceleración en los períodos menores a 1 segundo, por lo tanto, se recomienda complementar y ponderar sus estimaciones con los resultados que entregan otros modelos más conservadores como Contreras Boroschek (2012) o Zhao et al. (2016).