pág. 3
Revista de Geografía • Número 22 • Año 2018 • Vol. XXII • ISSN 1514-1942 • San Juan - Argentina
EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD SÃSMICA
EN EL DEPARTAMENTO CAPITAL
(SAN JUAN - ARGENTINA)
[ FECHA ENTREGA 14/08/2017 - FECHA APROBADO 05/09/2017 ]
1. RESUMEN
2. ABSTRACT
3. INTRODUCCIÓN
El departamento Capital se encuentra emplazado
en una zona con muy alto peligro sísmico. El grado de
afectación de un evento sísmico depende del peligro
pero también de la vulnerabilidad. Este último compo-
nente del riesgo es un sistema dinámico compuesto por
la interacción de múltiples dimensiones (físicas, econó-
micas, habitacionales, sociales, ambientales, etc.) que
hacen susceptibles a la población de sufrir daño frente
a la ocurrencia de un peligro. En este sentido se con-
sidera de suma importancia evaluar la vulnerabilidad
sísmica en unos de los departamentos más poblados de
San Juan. El objetivo del presente trabajo consiste en
determinar la distribución espacial de la vulnerabilidad
The Capital department is located in an area with
very high seismic danger. The degree of involvement of
a seismic event depends on the danger but also on the
vulnerability. This last component of the risk is a dyna-
mic system composed of the interaction of multiple di-
mensions (physical, economic, housing, social, environ-
mental, etc.) that make the population susceptible to
harm from the occurrence of a hazard. In this sense, it is
considered extremely important to evaluate the seismic
vulnerability in one of the most populated departments
of San Juan. The objective of this work is to determine
the spatial distribution of vulnerability in Capital. The
Si bien el peligro sísmico es un componente fun-
damental del riesgo sísmico, su imposibilidad de reduc-
ción, justica la importancia de evaluar la vulnerabilidad
para disminuir el riesgo. En opinión de Cardona (2001),
la vulnerabilidad es un factor interno del riesgo de la po-
blación o sistema expuesto a un peligro, correspondien-
te a su predisposición o susceptibilidad de sufrir daños.
Gustavo Wilches-Chaux (1993), explica que la vul-
en Capital. La metodología empleada consiste en la in-
tegración de la evaluación multicriterio (EMC) y sistema
de información geográca (SIG), donde la conjunción
de ambas técnicas es potencialmente valiosa para el
análisis espacial. El resultado es un mapa que evidencia
tres áreas diferenciales categorizadas en alto, medio y
bajo, con el n de que constituya el punta pie inicial
en la elaboración de estrategias para la mitigación del
riesgo sísmico.
Palabras claves:vulnerabilidad sísmica, distribución
espacial, riesgo, evaluación multicriterio (EMC), sistema
de información geográca (SIG).
Luciana Narváez
Instituto de Geografía Aplicada - Departamento de Geografía de la UNSJ
lucianamaricelnarvaez@gmail.com
methodology used is the integration of Multicriteria
Evaluation (EMC) and Geographic Information System
(GIS), where the combination of both techniques is po-
tentially valuable for spatial analysis. The result is a map
that shows three differential areas categorized as high,
medium and low, in order to be the starting point in the
development of strategies for the mitigation of seismic
risk.
Keywords: Seismic vulnerability, spatial distribution,
risk, multicriteria assessment (EMC), geographic infor-
mation system (GIS).
nerabilidad, es un concepto no lineal, es global. Siendo
necesario considerar que la vulnerabilidad en si misma
constituye un sistema dinámico, es decir, surge como
consecuencia de la interacción de una serie de factores
y características que convergen en una comunidad. A
esa interacción de factores y características la denomi-
namos vulnerabilidad global. A tal efecto, se divide la
vulnerabilidad global en distintas dimensiones, no sin
pág. 4
advertir expresamente que cada una de ellas constitu-
ye una dimensión particular para analizar el fenómeno
global, y que las vulnerabilidades están estrechamente
interconectadas entre sí.
En base a lo anterior, se han escogido diferentes
dimensiones integradas por variables o criterios más re-
presentativos con respecto a la fragilidad de la población
frente a un peligro especíco, en este caso el sísmico. Las
dimensiones que se seleccionaron fueron las siguientes:
física, social, económica, educativa y dimensión huma-
na. Con el objetivo de encontrar áreas diferenciales de
vulnerabilidad sísmica en Capital, se aplicó una de las
técnicas de evaluación multicriterio (EMC) y sistema de
información geográca (SIG), dado que la integración
algebraica de las diferentes criterios en capas temáticas
permitió la confección de un índice de vulnerabilidad
(IV) clasicado en un mapa en distintas categorías (alto,
medio, bajo).
4. ÃREA DE ESTUDIO
El área de estudio se corresponde con el área políti-
co-administrativa del departamento Capital que se loca-
liza en el centro-sur de la provincia de San Juan, al oeste
de Argentina. Asimismo se emplaza sobre una depresión
intermontana de origen tectónico-aluvional (Valle del
Tulúm) donde escurre un curso hídrico permanente (río
San Juan) producto de la fusión glacio-nival ocurrida en
el macizo andino (Cordillera de los Andes) (Figura N° 1).
Figura Nº 1: Localización del área de estudio
Luciana Narváez | EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD SÃSMICA EN EL DEPARTAMENTO CAPITAL ... P P. 3-10
pág. 5
Revista de Geografía • Número 22 • Año 2018 • Vol. XXII • ISSN 1514-1942 • San Juan - Argentina
5. DATOS Y MÉTODOS
La unidad de análisis espacial lo constituyen los
144 radios censales (Figura N° 2) del departamento Ca-
pital, denidos por el Instituto Nacional de Estadísticas y
Censos (INDEC,2010).
Los datos fueron obtenidos de:
-Fuente primaria: coordenadas geográcas referen-
tes a las uniones vecinales del departamento Capital
-Fuente secundaria: Censo de Población, Hogares
y Viviendas, 2010. Instituto Nacional de Estadísticas y
Censo (INDEC). Dirección de Geodesia y Catastro. Mu-
nicipalidad de Capital.
-Modelo de datos geográcos: vectorial y raster
-Los softwares utilizados son: Excel, QGis 2.18,
Google Maps.
Figura Nº 2: Radios censales, 2010
Etapas metodológicas:
• Etapa 1: Geodatabase de análisis
En función del objetivo general propuesto, con-
siderado simple dentro de la teoría de la EMC, se se-
leccionaron los criterios (físicos, económicos, sociales,
ambientales, etc). “Un criterio es cierta base para la
toma de decisión, que puede ser medida y evaluada. Es
la evidencia sobre la cual se basa una decisión†Eastman
et al. (1993 en Barredo 1996 p.59 ). Los criterios se cla-
sican en dos tipos: factores y restricciones o limitantes.
En este trabajo se optó por evaluar los criterios de tipo
limitante, si bien se lo dene en la teoría del EMC como
“una capa binaria (0,1) en la cual un código representa
las alternativas de ser elegidas para la actividad y otro
las no disponibilidad para la actividad†(Barredo 1996 p.
59). Se consideró este criterio como aquellas alternativas
negativas frente a un evento sísmico, pero sin implicar
la ausencia espacial de los objetos, es decir generando
capas con tres áreas delimitadas en categorías (alto, me-
dio y bajo).
• Etapa 2: Correlación de Pearson
Luego se hará uso del análisis de correlación de
Pearson o Producto Momento, que permite ajustar las
decisiones nales sobre los criterios seleccionados. El
coeciente de correlación de Pearson toma los valores
comprendidos entre -1 ≤ ≤ 1.La ecuación es:
“En esta ecuación el numerador indica la covarian-
za de las dos variables, es decir, el grado de variación
conjunta de las dos variables. El denominador hace refe-
rencia a la variación total de los datos pertenecientes a
pág. 6
ambas variables†(Cattapan 2009 p.197)
Las variables que posean una alta correlación com-
prendida entre 0,70 ≤ ≤ 1 se eliminarán y se dejará
una sola, con el objeto de no ponderar repetidamente el
mismo criterio. De esta manera de conformará la Geo-
database de análisis y evaluación.
• Etapa 3: Transformación de modelo de dato vec-
torial a raster
Con la idea de conocer cómose distribuye cada cri-
terio entre las áreas del departamento Capital, se trans-
formará cada capa temática disponible en vectorial a
formato raster. Se emplea la técnica de reclasicación de
cada criterio en distintas categorías (alto-medio-bajo),
según el rango de los tres los intervalos que contenían
las alternativas en el primer modelo de datos.
• Etapa 4: Asignación de pesos a los criterios por la
técnica de Ranking Recíproco
La asignación de ponderaciones o pesos a los cri-
terios y la puntuación para cada alternativa en
cada variable, se realiza mediante el uso de la técnica
de Ranking Recíproco propuesto por Malczewski (1999
enBuzai 2011, p. 171)
La superposición aritmética de las capas temáticas
da como resultado una capa nal, que representa el mo-
delo de aptitud o mapa de la vulnerabilidad sísmica. Se
establece que las áreas más vulnerables frente al peligro
sísmico son las alternativas que hayan obtenido los valo-
res de capacidad más altos.
mapa de aptitud o modelo decisional o mapa de
vulnerabilidad
peso del criterio j
valor de la alternativa i en el criterio j
• Etapa 6: Transformación del dato raster a modelo
vectorial
En base a la distribución numérica sobre la capa
raster nal, se procede a usar la técnica de clasica-
ción y de intervalos de clases, agrupando los datos en
tres quiebres 1-bajo 2-medio 3-alto. Posteriormente se
transforma al modelo de dato vectorial, con el n de
analizar el índice de vulnerabilidad en la unidad espacial
de análisis correspondiente a los radios censales.
6. DESARROLLO
La Geodatabase de análisis se conformó con la se-
lección de algunas de las dimensiones de las que propo-
ne Gustavo Wilches-Chau (1993), y Aneas et. al (2011).
Donde:
Valor de ponderación otorgada a cada capa
temática
Número de orden (ranking) que se brinda a
cada capa temática, según su importancia
• Etapa 5: Procedimiento de suma lineal ponde-
rada. En cada capa-criterio se procede a la asignación
de los pesos y a la multiplicación de las correspondientes
alternativas (puntuaciones), que permiten acceder segui-
damente al procedimiento de suma lineal ponderada
como procedimiento de EMC, la ecuación es la siguiente
(Barredo, 1996):
Que son las consideradas más representativas frente a un
evento sísmico, con sus respectivos criterios de tipo limi-
tante (Tabla N° 1).
Luciana Narváez | EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD SÃSMICA EN EL DEPARTAMENTO CAPITAL ... P P. 3-10
pág. 7
Revista de Geografía • Número 22 • Año 2018 • Vol. XXII • ISSN 1514-1942 • San Juan - Argentina
Seguidamente se explican dichas dimensiones:
- Físicas: Según (Wilches-Chaux, 1993 p. 25) se re-
ere a la “Localización de los asentamientos en zonas
de riesgo, y a las deciencias de sus estructuras físicasâ€.
Los criterios seleccionados, hacen referencia a la mala
calidad de las construcciones de las viviendas, enfoca-
dos en las estructuras que no son sismorresistentes. En
cuanto a la variable (2) se considera criterio por el daño
que puede ocasionar a la población la ruptura de los
suelos durante un sismo, en donde se encuentran los
pozos negros.
- Educativas:“Es el procesamiento de información
con el propósito de reducir la vulnerabilidad†(Wi-
ches-Cahux, 1993 p.18). “Se considera que, de no exis-
tir alfabetización o nivel educativo mínimo, la persona
o grupos se tornan vulnerables frente a la mayor parte
de las situaciones peligrosas†(Aneas, et al. 2011 p.99 ).
Estos criterios fueron escogidos porque se considera que
la información que recibió una persona puede inî€uir en
la conducta frente a la materialización del riesgo. En
este caso (12 y 13) al no haber recibido educación for-
mal o tener la mínima instrucción puede que su forma
de actuar no sea la adecuada, en comparación con otras
personas que tienen un mayor nivel educativo.
- Económicas: De acuerdo con (Wilches-Cahux,
1993 p.12), “Quizás es el eje más signicativo de la vul-
nerabilidad globalâ€â€œâ€¦los sectores económicos deprimi-
dos de la humanidad son, por esa misma razón, los más
vulnerables frente a los riesgos naturalesâ€.
Los criterios seleccionados, contribuyen a un nivel
socioeconómico bajo de la población, lo que los con-
vierte más vulnerables frente al riesgo. El criterio (8)
hace que las personas sean dependientes de otras o de
una jubilación y no cuenten con los medios para recu-
perarse solos de un desastres (8-9). El criterio (11) se
reere a la pobreza, estableciendo una relación directa,
es decir más pobreza conlleva a un menor nivel socioe-
conómico y en consecuencia más vulnerabilidad. Este
criterio es signicativo porque de alguna manera tiene
una inî€uencia transversal en las demás dimensiones.
- Social: “Se reere al nivel de cohesión interna que
tiene una comunidadâ€(Wiches-Cahux, 1993 p.13).“La
vida de relación permite a la persona estar más infor-
mada y experimentar más frecuentemente situaciones
de solidaridad. A su vez, ello da la posibilidad de una
reacción más oportuna y efectiva frente al peligro o bien
absorber más fácilmente las consecuencias†(Aneas, et
al. 2011 p. 98 ). La falta de organización en comunidad
como en una unión vecinal (7), hace más difícil encon-
trar apoyo en un grupo que persiga el mismo objetivo
concerniente a la búsqueda de los medios para recupe-
rarse después de un desastre.
- Dimensión humana: “Esta dimensión hace refe-
rencia a las características de cada individuo que con-
dicionan su vulnerabilidad.†“Se ha comprobado que
la vulnerabilidad se relaciona signicativamente con
la edad, los niños (0-14 años) y los ancianos (65 años
y más) son los más vulnerables ante cualquier peligro
“(Aneas, et al. 2011 p.170 ).
Si bien podría ser ampliado la edad en este grupo
etario (14) la bibliografía en general considera que, es-
tán limitados para el desarrollo de conductas asertivas
porque están mal físicamente o porque necesitan asis-
tencia o ayuda por el desgaste en las actividades . En
el criterio (15) las conductas no asertivas están relacio-
nadas con el nivel instructivo y con la dependencia de
otras personas para sostenerse económicamente como
para movilizarse.
Del análisis de correlación de Pearson, se tomó
como referencias a las variables que obtuvieron correla-
ciones altas comprendidas entre 0,70 ≤ ≤1 estas son:
1- Vivienda tipo rancho y casilla: hogares sin ino-
doro con desagüe en red, viviendas que no presentan
materiales de calidad I (CMI)
2- Viviendas con techo de cubierta de caña, car-
tón, palma, tabla o paja con o sin barro: viviendas con
conexión a servicios con calidad insucientes y hogares
sin inodoro con desagüe en red
3- Población de 65 años y más: población inactiva
4- Población de 14 años y menos: población con
primaria o menos
5- Población desocupada: población con primaria
o menos y población que no son propietarios del terre-
no.
6- Población con primaria o menos: población de
14 años o menos, población inactiva y población des-
ocupada
7- Hogares sin inodoro con desagüe en red: vivien-
das tipo rancho y casilla, viviendas con techo de cubierta
de caña, cartón y otros, y viviendas con conexión a servi-
cio con calidad insucientes.
En base a las correlaciones observadas, se decidió
eliminar las siguientes variables: hogares sin inodoro con
desagüe en red, viviendas que no presentan materiales
de calidad I (CMI), viviendas con conexión a servicios de
calidad insucientes, población inactiva, población con
primaria o menos y no son propietarios del terreno.
Cada capa-criterio disponible en modelo vectorial
fue transformado en modelo raster y reclasicadas en
tres áreas, con las siguientes categorías: alta (más vulne-
rables frente a un sismo), media y baja (menos vulnera-
ble). A continuación se emplea el procedimiento:
pág. 8
A partir de la Geodatbase determinada, se le asig-
naron los pesos a los criterios. (Tabla N°3)
Cada criterio raster fue ponderado con los pesos
denidos en la técnica ranking recíproco, seguidamente
se realizó la valoración de las alternativas mediante el
producto de cada celda por el correspondiente peso del
criterio. Finalmente se puede acceder a la evaluación de
la suma lineal ponderada del EMC.
La regla de decisión fue estructurada mediante la
superposición aritmética del criterio 1, criterio 2, criterio
3, criterio 4, criterio 5, criterio 6, criterio 7, criterio 8 y
criterio 9. La conjugación resultante es una capa nal,
que representa el modelo decisional o mapa de vulne-
rabilidad, categorizado en un IV: alto, medio y bajo. Se
presenta un primer mapa raster (Figura N° 3) obtenido
Figura 3: Vulnerabilidad
Figura 4: Clasicación
Luciana Narváez | EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD SÃSMICA EN EL DEPARTAMENTO CAPITAL ... P P. 3-10
La confección de un Ãndice de vulnerabilidad sísmi-
ca delimita tres áreas con diferente grado de vulnerabi-
lidad:
1- Ãrea de vulnerabilidad sísmica alta: se localiza
en forma dispersa en dos radios puntuales en la zona
norte del departamento, limitando con el departamen-
to Chimbas en la Avenida Benavidez entre calle Salta y
Mendoza y entre calle Tucumán y Rigobelles, encon-
trándose el Barrio Dorrego, Villa Storni, Villa Gremoli-
che, Barrio Costa canal, Barrio Echevarría, Barrio Costa
Canal III y Barrio Uruguay. Y tres radios agrupados en la
zona sur próximos al borde del anillo de circunvalación,
ubicándose la Villa Las margaritas. La característica de
esta área es que obtuvieron elevadas puntuaciones en
las alternativas de la superposición de los 9 criterios.
2- Ãreade vulnerabilidad sísmica media: Se distribu-
yen en forma continua en la periferia del departamen-
to, localizada en los radios que se encuentran en el bor-
de extremo del norte y sur del anillo de circunvalación.
3- Ãrea de vulnerabilidad sísmica baja: es el área
que predomina en Capital, presenta una distribución
espacial continua en el centro. Son los radios que obtu-
vieron la menor puntuación en la capa nal.
de la superposición de la suma lineal, un segundo mapa
(Figura N° 4) obtenido mediante la clasicación numéri-
ca del anterior en tres intervalos de clases, categorizado
en 1(bajo), 2(medio) 3(alto) y nalmente un tercer mapa
(Figura N° 5) con la transformación en formato vectorial
que representa la distribución del IV en radios censales.
pág. 9
Revista de Geografía • Número 22 • Año 2018 • Vol. XXII • ISSN 1514-1942 • San Juan - Argentina
Figura 5: Mapa nal
7. CONCLUSIÓN
8. AGRADECIMIENTOS
Mis agradecimientos están dirigidos a la Universi-
dad Nacional de San Juan-CICITCA, que me dio la opor-
tunidad de desarrollar el proyecto de beca, en la cual se
Uno de los componentes fundamentales en la eva-
luación del riesgo sísmico en el departamento Capital, es
sin duda la vulnerabilidad. Por ser, el que permite dife-
renciar áreas frente al muy alto peligro sísmico homogé-
neo y además, porque conociendo su espacialización es
posible proponer medidas estratégicas que minimicen el
riesgo sísmico en las zonas más críticas. En esta línea, la
aplicación de las potentes técnicas de análisis espaciales
de la evaluación multicriterio y sistema de información
geográca, permitió confeccionar un mapa de vulnera-
bilidad sísmica combinado en un índice. Dando como
resultado que la distribución espacial que prevalece en
el departamento es un área continua con vulnerabilidad
baja localizada en el centro, seguida por la vulnerabili-
dad media y en menor proporción la vulnerabilidad alta,
en la periferia.
publica en este trabajo un capítulo de la misma. Y a la
profesora Silvia Cattapan quien me guio en el comienzo
del trabajo investigativo.
pág. 10
9. BIBLIOGRAFÃA
- Aneas, S. Cattapan, S. Torres E. Pelegrina C.
(2011). El hombre frente a los riesgos del ambiente. San
Juan. Editorial Universidad Nacional de San Juan.
- Atlas Socioeconómico de la provincia de San Juan,
(2010). Universidad Nacional de San Juan.
- Barredo, J. (1996).Sistema de información geo-
gráca y evaluación multicriterio en la ordenación del
territorio. Madrid. Editorial RA-MA.
- Buzai, G., Baxendale C., (2011). Análisis Socioes-
pacial con Sistemas de Información Geográca. Editorial
Lugar. Buenos Aires.
- Cardona, O. (2001). Estimación holística del ries-
go sísmico utilizando sistemas dinámicos complejos.
Tesis para optar el título de Doctor en Ingeniería Civil.
Barcelona
- Cattapan, S. (2009). Elementos de Estadística para
Geografía. Ed. Facultad de Filosofía, Humanidades y Ar-
tes.
- Instituto Nacional de Estadísticas y Censo, (2010)
disponible: http://www.indec.gob.ar/
- Wilches, G. (1993). La vulnerabilidad global. In
Maskrey, A. comp. Los desastres no son naturales. LA
RED. Colombia.
Luciana Narváez | EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD SÃSMICA EN EL DEPARTAMENTO CAPITAL ... P P. 3-10