Este documento presenta conceptos clave sobre amenazas naturales, vulnerabilidad y riesgo, y describe modelos para cuantificar el riesgo que afecta la red vial nacional debido a eventos naturales. Estos modelos incluyen curvas de fragilidad calibradas para Chile que expresan la probabilidad de daño de puentes ante sismos y lahares. Adicionalmente, se proponen estrategias de mitigación costo-efectivas para mejorar la resiliencia de la red vial ante desastres naturales.

1. Joaquín Dagá, Ing. Civil, MSc.
Ingeniero Civil y Gestión de la Construcción UC
“Redes Viales Resilientes ante Eventos Naturales”

2. Conceptos de amenaza, vulnerabilidad y riesgo
2
Amenaza
Natural
Riesgo
• Amenaza (A): Probabilidad de ocurrencia de un fenómeno natural potencialmente dañino en un
periodo de tiempo específico en un área dada (CREDEN, 2016).
• Vulnerabilidad (V): Propensión de un sistema a ser afectado por una determinada medida de
intensidad de la amenaza (CREDEN, 2016).
• Riesgo (R): Valor esperado de las pérdidas asociadas a un evento (CREDEN, 2016).
Vulnerabilidad
Infraestructura
Exposición Fragilidad

3. Curvas de fragilidad para la modelación de riesgo
3
• Las curvas de fragilidad expresan la probabilidad condicional de que un sistema supere
diferentes niveles de daño (dsi) dado un nivel de intensidad de amenaza determinado (IM).
Fuente: Rossetto et al., 2013.
• Actualmente existen modelos que cuantifican la probabilidad de falla de activos ante amenazas
naturales mediante curvas de fragilidad (HAZUS-MH, RiskScape).
• Sin embargo, estos modelos evalúan solo algunos eventos naturales bajo determinadas condiciones.

4. Resiliencia: una mirada de largo plazo
4
“Capacidad de un sistema, persona, comunidad o país expuestos a una amenaza de origen
natural, para resistir, absorber, anticiparse, adaptarse y recuperarse de sus efectos de
manera oportuna y eficaz, para lograr la preservación, restauración y mejoramiento de sus
estructuras, funciones básicas e identidad”.
(CREDEN, 2016)
Dependiente de
fragilidad, exposición y
redundancia red
Nivel de
Servicio
RESILIENCIA = 1
Tiempo
Robustez
Tiempo de Recuperación
NS1
NS2
Vulnerabilidad
Influencia
adaptación ex-postInfluencia
mitigación
ex-ante
AREA

5. Vulnerabilidad de la red vial nacional ante eventos naturales
5
• Red vial expuesta a amenazas naturales propias del país, como: sismos, maremotos, erupciones
volcánicas, remociones en masa, aluviones, etc.
• Entre 1990 – 2009 más de 30 mil km de caminos presentaron al menos una interrupción total o
parcial por amenazas de origen hidro-meteorológico.
• Estándares de diseño consideran solicitaciones comunes de tránsito y clima. Sólo algunos elementos
incorporan efectos de amenazas en su diseño.
• Costo social por corte y
rehabilitación de vías sumado a
la pérdida nivel de servicio
• Sobre-costo para el País por
inversión en reposición (Costos a
Usuarios, no usuarios y el
Estado)
• Acción reactiva post evento y limitada
mitigación previo a evento
• Protocolos de emergencia para
habilitar tráfico en el menor tiempo
• Riesgo no se integra en sistemas de
gestión de infraestructura vial ni en
sistema nacional de inversiones
Práctica Común Consecuencias

6. Deterioros red vial post-eventos
6

7. Desafíos para infraestructura resiliente
7
CONOCER EL NIVEL DE RIESGO DE INFRAESTRUCTURA CRÍTICA
• ¿Cual es la infraestructura crítica del País? ¿Cómo se compone? => Rol red concesionada: red primaria y
secundaria
• ¿Qué amenazas y cómo las afectan?
• ¿Cuál es el nivel de servicio actual y esperado de infraestructura?
• ¿Cuál es el nivel de riesgo de la infraestructura crítica del país?
ESTRATEGIA DE INVERSIÓN EN RESILIENCIA
• ¿Cómo y cuanto invertir en resiliencia? ¿Conocemos los impactos socio-económicos de eventos?
• ¿Existen mecanismos para invertir en mitigación de infraestructura pública? => SNI, concesiones, Fondo de
Infraestructura
• ¿Cómo integrar resiliencia en la gestión de infraestructura crítica? => Gestión de Riesgo y Resiliencia

8. Problema y necesidad de investigación
8
• Necesidad de contar con modelos calibrados a Chile para evaluar el nivel de riesgo de la red vial,
considerando las principales amenazas naturales que la afectan.
• Necesidad de contar con estrategias de mitigación costo-efectivas en la reducción de riesgo para
mejorar la resiliencia de la red vial.
Intensidad de la amenaza
ProbabilidaddeFalla

9. Ejemplo I+D+i: Proyecto FONDEF Cuantificación y Mitigación de
Riesgo Desastres Naturales sobre Red Vial
9
OBJETIVO GENERAL:
Desarrollar y validar modelos que permitan cuantificar el nivel de
riesgo que afecta la red vial nacional producto de la amenaza de
eventos naturales y asignar estrategias de mitigación que permitan
disminuir dicho riesgo considerando criterios de optimización.

10. Amenazas y elementos críticos
10
Sísmica
- Movimiento del suelo
- Licuefacción
- Deslizamiento de tierra
- Ruptura de superficie
- Aceleración epectral
- Peak ground acceleration
- Permanent displacement
- Puentes
- Taludes
- Túneles
Hidro-
meteorológica
- Inundaciones
- Socavación
- Aluviones
- Avalanchas
- Altura del flujo
- Velocidad del flujo
- Presión del flujo
- Puentes y obras de arte
- Terraplenes
- Taludes
Volcánica
- Lahares
- Caída de piroclastos
- Flujos piroclásticos
- Flujos de lava
- Altura del flujo
- Velocidad del flujo
- Volumen
- Puentes
- Obras de drenaje
- Terraplenes
Sub-Amenaza
Intensidad
Elementos
Críticos
Amenaza Crítica

11. 11
ESTADO DE LA
RED Y AGENTES
INVENTARIO RED Y
AGENTES MODELO VULNERABILIDAD FÍSICA (ELEMENTO)
Vfij = f (condición elemento “I”, tipo amenaza “j”)
Ej: Modelos Hazus (aplicable a red vial)
V = f{ESTADO, VEN} (Ej. Echaveguren et al. 2012)
V= Índice de Vulnerabilidad; ESTADO= Condición
elemento; VEN = Vulnerabilidad asociada a la amenaza
CARACTERIZACIÓN
AMENAZAS
MODELO IMPORTANCIA SOCIO-POLÍTICA
ISPaj = f (variables S-P, tipo amenaza “j”, Arco “a”)
Ej: FPSP = f{PS, IC, PB, PVA} (Godoy et al. 2015)
PS: Percepción Social; IC: Infraestructura Crítica cercana
a la Vía; PB: Población Beneficiada; PVA: Presencia Vías
Alternativas
MODELO DE MITIGACIÓN
MODELO DE RIESGO
ESTÁNDARES DE MITIGACIÓN
- Actividades de Mitigación por tipo de elemento
- Estrategias Propuestas
- Costos asociados a actividades de mitigación
MODELO DE RIESGO (ELEMENTO)
Adaptación curvas de vulnerabilidad física
Corregidas contexto nacional e importancia Socio-
Política de arcos en contexto red
Intensidad de Amenaza
ProbabilidaddeFallaSistema
DATOS ENTRADA
VAN-EFECTIVIDAD MARGINAL APORTADA
COMO ROBUSTEZ DE LA RED
CEMi = RiesgoMiti - RiesgoMitj
VANMiti - VANMitj
ESTÁNDARES
ESTRATÉGICOS DE
LA RED
ACCIONES DE
MITIGACIÓN
COSTO ACCIONES
DE MITIGACIÓN
ESTIMACIÓN RIESGO RED
Segmentación red
Asignación de tráfico de la red con
interrupciones
Ej: REDARS
Etapa 1 Proyecto FONDEF
Etapa 2 Proyecto FONDEF

12. Calibración empírica de curvas de fragilidad de puentes ante sismos
12
Nº Sa 1.0 Damage State
1 0,52 Leve
2 0,4 Leve
3 0,32 Moderado
4 0,6 Leve
5 0,52 Completo
6 0,4 Leve
7 0,4 Moderado
8 0,4 Extensivo
9 0,36 Leve
10 0,36 Completo
11 0,44 Extensivo
…. …. …..
N 0,52 Moderado
Intensidad Estado de Daño Total %
0,0 - 0,12
Sin Daño 456 100
Leve 0 0
Moderado 0 0
Extensivo 0 0
Completo 0 0
0,13 - 0,24
Sin Daño 761 99,35
Leve 0 0
Moderado 3 0,39
Extensivo 1 0,13
Completo 1 0,13
0,25 - 0,36
Sin Daño 630 96,92
Leve 9 1,38
Moderado 6 0,92
Extensivo 2 0,30
Completo 3 0,46
0,37 - 0,48
Sin Daño 961 94,87
Leve 12 1,18
Moderado 21 2,07
Extensivo 11 1,08
Completo 8 0,78
… … … …
• Calibración de curvas de fragilidad de puentes considerando estados
de daño de eventos pasados y categorías de puentes de Hazus-MH.

13. Espacio de inferencia de curvas de fragilidad ante sismos
13
• Curvas de fragilidad empíricas calibradas para Sa ≤ 1.02g considerando nivel de exposición de puentes y catastros
de daño del terremoto del 27F de 2010, excluyendo la Región del Bio Bio, que fue considerada para la validación.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
Sin daño Leve Moderado Extensivo Completo
Histograma para Sa [0.73, 0.84]
Curvas de Fragilidad Empíricas
Leve Moderado Extensivo Completo
Sa (1.0)
P(DS>ds|Sa)

14. Validación y parametrización de curvas de fragilidad ante sismos
14
• Reportes de daño de puentes de Región de Bio Bio considerados para validación.
• Curvas validadas satisfactoriamente con nivel de confianza 95%.
• Mediante máxima verosimilitud (MLE) se parametrizaron curvas a distribución log-normal acumulada, la cual
demostró tener mejor bondad de ajuste.
Curvas de Fragilidad Parametrizadas
Leve Moderate Extensive Completo
Sa (1.0)
P(DS>ds|Sa)
Extensivo

15. Procesos volcánicos
15
• Flujos compuestos por agua y sedimentos que se transportan por las
laderas de un volcán.
Lahares
• Fragmentos sólidos de material volcánico que han sido expulsados al
aire durante una erupción.
Caída de Piroclastos
• Avalanchas incandescentes de gases y piroclastos.Flujos Piroclásticos
• Material magmático fundido expulsado por un volcán durante una
erupción.
Flujos de Lava
Fuente: Moreno, 2015.
Cepa
SuperestructuraTerraplén
Puente Río Blanco (MOP, 2015)

16. Diagrama de cuerpo libre sistema puente-lahar
16
• Presión hidrodinámica del lahar (Fw y Mwi)
• Impacto of escombros transportados (Fi y Mi)
• Socavación de demanda (Ysd)
Demanda
• Peso del puente (W)
• Fuerza de roce (Fr)
• Socavación de oferta (Yso)
Oferta
• Volcamiento Infraestructura
• Cepas y Estribos
• Deslizamiento Superestructura
Estado Límite g(X)
(Ft y Mv)

17. Ejemplos de modelos de socavación en cepas adaptados a lahares
17
Manual de Carreteras (Breusers, Nicollet y Shen) HEC-18 (FHWA)

18. 18
[-6,0; -4,0] [-4,0; -2,0] [-2,0; 0] [0; 2,0] [2,0; 4,0] [4,0; 6,0] [6,0; 8,0]
Simulaciones 0,10% 14,60% 53,00% 31,20% 1,00% 0,10% 0,00%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
FrecuenciaRelativaMn
Momento Neto (MN-m)
Histograma g(X) cepas para h = 2,0 m
1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00
Volcamiento Estribos 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 24,0% 66,4% 88,6% 94,9% 97,1% 99,3% 100,0%
Volcamiento Cepas 0,0% 30,9% 67,7% 90,2% 95,5% 97,2% 98,6% 99,5% 100,0% 100,0% 100,0%
Deslizamiento Superestructura 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 3,6% 32,3% 76,1% 95,7% 98,7% 100,0%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
100,0%
P(g(X)<0|H=h)
N
º Intensidad gVI Estribos gVI Cepas gDS Super Total Puente
1 2,0 m 0,34 MN-m -0,78 MN-m 1,02 MN -1
2 2,0 m 2,83 MN-m 3,02 MN-m 1,06 MN 1
3 2,0 m 1,92 MN-m 0,28 MN-m 0,12 MN 1
4 2,0 m -0,13 MN-m 0,81 MN-m -1,24 MN -1
5 2,0 m 0,71 MN-m -0,46 MN-m 0,87 MN -1
… … … … … …
N 2,0 m -0,24 MN-m -2,23 MN-m 0,83 MN -1
Calibración analítica de curvas de fragilidad de puentes ante lahares

19. Curvas de fragilidad de puentes ante lahares
19
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00
P(g(X)<0|H=h)
Altura del Lahar (m)
Volcamiento Estribos Volcamiento Cepas Deslizamiento Superestructura Puente C1 Puente C2
• Se definieron dos categorías de puentes:
• C1: Puentes sin cepas (75%)
• C2: Puentes con cepas (25%)

20. 20
• El uso de modelos analíticos implica la necesidad de validar las curvas.
• La hipótesis nula H0 definida: la probabilidad de falla empírica es igual a la indicada por las curvas de
fragilidad parametrizadas (test-z).
• No es posible rechazar la hipótesis nula H0 con un nivel de confiancia de 90%.
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
100,0%
1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00
P(g(X)<0|H=h)
Altura del Lahar (m)
Log-Normal C1 Log-Normal C2 Empírica C1 Empírica C2 Empírica C1 y C2
Validación de curvas de fragilidad de puentes ante lahares

21. Parametrización de curvas de fragilidad de puentes ante lahares
21
• La parametrización permite estimar directamente la probabilidad de falla de cada categoría de puente en
función de la altura del lahar
• Uso de máxima verosimilitud (MLE) como método de parametrización para distribución log-normal
acumulada (Shinozuka et al., 2000; Lallemant et al., 2015).
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
100,0%
1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00
P(g(X)<0|H=h)
Altura del Lahar (m)
Simulaciones C1 Log-Normal C1 Simulaciones C2 Log-Normal C2
• h falla C1 ~ Lognormal Acumulada (μ=0,98; β=0,09)
• h falla C2 ~ Lognormal Acumulada (μ=0,63; β=0,14)

22. Marco conceptual herramienta computacional de aplicación - lahares
22
• La aplicación de los modelos aporta a la práctica de la evaluación de riesgo de lahares sobre
puente.
• La aplicación debe considerar la intensidad esperada del lahar para estimar la probabilidad de
falla de los puentes.
• Se desarrolló una herramienta computacional SIG que integra los modelos de riesgo validados
con un modelo de exposición de la amenaza (LAHARZ).
Escenarios
Volcánicos (INH)
Modelo Digital de
Terreno (DEM)
Inventario de Puentes
(MOP)
Modelos de Amenaza
(LAHARZ)
Modelos de Riesgo
(Simulaciones MC)
Riesgo Lahares sobre
Puentes (Prob. Falla)
MODELOS Y
HERRAMIENTAS
DATOS DE ENTRADA
(INPUTS)
DATOS DE SALIDA
(OUTPUTS)

23. Caso de aplicación
23
• Evaluación de riesgo lahares Volcán Villarrica sobre puentes ubicados entre Villarrica y Pucón
(Cauces Zanjón Seco, Correntoso, Molco y Huichatio).
• Escenarios definidos en “Construcción de Mitigación de Riesgos Volcánicos y Geológicos Asociados,
Comunas de Villarrica, Pucón y Curarrehue” (INH, 2013).
• E1: Hawaiano-estromboliana (5-10 años de recurrencia) - 1971
• E2: Sub-pliniana (800 años de recurrencia) - 1949
• E3: Pliniana (10.000 años de recurrencia)
Fuente: Moreno, 2015.

24. Intensidad del Lahar
Método de cuantificación de riesgo de lahares sobre puentes
24
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
100,0%
1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00
P(g(X)<0|H=h)

25. Output de la herramienta: ficha con riesgo de lahares
25

26. El modelo de mitigación (1/2)
26
Línea de tiempo
Gestión de
Riesgos
Mitigación:
refuerzo
Evento natural
Mitigación:
respuesta a la
emergencia
Recuperación de
corto plazo
Recuperación de
largo plazo

27. El modelo de mitigación (2/2)
27

28. Relación entre estándares, mitigaciones y ocurrencia de eventos naturales
28
Rehabilitación
Reconstrucción
Parcial
Reconstrucción
Total
Mitigación
Reconstrucción
Total con
Mejoramiento
Ex - ante Corto Plazo Largo Plazo
EventoNatural

29. Caso de estudio: evento H-M que afecta la red vial
29
- Tramo afectado: a 24,5 km de San Pedro de la Paz
- Eventos hidrometeorológicos con recurrencia 1 vez
cada 3 años.
- Longitud del tramo afectado: 500 m.

30. Estrategias de intervención
30

31. Curvas de restauración: Estrategia 3 vs Base
31
• Modelación con HCS-2000 para operación normal
• Modelación con SIDRA V5.1 para operación con regulación de paso (banderero o semaforo)

32. Cálculo de benificios económicos relativos a Estrategia Base
32
CAE - Rehabilitación (Base) ($) 2016 2017 2018 2019 2020
CAV -13.241.500$ -$ -13.241.500$ -$ -13.241.500$
COP -84.757.831$ -$ -124.806.863$ -$ -264.999.296$
CAE -92.452.199$ -$ -115.908.068$ -$ -207.917.709$ -416.277.975$
CAE - Alternativa 1 ($) 2016 2017 2018 2019 2020
CAV -60.103.600$ -$ -13.241.500$ -$ -13.241.500$
COP -79.706.206$ -$ -81.075.107$ -$ -212.204.886$
CAE -131.896.044$ -$ -79.190.042$ -$ -168.466.654$ -379.552.741$
VSAN 36.725.235$
CAE - Alternativa 2 ($) 2016 2017 2018 2019 2020
CAV -108.866.500$ -$ -8.436.500$ -$ -8.436.500$
COP -93.181.021$ -$ -43.731.756$ -$ -52.794.410$
CAE -190.610.869$ -$ -43.801.473$ -$ -45.755.298$ -280.167.640$
VSAN 136.110.335$
CAE - Alternativa 3 (mitigación total) ($) 2016 2017 2018 2019 2020
CAV -147.292.100$ -$ -8.436.500$ -$ -8.436.500$
COP -68.230.524$ -$ -$ -$ -$
CAE -203.323.230$ -$ -7.083.448$ -$ -6.304.244$ -216.710.922$
VSAN 199.567.054$
CAV: Costo Agencia / COP: Costos Operación Vehicular / CAE: Costo Anual Equivalente

33. Análisis de eficiencia: relación beneficio/resiliencia
33
Estrategia de intervención VSAN CAE Vi×dRj
Alternativa 1 36.725.235$ 379.552.741$ 0,12
Alternativa 2 136.110.335$ 280.167.640$ 2,43
Alternativa 3 (Mitigación total) 199.567.054$ 216.710.922$ Máxima
• Relación Beneficio/Resiliencia
• Variación de resiliencia de cada alternativa respecto a la alternativa base.
• Rentabilidad se obtiene al comparar el CAE de cada alternativa con la base, en aquellos años de ocurrencia de
eventos. El indicador resultante de la resta es el VSAN, siendo rentable cuando es mayor a 0.

34. Conclusiones
34
• Es necesario incorporar la resiliencia y el riesgo de amenazas naturales en la gestión de la
infraestructura vial.
• Los modelos de riesgo y mitigación existentes podrían ser adaptados para ser utilizados en otros
países, considerando diferentes condiciones.
• Los modelos de evaluación y mitigación de riesgos permitirían a los organismos evaluar la
efectividad de las estrategias de mitigación, apoyando así la toma de decisiones futuras.

35. Futuras líneas de investigación
35
• Desarrollo de metodologías y protocolos de evaluación de condición de red vial pre y post evento
ante amenaza sísmica, volcánica e hidro-meteorológica.
• Desarrollo e integración de modelos de vulnerabilidad social a la estimación del riesgo red vial.
• Adaptación de modelos de riesgo a nivel de red.
• Optimización de estrategias de mitigación a nivel de red y sus efectos en la resiliencia.
• Desarrollo programa computacional para realizar análisis de riesgo y mitigación a nivel de red con
interfaz SIG.

36. Información
Nombre
Joaquín Dagá, Ing. Civil, MSc.
Cargo del Relator
Investigador Proyecto FONDEF
Instituciones
Centro de Investigación para la Gestión Integrada del Riesgo de Desastres (CIGIDEN)
Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC)
Universidad de Concepción
Sitio web
www.cigiden.cl
www.ing.puc.cl
Correo Electrónico
jadaga@uc.cl