PRESENTACIÓN DE LA NUEVA RED SÍSMICA DE

PRESENTACIÓN DE LA NUEVA RED SÍSMICA DE
CATALUNYA INSTITUT CARTOGRÀFIC DE CATALUNYA
(ICC)
Junio 1999
Índice: Objetivos - Sismicidad y riesgo sísmico de Catalunya - Red sísmica
actual - Configuración de la nueva red - Fases de realización - Este documento
Objetivos
Con el doble objetivo de informar rápidamente a los responsables de
protección civil y a los medios de comunicación en caso de producirse un
terremoto y de obtener datos sísmicos de calidad para la comunidad
científica, se ha proyectado la renovación de la red sísmica de Catalunya. Este
proyecto preve la instalación de 20 estaciones sísmicas, equipadas con
sensores de banda ancha de tres componentes y de un gran rango dinámico.
Los avances tecnológicos en el campo de las comunicaciones hacen ahora
posible la transmisión de datos en contínuo, vía satélite, a precios
competitivos respecto a otros sistemas tradicionales de transmisión. La
opción escogida utiliza plataformas VSAT en las estaciones de campo y un
HUB en el centro de registro, situado en los locales del ICC. Se preve también
la integración en el sistema de otros sensores de medidas geofísicas y
geodésicas. Este mes de junio ha comenzado a ser operativa la primera fase,
que incluye tres estaciones sísmicas, el centro de recepción y análisis de
datos sísmicos y el correspondiente enlace mediante el satélite Hispasat1A.
Sismicidad y riesgo sísmico de Cataluña
Para
mejorar
las
estimaciones
sobre
peligrosidad
sísmica
existentes
se
ha
realizado un nuevo catálogo sísmico (Atlas
Sísmic de Catalunya : Volum I).
click
Cabe destacar los terremotos siguientes:
-3/03/1373 en la Ribagorça, con intensidad
epicentral VIII-IX,
-Crisis sísmica de 1427-1428 en la Selva,
Garrotxa y Ripollès, con los tres terremotos
principales:
* /03/1427 en Amer, con intensidad
acumulada VIII-IX,
*15/05/1427 en Olot, con intensidad
epicentral IX, *02/02/1428 en el Ripollès, con
intensidad epicentral IX,
- 24/05/1448 en el Vallès Oriental, con
intensidad epicentral VIII.
En resumen, los sismos más destructores
ocurrieron entre los años 1373 y 1448.
La sismicidad, determinada a partir de los
datos registrados por los sismógrafos de la
red sísmica de Catalunya, ha sido recopilada
en los "Butlletins Sismològics" desde el año
1984.
click
De la sismicidad de estos últimos años cabe
destacar :
-Una actividad más frecuente en el Pirineo.
-En la zona costera se han producido cuatro
series de terremotos con magnitudes
superiores a 4.0, los años 1987, 1991, 1994 y
1995, todos ellos percibidos por la población
sin daños materiales. La serie más importante
corresponde a la de mayo de 1995, con un
sismo principal de magnitud 4.6, uno de los
terremotos más importantes de este siglo en
la costa de Tarragona.
-El 18 de febrero de 1996 se produjo un
terremoto en el Sur de Francia, que se
percibió ampliamente en Catalunya. El sismo,
de magnitud 5.2 e intensidad epicentral VI
MSK (daños ligeros en la región de Sant Pau
de Fenolhet), es el más fuerte desde el año
1950 en el Pirineo oriental.
Para tener en cuenta la amplificación del
movimiento sísmico debido a los suelos
blandos, se ha estudiado la geologia de los
944 municipios de Catalunya y se ha realizado
una clasificacioón geotécnica de todos ellos
utilizando 4 tipologías de suelos.
click
Se propone una clasificación geotécnica según
cuatro tipos de suelos R, A, B y C, con una
respuesta particular en relación al fenómeno
sísmico.
Esta clasificación de suelos está asociada a la
velocidad que tienen las ondas S al
atravesarlos.
-El suelo tipo R corresponde a una roca dura.
-El tipo A corresponde a rocas compactas.
-El tipo B a materiales semi-compactos.
-Por último, el tipo C corresponde a suelo no
cohesionado.
Debido a la sismicidad moderada de la región, la vulnerabilidad sísmica de los
edificios actuales no ha sido puesta a prueba por ningún terremoto. Por
similitud a construcciones de vulnerabilidad conocida y a partir del
conocimiento de las técnicas constructivas del país, se ha podido hacer una
estimación de la vulnerabilidad sísmica del parque de los edificos existentes
en Catalunya.
El resultado de esta clasificación ha permitido establecer la distribución de los
edificios de cada municipio en clases de vulnerabilidad A, B, C y D
(clasificación EMS’92). Cada municipio ha sido catalogado de vulnerabilidad
alta (25 municipios), media (569 municipios) o baja (347 municipios).
A partir de la clasificación de los edificios en clases de vulnerabilidad, se ha
llevado a cabo una evaluación general de los daños que podrian reconocerse
en cada municipio de Cataluña, considerando las intensidades previstas en el
mapa de zonas sísmicas y el efecto del suelo. La evaluación de los daños de
los edificios se ha realizado a partir de matrices de probabilidad de daños,
obtenidas a partir de las observaciones de terremotos recientes en Italia.
También se ha realizado una valoración de los daños físicos a las personas y
una estimación económica del daño físico de los edificios de viviendas.
Red sísmica actual
Durante muchos años los únicos
registros
sísmicos
existentes
en
Catalunya procedían del Observatori de
l'Ebre y del Observatori Fabra, únicos
testimonios
instrumentales
de
la
sismicidad del territorio catalán desde
principios de siglo.
En los años 80, por la necesidad de
conocer
la
sismicidad
con
más
precisión, el Servei Geològic de
Catalunya inició la instalación de una
red sísmica en el territorio catalán.
En el mapa se indica la distribución
geográfica actual de las estaciones
sísmicas de diferentes instituciones en
Catalunya y Sur de Francia.
click
En todas estas estaciones se pueden
diferenciar tres partes comunes:
- Sistemas de adquisición de datos:
analógico y digital.
- Sistemas de comunicaciones de
datos: teléfono, satélite, correos.
- Centro de recepción de datos
sísmicos (CDRS).
Los sismógrafos son de tres tipos
diferentes:
- estaciones analógicas con telemetria
analógica.
- estaciones digitales interrogables por
teléfono.
- estaciones digitales con transmisión
(no contínua) mediante satélite
(Meteosat).
Aspecte sobre el terreny de l'estació sísmica de Sort
(SOR). Sistema de transmissió per telèfon
interrogable.
Configuración de la nueva red
En la tabla se
de la nueva
directamente
alcanzar
> informar
> mejorar la
comparan las características principales de la red actual con las
red, en la que se remarcan los aspectos que inciden más
con los dos objetivos fundamentales, y que no se pueden
con
la
instrumentación
actual:
rápidamente cuando se ha producido un terremoto.
calidad de los datos.
Xarxa actual
Red propuesta
No existe un sistema de alerta
en tiempo real
No se puede hacer
automáticamente una prelocalización de sismos con
motivo de una posible alerta
sísmica
La estación central dispone de un sistema
de alerta que pone en marcha un
dispositivo automático para obtener, en el
menor tiempo posible, un informe
preliminar del terremoto con localización,
magnitud y cartografia asociada
Los sensores captan la
velocidad del suelo y tienen 1
segundo de período propio.
Sólo se registra la componente
vertical del suelo
Los sensores son de velocidad y de banda
ancha ("broad band"). Se registran las
tres componentes del movimiento del
suelo
Todos los movimientos
percibidos por la población
saturan los registros
Registros no saturados de terremotos
percibidos
Los diferentes componentes de la nueva red son los siguientes:
Sistema de adquisición de datos
La estación de adquisición en tiempo quasi real está constituída básicamente
por
los
siguientes
componentes:
* sensor de tres componentes de banda ancha ("broad-band")
* convertidor analógico-digital, con margen dinámico >136 dB
* unidad de control, integrada básicamente por un controlador
* sistema de comunicación de datos bidireccional, sistema de alimentación
basado en paneles solares fotovoltaicos o corriente eléctrica
Sistema de comunicaciones de los datos
Debido a la rápida evolución de las telecomunicaciones, tanto por lo que
respecta a las tecnologias como al coste de la transmisión, en los nuevos
equipos sísmicos se garantiza una cierta flexibilidad para adaptarse a
diferentes sistemas de comunicaión presentes y futuros.
La transmisión de los datos digitales desde el lugar de ubicación del sensor
hasta el CDRS, es contínua y en tiempo quasi-real. Las particularidades de la
aplicación nos ha hecho escoger la opción de comunicaciones de datos por
satélite HISPASAT, con plataformas VSAT ("Very Small Aperture Terminal"), y
una estación central (HUB) en las instalaciones del ICC en Barcelona.
Centro de recepción de datos sísmicos (CRDS)
Se sitúa en las instalaciones del ICC en Barcelona. El CRDS de la nueva red
consta de los siguientes elementos:
Hardware
-
Red local de ordenadores y/o Workstations
- Sistemas de comunicación
- Sistema de adquisición de Tiempo Universal
- Sistema de alimentación ininterrumpida
- Sistema rápido de información de alerta sísmica
Software
- Funciones de adquisición en tiempo real
- Sistema de integración de datos en tiempo real y en tiempo diferido
- Procedimento automático de detección de la señal y de alerta sísmica en
tiempo real
- Utilidades para el almacenamiento de gran volumen de datos
- Utilidades para garantizar la calidad de les datos
- Utilidades para telemantenimento de los equipos de toda la red
- Sistema de detección de parada del sistema de adquisición
- Software de análisis de datos
- Facilidades de acceso por TCP/IP Internet
Aspecto de las antenas instaladas en el terrado del edificio del ICC que reciben las señales del sastélite
HISPASAT-1A que proceden de las estaciones sísmicas remotas.
Cabe
destacar
finalmente,
los
siguientes
aspectos:
- Actualmente, algunas nuevas redes sísmicas utilizan comunicaciones de
datos por satélite, por ejemplo Canadá, Francia, EEUU, Colombia.
- Es una solución integral del problema, y con esta opción no hay problemas
de enlace, ni de cobertura, ni hace falta utilizar repetidores, ni hay
restricciones
de
ubicación
de
las
estaciones
sensoras.
- Constituye una red de comunicaciones que conlleva la solución a otras
necesidades del ICC y del Departament con un pequeño coste
suplementario.
Fases de realización
Primera fase
La renovación de la Red Sísmica comprende tres fases, de las cuales, la
primera ya se ha llevado cabo en junio de 1999. En esta primera fase se han
alcanzado el funcionamiento del centro de recepción de datos y de tres
estaciones sensoras.
click
Caracteritzación del ruido sísmico
Registro y curvas de densidad de potencia espectral para la componente
horizontal en el pozo sísmico en el emplazamiento de les Avellanes del dia 23
de enero de 1998.
click
click
Aspecto sobre el terreno de la estación sísmica remota de
Llívia. Se puede observar el cercado de protección, la
caseta con los equipos y baterias, el pozo sísmico y el
pilar geodésico. Ésta estación tiene alimentación por
corrient elèctrica.
click
Registro de la nueva estación de les Avellanes (3
componentes).
Segunda fase
Será operativa el año 2000 y está prevista la instalación de 7 estaciones (5
del ICC, más la estación del túnel del Cadí del Institut d'Estudis Catalans más
la estación de Horta de Sant Joan del Observatori de l'Ebre) y otras del
Instituto Geográfico Nacional. Con un mínimo de 10 estaciones, todo y que la
cobertura no es completa, la localización automática puede ser fiable para la
mayor parte del territorio y se puede incorporar el sistema de alerta.
Tercera fase
Operativa en el año 2001, su objectivo será completar la cobertura del
territorio. El número de estaciones estará en función de los sismógrafos
instalados por el Instituto Geográfico Nacional compartidos con los del ICC.
Elaboración del document
Este documento ha sido elaborado por el Grupo de Sismologia (Unidad de
Geologia) del Institut Cartogràfic de Catalunya. En el proyecto de realización
de la nueva red han colaborado además la Unitat de Geodèsia, la Unitat
d'Infraestructures i Manteniment y la Unitat de Sistemes.
Direcciones de interés
Institut Cartogràfic de Catalunya Parc de Montjuïc - E-08038 Barcelona
Telèfon 34-93 567 15 00 - Telefax 93 567 15 67 Internet http://www.icc.es/
Observatories and Research Facilities for EUropean Seismology
Volume 3, no 1
June 2001
Orfeus Newsletter
A New Broad-Band Seismic Network with Satellite Transmission in
Catalonia (Spain)
X. Goula, J.A. Jara, T. Susagna and A. Roca
Contributors: O. Olivera, S. Figueras, J. Fleta, J.C. Olmedillas and M. Tàpia
Seismology Group, Geological Survey, Institut Cartogràfic de Catalunya, Parc de Montjuïc, 08038
Barcelona, Spain.
Introduction - The Network - System Despcription - Performance of the Network Conclusions
Introduction
The Geological Survey of Catalonia operates since 1985 a regional seismic network
with the aim of monitoring the seismicity of Catalonia and surrounding areas (Eastern
Pyrenees and Mediterranean Sea). The network grew progressively since 1985. It
started with analoge, one component, short period stations and 8 years later it has 10
short period, one component stations using different communication and digital
recording systems. In 1996 a new concept of seismic network was designed and
planned in order to fulfill two main objectives: i) to provide rapid information to Civil
Defense services and the general public and ii) to obtain systematically high quality
data for the scientific community. It is planned to create robust, high performance field
infrastructures and installing up to 20 stations equipped with three component
broadband sensors with high dynamic range. The stations are based on VSAT
platforms sending continuous almost real time seismic data via satellite to the Hub at
the processing center of the Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC). Data are
continuously stored and processed with an automatic location system. Information is
disseminated via Internet, after validation by seismologists. Event information and
waveforms are available on our web page: www.icc.es. At present (May, 2001) 5 fields
stations are operative.
The Network
The project of implementation of the seismological network is proposed in three
phases as shown in Figure 1. Since 1999, the first three VSAT based seismic stations
(numbered 1, 2 and 3 in Figure 1) with Güralp CMG-40T sensors (0.03Hz-50Hz) are
operative, together with the reception and processing center. In a second phase, 2
new stations (numbered 4 and 5 in Figure 1) with STS-2 (0.01Hz - 50Hz) and Güralp
CMG-3ESP (0.01Hz-50Hz) sensors have been installed. Three more stations are now
under construction (6, 7 and 8 in Figure 1).
Figure 1. Implementation phase of the seismic network.
In a third phase about 12 more stations will be installed. Moreover it is planned to
share data from stations belonging to other institutions as the Ebro Observatory, the
Institut d'Estudis Catalans and the Instituto Geogràfico Nacional. A big effort is devoted
to select adequate sites and to design and construction of the different elements of a
remote station with the aim to have reliable, robust, low noise and durable stations. In
Figure 2 a view of Organyà seismic station (CORG), in the Pyrenees, is shown with
the seismometer vault, the instrumental house, the solar cells and the VSAT antenna.
All stations are provided with high performance electrical and environmental
protections.
Figure 2. View of Organyà seismic station.
Records of high quality are obtained from the operating stations. An example of low
magnitude (ML=1.9) earthquake recorded at short distance (40 km) in Llívia station
(CLLI) is shown in Figure 3, where broadband records obtained on a CMG-40T sensor
are presented together with high-pass filtered records at 1 Hz. Fourier spectrum of EW component is also shown together with the noise spectrum. A good signal/noise
ratio is observed for frequencies higher than 1 Hz. Another example is shown in Figure
4 for a Japanese earthquake of M=6.5 recorded at Llívia station ( =90°) on a
broadband CMG-40T sensor. A record of 1 hour of duration is shown and the Fourier
spectrum of surface waves recorded on the E-W component is presented together with
the noise spectrum. A good signal/noise ratio is observed between 10s and 100s.
Figure 3. Left: Broadband records obtained on a CMG-40T sensor and high-pass filtered records at 1
Hz. Right: Fourier spectrum of E-W component (red) and noise spectrum (black).
Figure 4. Left: Broadband records obtained on a CMG-40T sensor Right: Fourier spectrum of E-W
component (red) and noise spectrum (black).
System Description
VSAT network consists of a central data acquisition facility located in Barcelona, and
remote stations around Catalonia (LIBRA VSAT Network, manufactured by
Nanometrics, Canada). The Hub and remotes communicate via the Hispasat 1, a
geostationary satellite using 100 kHz of bandwidth providing 112/64 kbps of data
throughput. The system uses the same carrier for the inbound and the outbound,
minimizing the required bandwidth (see Figure 5). At each station in the network (Hub
and remotes) a slot within a time domains multiple access protocol (TDMA) is
assigned, and it transmits only when authorized. At each remote site an HRD24
Nanometrics digitizer receives seismic signal from a broadband sensor installed in a
vault, and samples it at 100 sps and streams the data to the remote VSAT terminal.
The data are transmitted to the central Hub using UDP/IP protocol and a header
(NMXP) containing a unique sequence number. When data are received at the Hub
the sequence numbers are checked for continuity, and if data are missing, a
retransmission request is automatically sent from the Hub to the remote. Data are
stored in ring buffers at remotes (2.5 hours of backup) and are retransmitted to the
Hub if requested. At the data acquisition center in Barcelona, received data are sent
from the Hub over a LAN to one computer, in which they are stored into ringbuffers.
Figure 5. Libra VSAT network.
Acquisition system
The digitizer uses a fixed resolution sigma-delta A/D converter on each channel
providing 120 dB of resolution after digital filtering and a sample rate of 256 kHz.
Antialiasing filtering protection is applied to the signal using a DSP processor, which
decimate the data to obtain the expected sample rate, in this case 100 sps. The
digitizer can be modified to obtain the desired sensivity in nm/s/count, so we can
combine different seismometers from the same network without significant differences
in the output sensitivity. Seismic data are timed at each remote site using a
temperature compensated crystal oscillator phase locked to a GPS time code receiver.
Data are assembled into packets with CRC for error correction. Each packet includes a
comprehensive header which holds parameters such as the sequence number, time in
long seconds and the oldest packet available for retransmissions if required. To ensure
efficient use of communications system the data are compressed prior to transmission.
The compression scheme used yields approximately 1.2 bytes per sample and is fully
recoverable with no errors. These data are recorded into local ringbuffers before be
forwarded to the VSAT modem. So, system has a remote data backup of the last 2.5
hours of acquired data. One more feature of the digitizer is its capability for monitoring
some parameters of the remote stations and generating multiple state of health
messages. All this information are sent to the Hub. Thus, it is possible to monitor some
parameters of the remote station, such as battery voltage, digitizer temperature, GPS
status, bytes sent, log messages, etc. from the central site and have them stored into
separate ringbuffers.
Communications system
Each remote station has a full satellite communications system, which basically
consists of a Ku-band 1.8 m diameter antenna, a Ku-band VSAT modem, a GPS time
code receiver, a Ku-band LNB and a Ku-band SSPB. The VSAT modem receives the
seismic data packets from the digitizer and formats them as UDP/IP data prior to
modulating the data for transmission over the satellite link. The transmission data rate
of the VSAT modem can be set for either 64 or 112 Kbps. The Libra network
distributes the bandwidth between a number of Lynx remote stations using a time
domain multiple access protocol (TDMA). In a TDMA system a number of stations are
configured to share the same frequency, each station transmitting during a precisely
defined time window or slot. During one transmission slot, the selected remote site
transmits at the full rate of 64 or 112 kbps. The durations of the slot is set to provide
the required continuous data rate. The satellite communications system provides a half
duplex communications link between each remote site and the central data acquisition
facility. The TDMA configuration includes a number of inbound slots during each
remote site transmitting seismic data to the central Hub and one outbound slot during
which the central Hub communicates with all the remotes sites. The communications
data rate for the Hub and the remotes is configurable by the user. In general, the traffic
from the Hub to the remotes is very little, and it is used for data retransmission
request, TDMA configuration command and remote control. Similar to the acquisition
system, communications system has the capability to produce a fully state of health
summary and to be remotely controlled. Thus, the user from the central site can
monitor the state of each remote communications modem and perform a remote
control of the communications parameters. Inbound seismic data from the remote field
stations are received at the central site via a 3.8 m antenna. The indoor assembly
consists of a Carina combiner/splitter module and a number of Carina transceivers.
Each Carina transceiver tunes to a single space segment frequency (100 kHz) and
receives all data from stations transmitting on that frequency. Typically, 16, 3componnent remote field stations are configured to operate a single 100 kHz space
segment channel. The Carina transceiver demodulates de seismic data and forwards it
as TCP/IP packets to the central acquisition computer(s) via a 10Base-T LAN
connection. We can consider the entire network as a WAN IP network, which is
customized depending of the requirements. So, the network can include some
subnetworks to obtain the desired topology. This facility allows different networks to
share data in real time.
Data reception, storage and processing center
At the central site, an acquisition computer stores the seismic data into ringbuffers with
a capacity of 16 days of data using NAQS Server software. NAQS Server software is a
primary software element for data adquisition and seismic data handling. This software
performs the following functions:
•
•
•
•
•
•
Provides data error correction via the retransmission request of missing or
corrupted packets from the remote stations.
Stores all continuous time series data to disk based ringbuffers.
Distributes continuous waveform, trigger and state-of-health data via TCP/IP
private data streams.
Records remote and central site state-of-health data to disk based ringbuffers.
Monitors state-of-health data for out of range parameters.
Provides for real time display of seismic waveform data.
Backups of all the seismic and state-of-health data stored into ringbuffers are made
often, to ensure the data integrity and for a final storage. Seismic data and triggers are
automatically processed by a Data Analysis Computer, which performs the automatic
event detection, and determinates the hypocenter and the magnitude of the
earthquake. A complete documentation of each event location is automatically
generated.
Performance of the Network
The network is producing records of high quality, due to the quality of the sensors, the
acquisition system and the effort devoted to the selection of sites and the construction
of infrastructures in order to obtain robustness, reliability and durability of the
components. It has been intended to have a good electrical, thermal and seismic
isolation of the main sensitive elements of the station. In this paragraph the
performance of the network is analyzed from the point of view of the data transmission,
which is the most peculiar aspect of the network. In fact there are several events that
may cause loss of data: rainfade, GPS losing lock, LAN problems, remote power fail,
wind misaligning fields stations and Hub antennae, solar eclipse. Only the first four
events were observed during one year of observation, mainly frequent GPS losing
lock. We present some plots with the duration of gaps per hour and percentages of
retransmissions for one year of operation of the network, extracted from the State of
Health files that are continuously produced by Libra Network enabling us to have an
estimation of the performance of data transmission. Figure 6 shows the gaps of
transmission (duration) for 2 stations of the network (Llívia and Avellanes) for the year
2000. The results from the analysis of these plots may be summarized as follows:
•
•
•
when there are coincidence of gaps in different stations (gaps on January and
February shown in Figure 6), the origin of the data loss is the stopping of the
central site for maintenance,
the gaps with more than one day of duration (November on Avellanes station
and October on Llívia station) are due to a technical intervention for reparation,
other gaps are mainly due to weather causes, as hard rainfalls.
For the Llívia station, the gaps for 2000 sum a total of 7.3 days (635128 seconds).
From this total 6.8 days are due to technical intervention. The remaining 0.5 days are
randomly distributed along the year and represent a monthly percentage of 0.1 to
0.3%. From a total sum of gaps of 18.3 days in Les Avellanes station, 17.5 days
represent technical interventions. From the remaining 0.8 days, 0.5 days are
concentrated in the period from June 6 to June 21 and represent a 3% of this period.
The others 0.3 days, like in Llívia station, gaps are randomly distributed along the year.
Figure 6. Gaps of transmission in seconds per hour, observed on two stations, for the year 2000.
The analysis of the retransmissions carried out by the system during 2000 for Llívia
station is shown on Figure 7. It can be seen that the daily percentage of
retransmissions never exceeded 15% of data. Retransmissions have been efficient
and so loss of data is very scarce. The few percentage of retransmissions indicate that
almost real time transmission is efficiently achieved.
Figure 7. Retransmission of data per day, in percentage observed on Llívia station for the year 2000.
Conclusions
The seismic broad-Band VSAT network of the ICC, operating since 1999, has
today(May 2001) 5 fully functioning stations, and is in the process of installing 15 more
stations. The network is based on the Libra Network System manufactured by
Nanometrics Inc., with VSAT platforms, transmitting data in quasi real time mode. The
high effort devoted to construct robust infrastructures, on adequate sites, with special
emphasis on electrical and environmental protections yields to a better efficiency of the
network. After more than one year of operation, the reliability of the system has been
improved, observing very few loss of data due to transmission. The continuous
transmission on quasi-real time is very useful and the data obtained are of high quality.
Continuous satellite transmission is safe and affordable using efficient TDMA
techniques. In our case, the cost of the described satellite transmission is much lower
than the use of systems based on dedicated telephone lines.
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Copyright © 2001. Orfeus. All rights reserved.
Análisis de riesgos en el plan de protección civil ante el riesgo sísmico en Cataluña
Risk Analysis within the Civil Protection Plan for Seismic Risk in Catalonia (Spain)
T. Susagna, X. Goula, J. Fleta and A. Roca.
Institut Cartogràfic de Catalunya. Parc de Montjuïc. 08038 Barcelona. tsusagna@icc.es, xgoula@icc.es, jfleta@icc.es,roca@icc.es
SUMMARY
Catalonia can be classified as a zone of moderate seismic activity. Seismic events of considerable intensity
are described in historical records. At the same time, different studies predict zones where earthquakes with
intensity equal of higher than VII can occur for a return period of 500 years.
Considering the characteristics of the seismic emergency and its consequences, and the probability of
occurrence of a seismic event of these characteristics, it is necessary to develop a plan that gives a rapid and
efficient response. This emergency response plan have as purpose to minimize the possible personal,
property and environmental damages, and to reestablish basic services to the population in the minimum
time possible.
The zones with the highest seismic risk within Catalonia are identified through the seismic zonation of the
territory and the vulnerability study of the buildings in the different towns of Catalonia. Then, it is possible to
define the municipalities that should make the corresponding Municipal Action Plan.
1. INTRODUCCIÓN
Cataluña se puede calificar como una zona de actividad
sísmica moderada. En los registros históricos están
descritos fenómenos sísmicos de considerable intensidad. Al
mismo tiempo, los diferentes estudios predicen zonas donde
es previsible seísmos de una intensidad igual o superior a
VII, para un período de retorno de 500 años.
Atendiendo las características de la emergencia sísmica
y de las que se puedan derivar, y la probabilidad de que se
produzca un fenómeno de estas características, es
necesario desarrollar un plan para dar una respuesta rápida
y eficaz, dirigida a minimizar los posibles daños a las
personas, bienes y medio ambiente, y que permita
restablecer los servicios básicos para la población en el
menor tiempo posible.
A través de la zonificación sísmica del territorio y del
estudio de la vulnerabilidad de los edificios de las diferentes
poblaciones de Cataluña se establecen las zonas donde el
riesgo es más elevado y se determina los municipios que
han de hacer el correspondiente Plan de Actuación
Municipal.
En esta comunicación se presenta la zonificación
sísmica del territorio, el estudio de vulnerabilidad de los
edificios y los municipios que están sujetos a la realización
del correspondiente plan de emergencia.
El Plan Especial de Emergencias Sísmicas de Cataluña
fue homologado por la Comisión Nacional de Protección
Civil en Junio de 2002
2. CONOCIMIENTO DEL RIESGO
Hay determinadas áreas en Cataluña que se encuentran
expuestas a un riesgo mayor de que se produzcan
situaciones de emergencia sísmica. Los estudios que llevan
a identificar estas zonas constan fundamentalmente de tres
partes:
a) La valoración de la peligrosidad sísmica, que permite
una estimación de la intensidad del movimiento sísmico que
puede razonablemente esperarse en cada municipio de
Cataluña.
b) La valoración de la vulnerabilidad sísmica de las
construcciones en todo el territorio catalán, que permite una
estimación de los daños que el movimiento sísmico
considerado puede causar sobre los municipios de Cataluña.
Construcciones tales como:
- las edificaciones de vivienda y otros usos para la
población
- aquellas en las cuales reposan los servicios
imprescindibles para la comunidad
- construcciones que, debido a sus actividades, en caso
de seísmo pueden hacer que se incrementen los daños
por efectos catastróficos asociados.
c) La combinación de estos dos estudios permite la
elaboración de un escenario de riesgo para cada municipio
de Cataluña y por tanto identificar las poblaciones con más
riesgo:
- Poblaciones con una peligrosidad sísmica mayor
- Poblaciones con una vulnerabilidad sísmica mayor.
3. EVALUACIÓN DE LA PELIGROSIDAD SÍSMICA
Para la correcta evaluación de la peligrosidad sísmica en
Cataluña, el Instituto Cartográfico de Cataluña (ICC) elaboró
el nuevo Catálogo Sísmico que recoge y unifica la
información sísmica que procede de diversas fuentes
existentes hasta el momento en Cataluña (Susagna y Goula,
1999). También se ha realizado una nueva zonificación
sismotectónica basada en criterios geológicos y sísmicos
(Fleta et al., 1996).
La evaluación de la peligrosidad sísmica en Cataluña se
ha llevado a término combinando métodos deterministas y
probabilísticos que tienen en cuenta estos nuevos datos
(Secanell, 1999; Secanell et al., 1999).
El mapa que determina las diferentes áreas del territorio
en función de su peligrosidad sísmica es el mapa de zonas
sísmicas. En la figura 1, se presenta este mapa, expresado
en diferentes valores de intensidad para una misma
-3
probabilidad anual de 2 10 equivalente a un período de
retorno de 500 años en el que además se ha tenido en
cuenta efectos de amplificación debidos a la presencia de
suelos blandos en los núcleos urbanos (Fleta et al., 1998).
En el anexo 6 del Plan se detallan los datos
considerados y los procesos intermedios para llegar al mapa
final de zonificación del territorio. Igualmente se presenta
una lista de todos los municipios con la intensidad que le
corresponde según el mapa de la figura 1.
metodología tan solo permitirá obtener un resultado
probabilista para traducir el aspecto estadístico del análisis.
Clasificación de las edificaciones de viviendas o
similares a vivienda en clases de vulnerabilidad
Figura 1. Mapa de zonas sísmicas considerando el efecto de
suelo. ( Map of the seismic zones taking into account the soil
conditions)
4. EVALUACIÓN
SÍSMICA.
DE
LA
VULNERABILIDAD
Para la evaluación de la vulnerabilidad sísmica se han
considerado métodos diferentes, según se trate de edificios
de vivienda o similares por sus características constructivas
y estructurales (hospitales, edificios de bomberos, etc.) o
bien de
líneas vitales, con características técnicas
particulares (conducciones de gas o electricidad,
transformadores eléctricos, etc.). Los métodos tienen en
común que estiman daños por movimientos sísmicos
expresados en intensidad macrosísmica (mapa de zonas
sísmicas de la figura 1) y por lo tanto están basados en la
nueva escala de intensidades EMS-92 (que completa la
definición de la escala de intensidad MSK), ya que de hecho,
las tipologías constructivas pueden ser expresadas sin
demasiadas dificultades en las tipologías definidas en la
escala EMS’92 y los daños que pueden esperarse para una
cierta intensidad pueden deducirse de la matriz de
probabilidad de daños de acuerdo con esta escala.
La metodología utilizada para edificios de vivienda o
similares tiene un carácter estadístico para poder utilizarse
con poca información disponible de los edificios y sin
necesitar un trabajo de campo largo y costoso. Esto implica,
entre otras cosas, que los resultados que se obtengan para
cada municipio, que es la unidad de trabajo escogida, se
refieren siempre a valores globales, sin poder dar resultados
con detalle para edificios individuales. En el caso de
interesarnos para edificios individuales, como son los
edificios con servicios imprescindibles para la comunidad, la
La clasificación de los edificios de vivienda de Cataluña
(cerca de un millón) según las clases de vulnerabilidad
definidas en la EMS-92 se ha elaborado partiendo de los
datos del censo de edificios realizado el año 1990 por el
Instituto de Estadística de Cataluña (IEC). La información
disponible es la edad, la altura y la situación geográfica de
los edificios.
La edad y la altura están claramente asociadas a la
vulnerabilidad sísmica de los edificios. La edad no tan solo
tiene importancia por su efecto sobre el proceso de
deterioramiento de la resistencia del edificio sino que es
indicativo de técnicas constructivas, variables a lo largo del
tiempo. Según las informaciones recogidas de expertos en
temas constructivos se han podido hacer tres grupos de
edificios según el período de construcción: anteriores a
1950; entre 1950 y 1970 y posteriores a 1970. Por su parte,
la altura influye en el comportamiento de los edificios delante
de una solicitación sísmica. En el caso de los edificios de
Cataluña, que han sido construidos únicamente para
aguantar cargas gravitatorias, éste parámetro ha servido
para diferenciar los edificios que tienen un margen de
seguridad respecto a aquellos que están en el límite de
resistencia. Los grupos de edificios por altura se han
definido con los límites siguientes: 12 m (menos de 5
plantas), que forman el primer grupo y 18 m (más de 5
plantas), que forman el segundo grupo. Los edificios de
alturas intermedias (5 plantas) forman un tercer grupo.
Finalmente se ha tenido en cuenta si el edificio pertenece al
núcleo urbano o se trata de un edificio aislado.
En la tabla 1 se presenta la distribución de los edificios
de vivienda de Cataluña (aprox. 935000) según los tres
parámetros indicados.
Tal como se observa en esta tabla, la gran mayoría de
los edificios de Cataluña, alrededor del 90%, están
localizados en núcleos urbanos; un porcentaje similar se
determina para las edificaciones menores de 5 plantas;
respecto a la distribución por edad, se observa el mayor
crecimiento de la construcción a partir de 1970, con un 41%.
Otra información utilizada en la clasificación de las
edificaciones en clases de vulnerabilidad fue la tipología
estructural y el estado de conservación de los edificios. Las
diferentes tipologías estructurales utilizadas en Cataluña han
estado identificadas a partir de las épocas de construcción
consideradas. La ponderación de toda la información
disponible, con los criterios de la escala EMS-92 y el juicio
de experto permitió hacer una clasificación de las
edificaciones en clases de vulnerabilidad que se expresa en
función de los tres principales parámetros (Chávez, 1998;
Chávez et al 1999).
Los mapas con las distribuciones de las diferentes clases
de vulnerabilidad obtenidas para todos los municipios de
Cataluña se detallan en el apartado 8.1.2 del anexo 8 del
Plan.
Tabla 1. Distribución de los edificios de vivienda de Cataluña según la altura, el año de construcción y la situación
(IEC, 1990). (Distribution of dwelling buildings in Catalonia by height, age and location, IEC, 1990)
Fecha de Construcción
Hasta 1950
1951-1970
Después de 1970
Área de Situación
< 5 plantas
Urbana
Rural
Urbana
Rural
Urbana
Rural
232740
31119
212070
16304
315504
37346
Altitud = 5 plantas
7065
9
14083
24
11937
22
> 5 plantas
12699
2
21963
33
22028
44
4. ESTIMACIÓN DE DAÑOS RELACIONADOS CON
EDIFICIOS DE VIVIENDA
Se ha llevado a cabo una estimación de los daños que
pueden experimentar los edificios de los diferentes
municipios de Cataluña, considerando las intensidades
previstas en el mapa de zonas sísmicas presentado en la
figura 1. Además, como resultado del daño causado en los
edificios se ha realizado un escenario de las consecuencias
para la población de cada municipio.
Estimación del daño en los edificios
La estimación del daño que podrían experimentar las
edificaciones de vivienda de los diferentes municipios,
considerando la ocurrencia de un seísmo como el indicado
en el mapa de zonas sísmicas de la figura 1, se ha realizado
mediante el uso de matrices de probabilidad de daños que
han sido determinadas para las clases de vulnerabilidad A,
B, C, D, E y F, los grados de daños de 0 (no daño) a 5
(colapso total) y los grados de intensidad (de VI a X) de la
escala EMS-92 (Chávez, 1998; Chávez et al 1999).
Como resultado de la evaluación del daño físico se
obtiene el número de edificios de cada municipio distribuido
según los diferentes grados de daños.
A partir del daño experimentado en los edificios se ha
elaborado una estimación de los que podrían quedar en
condiciones inhabitables, considerándose en este estado
aquellos que sufran los grados de daños 4 y 5 así como un
50% de los que experimenten daño 3. Estos resultados son
de máxima importancia para la evaluación del número de
personas que pueden quedar sin vivienda después de la
acción del terremoto.
En la figura 2 se muestra para cada municipio la
estimación del número de edificios que resultarían
inhabitables, inmediatamente después de producirse el
terremoto.
N
r
a
g
ó
n
F r a n c i a
A
Barcelona
eo
rán
r
e
t
edi
rM
a
M
Inhabitables
Nº. Municipios
< 10
387
10 - 100
469
100 - 1000
83
1000 - 10000
2
Límites del estudio
Figura 2. Mapa con la estimación del número de edificios
inhabitables inmediatamente después de producirse un
terremoto con el grado de intensidad considerado en el mapa
de la Figura 1. ( Estimation map with of the number of buildings
seriously damaged after earthquake with intensity degrees as
considered in figure 1)
Como síntesis de los resultados de estas estimaciones
se obtiene que un gran número de municipios, poco menos
de 400 resultarían poco afectados: menos de 10 edificios
inhabitables; aproximadamente la mitad de municipios de
Cataluña tendrían entre 10 y 100 edificios inhabitables;
menos de 100 municipios tendrían un número superior a 100
edificios sin poder habitarse después del terremoto.
En el apartado 8.1.4 del anexo 8 del Plan se pueden
encontrar un listado de todos los municipios de Cataluña con
el grado de intensidad asignado en el mapa de zonificación
sísmica de la figura 1, la distribución de los edificios para
clases de vulnerabilidad, el número total de edificios, el
número de edificios que quedarían inhabitables y el número
de edificios
para cada grado de daño. También se
presentan las estimaciones de los daños en forma de
mapas, con los límites municipales.
Estimación del daño a la población
La posibilidad de sufrir víctimas humanas
como
consecuencia de la acción de un terremoto está
directamente ligado al número de edificios dañados como
consecuencia de la intensidad del movimiento sísmico y al
número de persones que allí viven, pero depende además
de otras circunstancias como la época del año, el día o la
hora que se produce el terremoto y también de la
preparación de los responsables de Protección Civil y de los
ciudadanos para hacer frente a los primeros auxilios.
En una primera aproximación se puede hacer una
estimación del número de víctimas, de diferente gravedad, a
partir de datos disponibles de terremotos ocurridos en otros
lugares y de los resultados de las estimaciones de edificios
dañados, que se han expuesto anteriormente, acompañadas
de los datos del censo de población.
En el apartado 8.2 del anexo 8 del Plan se pueden
encontrar los datos del censo de población del año 1996,
que juntamente con el censo de edificios permite hacer una
estimación del número medio de personas por edificio en
cada uno de los municipios. Como resultado se obtiene que
en la gran mayoría de municipios, más de 800, el número
medio de personas por edificio es inferior a 5 habitantes y
tan solo algunos municipios, como Barcelona y otros de su
zona de influencia, llegan a valores medios de casi 30
habitantes por edificio.
En el mismo anexo y haciendo una gran simplificación
del problema se presenta una estimación muy aproximada
del número de personas que podrían resultar afectadas con
diferente gravedad en forma de un listado y de mapas con
las distribuciones por municipio.
En la figura 3 se presenta un mapa con la estimación
aproximada del número de personas que podrían quedarse
sin hogar debido a la inhabilitación de su vivienda, después
de producirse un terremoto con el grado de intensidad
considerado en el mapa de la figura 1.
Los habitantes de casi dos terceras partes del número
total de municipios de Cataluña resultarían poco afectados
por un terremoto, menos de 100 personas por municipio. El
límite superior corresponde a la ciudad de Barcelona con un
total de más de 100.000 personas que quedarían sin hogar,
en caso de producirse la intensidad indicada en el mapa de
zonas sísmicas.
En Junio de 2002 la Comisión Nacional de Protección
Civil ha homologado el primer plan regional de emergencias
sísmicas en España correspondiente a Cataluña.
El conocimiento del riesgo ha permitido determinar
aquellos municipios que deben elaborar un Plan de
Actuación Municipal y por otro lado establecer una
estimación de los daños para cada municipio para facilitar la
gestión de la emergencia sísmica.
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo es una síntesis, realizada por los autores, de
una serie de trabajos que se ha llevado a cabo en Cataluña
y en los cuales, además del Institut Cartogràfic de Catalunya
(ICC), han participado otras instituciones: Universidad
Politécnica de Cataluña (UPC), Institut de Tecnologia de la
Construcció de Catalunya (ITEC), Universitat de Barcelona
(UB), Observatori Fabra (OF), Direcció General
d'Emergències i Seguritat Civil y Direcció General d'Accions
Concertades, Arquitectura i Habitatge de la Generalitat de
Catalunya.
REFERENCIAS
Figura 3. Estimación aproximada de la distribución del
número de personas que pueden perder su vivienda por la
acción de un terremoto para todos los municipios.
(
approximate estimation of the distribution of homeless due to
the earthquake action)
Como resultado de estos estudios han de elaborar el
correspondiente Plan de Actuación Municipal:
Los municipios que tengan una intensidad
sísmica prevista igual o superior a VII en un período de
retorno asociado de 500 años según el mapa de
Peligrosidad Sísmica presentada en la figura 1.
Los municipios para los cuales se ha
calculado que resultarían más de 50 edificios
inhabitables o más de un 10% del total de edificios de
municipio inhabitables en caso que se produzca el
máximo sismo esperado en el mencionado período de
500 años, según los estudios de riesgo elaborados
para la redacción del plan.
5. CONCLUSIÓN
Chávez, J. (1998). Evaluación de la vulnerabilidad y el riesgo
sísmico a escala regional:aplicación a Cataluña. Tesis Doctoral.
Universitat Politècnica de Catalunya, 343 pp.
Chávez, J. Goula, X., Roca, A., Mañá, F., Presmanes, J.A.,
López-Arroyo, A. (1999). Escenarios de Daños sísmicos en
Cataluña. 1er Congreso Nacional de Ingeniería Sísmica. Murcia.
299-307.
Fleta, J., Escuer, J., Goula, X., Olivera, C., Combres, Ph., Grellet,
& Granier, Th. (1996). Zonación tectónica, primer estadio de la
zonación sismotectónica del NE de la península Ibérica
(Catalunya). Geogaceta, Vol. 20, 853-856.
Fleta, J., Estruch, I. & Goula, X. (1998). Geotechnical
characterization for the regional assessment of seismic risk in
Catalonia. Enviromental and Engineering Geophysical Society.
Barcelona.
Secanell, R. (1999).
Avaluació de la perillositat sísmica a
Catalunya: Anàlisi de sensibilitat per a diferents models
d´ocurrència i paràmetres sísmics. Tesi Doctoral Universitat de
Barcelona. 335 pp.
Secanell, R., Goula, X., Susagna, T., Fleta, J., Roca, A. (1999).
Mapa de zonas sísmicas de Cataluña. 1er Congreso Nacional de
Ingeniería Sísmica. Murcia. 251-259.
Susagna, T. & Goula, X. (1999). Catàleg de Sismicitat, Vol I Atlas
Sísmic de Catalunya, Institut Cartogràfic de Catalunya. 436 pp.
APLICACIÓN PRELIMINAR DEL ANÁLISIS DEL SISTEMA URBANO A LA
EVALUACIÓN DEL RIESGO SÍSMICO EN LA CIUDAD DE BARCELONA
A. Roca, J. Irizarry, J. Marturià y U. Mena
Instituto Cartográfico de Cataluña, Parc de Monjüic, s/n, Barcelona
roca@icc.es
RESUMEN
El análisis de la exposición de sistemas urbanos (USE) consiste en una estrategia
global e integrada para mejorar la eficacia de la evaluación del riesgo usando un sistema de
información geográfico (SIG). Esta metodología fue desarrollada por un equipo de trabajo
internacional dirigido por el BRGM (Francia) dentro del programa de investigación de
GEMITIS (Luttof et al., 1998). La gran ventaja del análisis de sistemas urbanos es que una
vez analizado el sistema los resultados se pueden utilizar para obtener la vulnerabilidad del
mismo ante diversos eventos de emergencia como lo pueden ser los terremotos,
inundaciones, etc. Una evaluación típica del riesgo sísmico rara vez brinda información
sobre cómo mejorar eficazmente los esfuerzos de prevención, pues por lo general no
proporciona suficientes datos sobre las consecuencias indirectas de un terremoto. Esta
nueva metodología se centra en la identificación y valoración de los elementos esenciales
para el funcionamiento del sistema urbano, permitiendo la evaluación de su vulnerabilidad y
la definición de planes para el manejo de emergencias y de acción preventiva. Este estudio
presenta la aplicación preliminar del análisis del sistema urbano en la ciudad de Barcelona.
Palabras Clave: análisis de la exposición del sistema urbano, riesgo, terremotos
SUMMARY
The exposure analysis of the urban system (USE) consists of a global integrated
strategy to improve the effectiveness of the risk evaluation using a geographical information
system (GIS). This methodology was developed by an international work group directed by
the BRGM (France) within the research program of GEMITIS (Luttof et al., 1998). The main
advantage of the exposure analysis of urban systems is that once the system is analysed,
the results can be used to obtain its vulnerability to diverse emergency events like
earthquakes, floods, etc. A typical seismic risk evaluation rarely offers information on how to
effectively improve the prevention efforts because generally does not provide sufficient data
on the indirect consequences of an earthquake. This new methodology is centred in the
identification and valuation of the essential elements for the functioning of the urban system,
allowing the evaluation of their vulnerability, and the definition of plans for handling
emergencies and preventive action. This study presents a preliminary application of the
urban system exposure analysis in the city of Barcelona.
Keywords: urban system exposure analysis, risk, earthquakes
Introducción
El proyecto a nivel Europeo RISK-UE (Mouroux et al., 2002) se está aplicando
actualmente en la ciudad de Barcelona. Como parte del mismo se han aplicado nuevas
metodologías para la evaluación del riesgo sísmico en la ciudad.
La metodología USE para el análisis de la exposición del sistema urbano,
desarrollada dentro del proyecto GEMITIS (1996-1999) dirigido por el BRGM (Francia), es
una de estas nuevas metodologías aplicadas en la ciudad. El método USE (Massure, 2002)
analiza el sistema urbano elemento por elemento, determinando su importancia para el buen
funcionamiento del sistema en las etapas de normalidad, crisis y recuperación del sistema
urbano. De esta manera se determinan también aquellos elementos mas vulnerables ante
la emergencia sísmica. Los resultados del análisis de la exposición de los diversos
elementos del sistema urbano nos sirven para determinar el impacto profundo de la
emergencia en la ciudad.
Objetivos
El objetivo principal es presentar los trabajos en curso relativos al análisis de los
principales elementos del sistema urbano de Barcelona para cada una de las etapas de la
emergencia sísmica. Para los mismos se determinara su importancia dentro del sistema
urbano y su vulnerabilidad ante la emergencia sísmica. Así se identificaran los puntos mas
fuertes y débiles del sistema urbano. Una vez completados estos trabajos el análisis
permitirá hacer recomendaciones a considerar para mejorar el plan de emergencia y
prevención ante una emergencia sísmica existente en la ciudad de Barcelona (PEEM, 2002).
Metodología
Para obtener la importancia de cada elemento del sistema urbano que esta en riesgo
primero se tiene que definir lo que se conoce como tejido urbano. El tejido urbano es la
unidad mas pequeña y homogénea que se puede definir dentro del sistema urbano. En
torno al tejido urbano se define el valor de importancia de cada elemento que componen el
sistema urbano en riesgo.
Los elementos en riesgo que se consideran en esta aplicación preliminar de la
metodología USE son los siguientes: área residencial, actividad económica, actividad
comercial, hospitales y actividad turística. Cada elemento en riesgo identificado se describe
en términos de lo que se conoce como componentes del tejido urbano. Estos componentes
son diferentes aspectos o roles que el elemento puede representar en el sistema urbano.
Estos componentes son los siguientes: población, espacio urbano, actividad, función,
gobierno e identidad.
Cada componente es descrito por medio de un indicador que puede ser medido de
manera cuantitativa o cualitativa. Este indicador se usa para determinar la importancia que
tiene el elemento en riesgo dado el componente considerado. De manera que el estado del
elemento en riesgo es valorado en base a la importancia relativa dentro del sistema urbano
de cada uno de sus componentes. La importancia de cada componente se determina
estableciendo una escala de cuatro niveles para cada indicador. A estos niveles se les
asigna un valor relativo entre 0 y 1 que permite crear una escala común entre los diferentes
componentes. Un valor relativo de 1 es asignado al nivel mas alto, mientras que el valor 0
es usado para el nivel mas bajo del indicador.
La suma de los valores relativos asignados a los componentes de un elemento en
riesgo nos permite conocer el valor global del elemento en riesgo para cada unidad del tejido
urbano. El valor global representa la importancia del elemento en riesgo para el buen
funcionamiento del sistema urbano. Un valor global alto implica que el elemento en riesgo
es mas crucial para el sistema urbano. Como el valor global de cada elemento en riesgo
está asociado a una unidad geográfica de tejido urbano, se pueden generar mapas
temáticos
utilizando herramientas SIG, en los cuales se pueden delimitar las áreas e
identificar los puntos mas significativos o cruciales para el funcionamiento del sistema
urbano.
Tejido Urbano de Barcelona
En un principio se había pensado que las unidades de distrito en las que está
dividida la ciudad de Barcelona podrían considerarse como el tejido urbano de la misma.
Luego de varias consultas con los expertos en urbanismo de la ciudad, esta idea fue
descartada. Los expertos en el urbanismo de la ciudad explicaron que solo unos cuantos
distritos pueden considerarse lo suficientemente homogéneos para ser utilizados como
tejido urbano. Ellos sugirieron que otras unidades mas pequeñas en las que se divide la
ciudad podían considerase mucho mas homogéneas.
Dentro de este grupo de zonas se encuentran los barrios de la ciudad y las zonas de
investigación pequeñas conocidas por las siglas ZRP. De estos dos grupos de zonas, los
barrios de la ciudad resultan mas convenientes para este trabajo puesto que la gran
cantidad de datos necesarios para este análisis se puede encontrar fácilmente para estas
unidades de trabajo en la página web del Departamento de Estadística del Ayuntamiento de
Barcelona (www.bcn.es/estadistica). Por esta razón se seleccionaron los barrios como la
unidad de tejido urbano de la ciudad de Barcelona. Los 38 barrios de la ciudad de
Barcelona se muestran en la Figura 1.
Figura 1 – Tejido urbano de Barcelona: sus barrios.
Análisis de la Exposición del Área Residencial
El análisis de la exposición del área residencial dentro del sistema urbano de la
ciudad de Barcelona se llevó a cabo usando los siguientes componentes del sistema
urbano: población, espacio urbano y función. Los indicadores y sus correspondientes
unidades se muestran en la Tabla 1. El área usada para cada una de los barrios no incluye
las áreas forestales.
Tabla 1 – Componentes, indicadores y unidades para el análisis de la exposición del área
residencial.
Componente
Población
Espacio Urbano
Función
Indicador
Densidad Poblacional
Valor del Hogar
Densidad de Hogares
Unidades
2
Habitantes/km
2
Euros/m
2
Hogares/km
Para cada indicador usado para describir el área residencial se construye una grafica
donde los valores del indicador en cada barrio se organizan de mayor a menor. La Figura 2
muestra esta gráfica para el indicador población, su división en cuatro niveles y sus
respectivos valores relativos.
Figura 2 – Asignación de los valores relativos para el componente de población.
Para el análisis se ha utilizado un sistema de información geográfica para
representar los valores relativos asignados a cada barrio en un mapa de la ciudad para cada
indicador. Estos mapas nos ayuda a entender la distribución de la importancia del
componente estudiado. La Figura 3 muestra los mapas de valores relativos para la
densidad de población, el costo de las viviendas, y la densidad de hogares.
Figura 3 – Valores relativos asignados a cada barrio según los componentes del área
residencial.
Los valores relativos asignados a cada barrio se suman para obtener el valor global
del área residencial en cada uno. Según el valor global obtenido la exposición del área
residencial se clasificó en tres categorías: menos critico, crítico y mas crítico. La Figura 4
muestra el proceso de la clasificación de los valores globales del área residencial en cada
barrio. La Figura 5 muestra un mapa de Barcelona con las diferentes zonas que se forman
tras la agrupación de los valores globales.
Figura 4 – Clasificación del valor global del área residencial.
Figura 5 – Valores globales para el análisis de exposición del área residencial.
Tal y como se puede observar la porción central de la ciudad presenta los valores
globales mas críticos para el elemento del área residencial. Este hecho se debe a la
combinación de niveles altos y moderados de tanto la densidad de población como la de
hogares haciendo que esta área de la ciudad sea muy vulnerable en cualquier tipo de
emergencia.
En el caso de una emergencia sísmica es preciso prestar especial atención a estos
barrios para que sus edificios estén preparados para soportar el embate del evento sísmico
y sus responsables puedan manejar todas las posibles consecuencias de la alta exposición
de su área residencial como lo pueden ser un elevado número de pérdidas humanas, gran
número de personas atrapadas en los edificios y muchas personas que queden sin hogar.
Análisis de Otros Elementos en Riesgo
El análisis de la exposición del sistema urbano se aplicó a otros elementos en riesgo
como lo son la actividad económica, la actividad comercial, la disponibilidad de camas de
hospital, y la actividad turística utilizando diversos indicadores. Sus valores relativos y
globales se muestran en las Figuras 6, 7, 8, y 9, respectivamente.
Figura 6 – Análisis de la actividad económica en Barcelona.
Como se puede observar en las Figuras 6 y 7, existe un eje central en Barcelona a lo
largo del cual se concentran las actividades económicas y comerciales de la ciudad.
Independientemente de la hora del día en la que ocurra el evento, este eje podría
representar una gran fuente de victimas dada la alta densidad poblacional y laboral de los
mismos. Mas aun daños en este eje económico de Barcelona podría representaría graves
consecuencias a la economía de la ciudad.
Figura 7 – Análisis de la actividad comercial en Barcelona.
Los grandes hospitales con gran capacidad de camas se encuentran concentrados
en la porción oeste de la ciudad. Atención especial se debe prestar a estas estructuras
pues son criticas durante la emergencia que pueda ocurrir. Otro punto de importancia es que
las vías de acceso a estos hospitales no queden obstruidas impidiendo el transporte de
heridos al hospital mas próximo.
Figura 8 – Análisis de la disponibilidad de camas de hospital en Barcelona.
La Figura 9 muestra el análisis de la actividad turística en la ciudad de Barcelona.
La actividad turística, una de las mas importantes en la ciudad, también podría ser
seriamente afectada ante una emergencia. El área más crítica es el centro histórico de la
ciudad y su litoral donde existe la mayor concentración de turistas y se concentran gran
parte de los monumentos mas representativos y la actividad hostelera. Ante un evento
sísmico los monumentos mas antiguos podrían resultar muy afectados lo que debe ser
considerado a la hora de planificar la conservación de los monumentos de la ciudad.
Figura 9 – Análisis de la actividad turística en Barcelona.
La Figura 10 muestra la comparación de los valores globales obtenidos para cada
uno de estos elementos en cada barrio. Esta comparación servirá para determinar las zonas
mas criticas a la hora de enfrentarse la ciudad a una emergencia de cualquier tipo.
Figura 10 – Valores globales para los elementos en riesgo considerados.
Análisis de la Exposición del Sistema Urbano para el Periodo Normal
Luego de analizar los valores globales para cada uno de los elementos en riesgo
tomados en consideración se procede a contemplar el sistema urbano como un todo
asumiendo la acción en el mismo de un determinado evento. Durante esta aplicación
preliminar del la metodología USE se analizara el caso del periodo normal o periodo previo
al evento.
Durante el periodo normal se considera que todos los elementos están
presentes en el sistema urbano por lo que los valores globales de cada elemento son
sumados para dar un valor global total a cada barrio. El valor global total de cada barrio
para el periodo normal de muestra en la Figura 11.
Figura 11 – Valor global total para cada barrio durante el periodo normal.
Al ordenar los valores globales totales de mayor a menor, los barrios se pueden
agrupar según su nivel de exposición delineando así zonas dentro de la ciudad con niveles
similares de exposición. Entonces se delimitan tres áreas con valores globales bien
diferenciados como se puede observar en la Figura 12. Las zonas se han clasificado como
menos crítica, crítica y más critica según su nivel de valor global total.
Figura 12 – Valores globales para el análisis de exposición del área residencial.
Como se puede observar, la exposición del sistema urbano de Barcelona tiene su
máxima expresión en el centro de la ciudad, decreciendo hacia las afueras de la misma. La
zona más crítica corresponde al corazón de la actividad económica, comercial y turística de
la ciudad así como a los barrios con mayor exposición del área residencial. La zona
clasificada como crítica corresponde a barrios con buena disponibilidad de camas de
hospital para atender los casos de emergencia así como niveles medios en la exposición del
área residencial y las actividades económicas. Las zonas menos críticas corresponden a los
barrios periféricos de la ciudad donde por su carácter industrial y/o montañoso los elementos
analizados presentan niveles bajos de exposición.
Conclusiones
En esta primera aplicación de la metodología USE en Barcelona se han
estudiado los siguientes elementos del sistema urbano: el área residencial, la disponibilidad
de camas de hospital, y las actividades económicas, comerciales y turísticas de la ciudad.
Dentro del ámbito de este trabajo se ha desarrollado un sistema de información geográfico
que sirve de base para esta evaluación y que será de gran utilidad par su posible uso futuro
en un sistema integrado de gestión de riesgo.
El análisis ha reflejado una alta exposición de la zona central de ciudad donde los
elementos del área residencial y las actividades económicas, comerciales y turísticas
presentan altos niveles de exposición. También se ha visto que la mayor disponibilidad de
camas de hospital se encuentra concentrada en unos pocos barrios, principalmente en la
periferia de la ciudad, lo que podría considerarse un punto débil en el sistema urbano ante
un evento sísmico. Debido a la gran concentración de residentes y fuerza laboral en el
centro de la ciudad, un sismo podría causar muchos heridos, pérdidas humanas y personas
sin hogar independientemente de la hora en que ocurra. Además podría causar grandes
pérdidas económicas debido a la gran actividad económica que se concentra en esta zona.
En la continuación del análisis del sistema urbano se estudiará la exposición de las
vías de tránsito y se deberá analizar si las vías de acceso a los hospitales se pueden ver
afectadas ante el evento sísmico. También se tomarán en consideración la distribución de
otros centros de atención primaria que pueden contribuir a la rápida atención de heridos
durante la emergencia.
En el análisis de riesgo sísmico deberá compararse
cuidadosamente el número de camas de hospital disponibles con el número posible de
heridos y así determinar si éstas son suficientes.
El mapa final obtenido en esta aplicación preliminar podría cambiar al considerar en
el análisis la distribución de la actividad industrial en la ciudad, así como al incluir la
exposición en el sistema de los centros de educación, centros de cultura y ocio, centros
administrativos y las estaciones de policías y bomberos de la ciudad.
Referencias:
• Massure, P. 2002. “Urban system exposure and main steps of earthquake scenario at
urban scale”. Proc. of 12th European Conference of earthquake Engineering, Elsevier
Science Ldt., London.
• Mouroux, P., Bour, M. and the RISK-UE team (2002), “RISK-UE: an advanced
approach to earthquake risk scenarios with application to different European cities”.
Proc. of 12th European Conference of earthquake Engineering, Elsevier Science Ldt.,
London.
•
•
Luttof, C., Arnal, C., Masure, P. y Thierry P. (1998), “Projet GEMITIS Nice :
identification des principaux enjeux sur la ville de Nice”. Rapport BRGM R 39 907.
PEEM (2002), “Pla Específic d’Emergència Municipal per a risc sísmic”. Serveis de
Protecció Civil de l’Ajuntament de Barcelona.
Agradecimientos
Este trabajo se ha realizado como parte de la participación de la ciudad de Barcelona
en el proyecto europeo “RISK-UE: an advanced approach to earthquake risk scenarios with
application to different European cities” financiado por la Comunidad Europea bajo el
contrato: EVK4-CT-2000-00014.
EVALUACIÓN DEL RIESGO SÍSMICO DE CATALUNYA
Introducción
Existen determinadas áreas de Catalunya que se encuentran expuestas a un
riesgo mas grande de que se produzcan situaciones de emergencia sísmica.
Los estudios que conducen a la identificación de estas zonas constan
fundamentalmente por dos partes:
- La evaluación de la peligrosidad sísmica, que hace una estimación de la
intensidad del movimiento sísmic que puede razonablemente esperarse en
cada municipio de Catalunya da lugar al mapa de zonas sísmicas.
- La evaluación de la vulnerabilidad sísmica de las construcciones en todo
el territorio catalán, que hace una estimación de los daños que el movimiento
sísmico considerado puede causar sobre los municipios de Catalunya.
Construcciones tales como los edificios de viviendas y otros usos para la
población, en los cuales se encuentran los servicios imprescindibles para la
comunidad y debido a sus actividades, en caso de terremoto pueden hacer
que se incrementen los daños por efectos catastróficos asociados.
La combinación de éstos dos estudios permite la elaboración de un escenario
de riesgo para cada municipio de Catalunya.
El mapa de zonas sísmicas se ha basado en el mapa probabilista
modificado parcialmente por los resultados del mapa determinista en los
lugares donde la diferencia entre los dos mapas es importante. Este mapa
está referenciado a un suelo de tipo medio, que según la clasificación
geotécnica utilizada, corresponde a un suelo de tipo A (45% de los
municipios).
La evaluación probabilista de la peligrosidad sísmica se ha realizado con
un modelo zonificado. El proceso seguido para éste tipo de modelos se puede
resumir de la siguiente manera:
- En cada una de las zonas sismotectónicas y con los datos del catálogo se
ajustan los parámetros característicos del modelo de recurrencia de
terremotos utilizado
- Una vez se han deducido todas las distribucions de probabilidad de
recurrencia de terremotos de cada zona sismotectónica, se propagan los
efectos de la sismicidad de cada zona sismotectónica a cada punto del
territorio, de acuerdo con unas leyes de atenuación de la intensidad sísmica
con la distancia ajustadas para Catalunya.
- En cada uno de los puntos de Catalunya se estudian los efectos que
proceden de cada zona sismotectónica y se calcula la probabilidad de superar
una intensidad determinada en un período de tiempo dado, en este caso de
500 años.
El mapa determinista está representado por la intensidad máxima percibida
en cada punto de Catalunya como consecuencia de los terremotos conocidos
desde el siglo XIII.
- La estimación de ésta intensidad en cada punto de Catalunya se ha obtenido
aplicando a cada terremoro del catálogo un modelo de atenuación de la
intensidad con la distancia. De esta manera, en cada punto de Catalunya, se
puede saber la intensidad que probablemente se percibió por causa de cada
uno de los terremotos del catálogo. Con la consideración de los efectos de
todos los terremotos se puede deducir la intensidad máxima en cada punto.
Para tener en cuenta el efecto de la amplificación del movimiento sísmico
debido a los suelos blandos, se ha estudiato la geologia de cada uno de los
944 municipios de Catalunya y se ha realizado una clasificación geotécnica de
todos ellos utilizan 4 tipologias de suelos.
Se propone una clasificación geotécnica según cuatro tipos de suelos R, A, B
y C, con una respuesta en particular del fenómeno sísmico.
Esta clasificación de suelos está asociada a la velocidad que tienen las onda S
al atravesarlos.
- El suelo tipo R corresponde a una roca dura.
- El tipo A corresponde a rocas compactas.
- El tipo B a materiales semi-compactados.
- Por último, el tipo C corresponde a material no cohesionado.
El efecto de suelo solamente se ha considerado en los núcleos urbanos, ya
que la clasificación geotécnica se ha realizado únicamente para los núcleos
urbanos de los municipios. Para tener en cuenta las posibles amplificaciones
producides por suelos blandos, tipo B y C, y de acuerdo con estudios similares
realizados en otras zonas, se ha considerado un aumento de la intensidad
para cada uno de los 4 tipos de suelo diferenciados.
Las amplificaciones propuestas en los núcleos urbanos respecto a la
intensidad del mapa de zonas sísmicas son las siguientes:
- Tipo R : no se suma ningun grado de intensidad.
- Tipo A : no se suma ningun grado de intensidad.
- Tipo B : se suma 0.5 grados de intensidad a la intensidad del mapa de
zonas sísmicas.
- Tipo C : se suma 0.5 grados de intensidad a la intensidad del mapa de
zonas sísmicas.
El mapa de zonas sísmicas que resulta de considerar el efecto del suelo se
presenta a continuación:
Debido a la sismicidad moderada de la región, la vulnerabilidad sísmica de
los edificios actuales no ha sido puesta a prueba por ningún terremoto. Por
similitud a construcciones de vulnerabilidad conocida y a partir del
conocimiento de las técnicas constructivas del país, se ha podido hacer una
estimación de la vulnerabilidad sísmica del parque de los edificos existentes
en Catalunya.
El resultado de esta clasificación ha permitido establecer la distribución de los
edificios de cada municipio en clases de vulnerabilidad A, B, C y D
(clasificación EMS’92). Cada municipio ha sido catalogado de vulnerabilidad
alta (25 municipios), media (569 municipios) o baja (347 municipios).
A partir de la clasificación de los edificios en clases de vulnerabilidad, se ha
llevado a cabo una evaluación general de los daños que podrian reconocerse
en cada municipio de Cataluña, considerando las intensidades previstas en el
mapa de zonas sísmicas y el efecto del suelo.
La evaluación de los daños de los edificios se ha realizado a partir de matrices
de probabilidad de daños, obtenidas a partir de las observaciones de
terremotos recientes en Italia. Como resultado de la evaluación del daño
físico se obtiene el número de edificios de cada municipio distribuido según
los diferentes grados de daño. Como síntesis de los resultados obtenidos se
ha hecho una clasificación de los municipios según la distribución de los
diferentes grados de daño, con el objetivo de presentar una visión global del
deterioro por municipios. En este sentido se han determinado tres grupos de
municipios según el grado de daño: leve, moderado y grave.
En resumen, se consideran municipios seriamente dañados los que que
tendrían más del 40% de sus edificios afectados con daños moderados o
graves; moderadamente dañados, aquéllos que tendrian entre el 20% y el
40% de sus edificios con daños moderados o graves y ligeramente dañados
los que tendrían menos del 20% de esas categorías.
En la figura siguiente se presenta el resultado de aplicar esta clasificación al
conjunto de municipios de Cataluña. Aproximadamente un 25% de municipios
estaría en la categoría de seriamente dañados (danys greus), la mayoría
situados en la parte Norte, otro 25% moderadamente dañados (danys
moderats) y un 50% ligeramente dañados (danys lleugers).
Cabe señalar que el mapa no es el escenario de un sólo terremoto sino que
corresponde a las estimaciones de daño realizadas para las intensidades
atribuidas en el mapa de zonas sísmicas.
También se ha realizado una valoración de los daños físicos a las personas y
una estimación económica del daño físico de los edificios de viviendas.
Estos resultados se incorporan en el Pla d·Emergència Sísmica de Catalunya
(SISMICAT) que ha preparado la Conselleria de Interior, con el objetivo de
determinar que municipios tienen que realizar el plan de emergencia
municipal frente a los terremotos. El Plan ha sido homologado por la Comisión
Nacional de Protección Civil en el mes de junio de 2002.
El conjunto de estas informaciones será el objeto de la publicación del Volum
3 de l'Atles Sísmic de Catalunya.
Journal of Seismology 8: 25–40, 2004.
© 2004 Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands.
25
Seismic hazard zonation of Catalonia, Spain, integrating random
uncertainties
R. Secanell1,2,∗ , X. Goula1 , T. Susagna1,2 , J. Fleta1 & A. Roca1
1 Servei
Geològic de Catalunya, Institut Cartogràfic de Catalunya, Barcelona, Spain;
Barcelona, Spain; ∗ Now at GEOTER sarl, Clapiers, France
2 Observatory
Fabra,
Received 29 April 2002; accepted in revised form 5 September 2003
Key words: Catalonia, Montecarlo simulations, random uncertainties, seismic hazard, Spain
Abstract
In order to analyse the seismic hazard in Catalonia a new parametric earthquake dataset, in terms of macroseismic
intensities, has been used. A new seismotectonic zonation of the area under study and surrounding regions, which
takes into account the geologic and seismic data, is proposed. From these input data, an estimation of the seismicity
of the various seismotectonic zones has been carried out using both stationary and non-stationary models. As
seismicity does not show important non-stationarities, a hazard analysis, has been carried out with the parameters
from the stationary model. A sensitivity study, using the Montecarlo technique shows relatively small uncertainties.
For each point of the studied area the maximum likely felt intensity was also considered. A seismic hazard map
combining the probabilistic and deterministic models integrating uncertainties resulting from sensitivity analysis
is proposed.
Introduction
A seismic hazard assessment for Catalonia, situated in
the north-east of Spain, has been carried out and a seismic zonation of the region is proposed. Earlier studies
on seismic hazard assessment (Roca y Suriñach, 1982;
Muñoz, 1982; Martin Martin, 1984; Martin Martin,
1989; Egozcue et al., 1991; Mayer-Rosa et al., 1993)
pointed out the need for better input data, particularly in regions such as Catalonia where seismicity is
moderate in order to reduce the uncertainty obtained
in those studies. With this purpose, research oriented
toward the revision of the earthquake catalogue and to
the definition of an ‘objective’ seismotectonic frame
was undertaken in the last years. Thus, a new regional seismic hazard assessment has been performed
according to the following steps:
• Consideration of a new earthquake dataset for
Catalonia and its influencing area obtained from
the revision and critical comparison of the macroseismic data from different catalogues (Susagna et
al., 1996; Susagna and Goula, 1999). The patterns
followed are in agreement with the criteria estab-
•
•
•
•
lished in the preparation of a European Catalogue
within the BEECD Project (Albini and Stucchi,
1997), which harmonises the information from
different countries.
Consideration of a new seismotectonic zonation of
the study region taking explicitly into account the
different geologic, tectonic and seismic knowledge
of the area (Fleta et al., 1996; Autran et al., 1998).
Seismicity parameters for the different seismotectonic zones have been estimated from these input
data. Because seismicity is moderate, different
models of distribution on intercurrence times (stationary and non-stationary) have been used together the exponential distribution for the size of
earthquakes to estimate the rate of occurrence of
earthquakes. An extreme value model has been
also used.
Determination of attenuation laws of the intensity
versus distance, fitting the available seismic data
points of the study region.
Seismic hazard assessment is carried out using
two methods: a probabilistic zonified approach and
a deterministic non-zonified model. A sensitivity
26
analysis of the probabilistic assessment has been
carried out in order to investigate the influence of
the uncertainty of parameter values on the stability
of the results. A Monte-Carlo method is used to
determine the confidence of the results.
• Finally, a seismic hazard zonation associated to a
return period of 500 years combining the most representative facts of both approaches is proposed.
In this paper the hazard assessment was produced in
terms of epicentral intensity for two main reasons.
First the earthquake database, and in particular the
recent revision of the Catalan catalogue, is available
in MSK epicentral intensities and many intensities
data points are available and useful to propose attenuation relations. Second, this study is a first step of a
complete seismic risk assessment that was carried out
in our region for emergency plan purposes. Most of
the available ground motion-vulnerability-damage relationships are in terms of macroseismic intensities as
available damage observations are usually interpreted
in terms of intensity. It would be correct to correlate
PGA to percentage of damage through vulnerability
but, as PGA data are scarce, intensity can be used as a
rough ground motion indicator and fragility curves are
expressed by intensity.
Input data
In order to analyse the seismic hazard for Catalonia a
good earthquake dataset needs to be made both of information from this region and from the surroundings
(Figure 1), including two areas which could contribute
to the seismic hazard of Catalonia: the South-Eastern
part of Spain (zone D in Figure 1), and the South of
France (zone C in Figure 1). The working file used in
this work contains parametric data of each earthquake
according to the following information source.
1. For Catalonia (zone A in Figure 1) the seismic
information has been obtained from a new earthquake catalogue (Susagna and Goula, 1999). This
new catalogue contains information from earlier
earthquake catalogues (IGN, 1991; BRGM-CEAEDF, 1994; Fontserè and Iglésies, 1971; Suriñach
and Roca, 1982). A critical comparison (Susagna
et al., 1996) of the different information sources,
together with the inclusion of specific studies on
historical seismicity (Olivera et al., 1994; Susagna
et al., 1994), lead to the creation of this new revised catalogue for the study area. Special effort
was devoted to the revision of earthquakes with
epicentre near the border line between Spain and
France. The catalogue contains information about
800 earthquakes catalogued with different quality
index. About 200 of them have epicentral intensity
values equal or greater than V. This is the minimum
value of intensity considered in this seismic hazard
analysis.
2. For the Iberian Peninsula out of zone A (zones
B and D in Figure 1), the catalogue used is the
IGN (1991) completed with the work from Bisbal
(1984).
3. Finally, for the Pyrenees out of zone A (zone
C in Figure 1) the catalogues used are the IGN
(1991) and the French working file BRGM-CEAEDF (1994). To resume, the priority order used to
make the catalogue was the following: 1) zone A,
2) zone C, 3) zone D and finally, 4) zone B.
For the evaluation of seismic hazard a seismotectonic
zonation has been adopted because the knowledge on
active faults is poor. The basic hypothesis is that the
heterogeneity of the continental crust could explain the
distribution and other characteristics of seismicity.
For this first step the methodology proposed by
Grellet et al. (1993) has been applied which is based
on the analysis and mapping of different geological
aspects, named themes in this approach. Some modifications in the methodology have been introduced due
to differences of scale and geological context. The
variations of different parameters for selected themes
allow homogeneous tectonic zones to be identified
(Fleta et al., 1996). Thus, the tectonic zonation is
the first step that has been applied taking into account the more representative parameters of the crustal
structure, mainly coming from the inherited geological
structures.
A seismotectonic zonation was obtained, for probabilistic analysis purposes, from the tectonic zonation,
complemented by the seismicity distribution. Only
three of the eleven seismotectonic zones (num. 7, 10
and 11 on Figure 2) are defined by a simple seismicity
distribution criteria. The epicentres of all earthquakes
considered with the eleven seismotectonic zones proposed are shown in Figure 2. For the border area
between Spain and France the zones proposed are in
agreement with the preliminary zones established in
France (Autran et al., 1998).
27
Figure 1. Geographic situation of the region considered. A = study zone; B, C, D = zones contributing to the seismic hazard of the study zone.
28
Figure 2. Seismotectonic zonation of Catalonia and the surroundings and epicentres of all the earthquakes considered. Zones defined on the
basis of seismicity are represented by dashed borders.
Seismic occurrence models
The analysis of the seismicity has been carried out
fitting various seismic occurrence models to the available seismic data for each seismotectonic zone. A stationary Poisson model was used as intercurrence time
distribution and was combined with an exponential
magnitude distribution. This leads to a GutenbergRichter distribution of seismicity. Secondly, a nonstationary Poisson model was used. This model considers the Poisson parameter depending on time, λ(t).
Finally, two Gumbel (1954) distributions, Gumbel I
and Gumbel III, have been also fitted.
A completeness study of the seismic catalogue has
been carried out analysing the number of earthquakes
of each intensity level that occurred in different periods of time starting from the present days and going
back in time to the 13th century. The analysis of the
completeness has been made, basically, with a visual
analysis of the graphics of the seismicity of each zone.
It is considered as the complete period, the period
which first shows an earthquake rate decay. The max-
29
Table 1. Complete periods in years (counting from present time backward) for the different intensities recorded in each zone studied
INTENSITY
ZONE 1
ZONE 2
ZONE 4
ZONE 5
ZONE 6
ZONE 7
ZONE 8
ZONE 9
ZONE 10
ZONE 11
IV,IV-V
V,V-VI
VI,VI-VII
VII,VII-VIII
VIII,VIII-IX
IX,IX-X
X,X-XI
100
100
150
250
–
–
–
100
100
150
250
750
–
–
100
150
200
250
750
750
–
100
150
200
750
750
–
–
100
150
250
–
–
–
–
100
100
150
250
400
–
–
100
100
250
400
750
–
–
150
150
250
400
–
–
–
100
150
200
250
750
750
750
100
150
200
750
750
–
–
imum period considered is 750 years for the complete
catalogue.
This completeness study is performed for each
zone. It is possible to observe that periods of completeness obtained depend on the different circumstances
of each zone. Thus, for low levels of intensity, for
example, more populated zones have a period of completeness longer than less populated zones. The resulting completeness periods for each zone are shown in
Table 1. In zone 3 and in the background zone (zone
0) there are not enough data to perform this analysis.
We used a catalogue with aftershocks because we give
a higher importance to the energy released than to the
temporal dependence of the seismicity. This is a seismicity moderate region where the aftershocks are not
very often.
Renewal process
Combining a stationary Poisson process for the intercurrence times, and an exponential distribution of
magnitudes, we obtain the first model fitted (Goula
and Godefroy, 1985):
Pr(I ≥ i) = α ∗ (exp(−β ∗ (i − i0 ))
−exp(−β ∗ (Imax − i0 )))/
Figure 3. Truncated Gutenberg-Richter law for zone 4 (mean curve
± standard deviation). Squares represents observed number of
earthquakes per year for each intensity degree.
(1 − (exp(−β ∗ (imax − i0 )))
where Pr(I ≥ i) is the annual probability of exceeding,
or being equal, a value of the intensity i, i0 is the
minimum epicentral intensity considered, imax is the
maximum epicentral intensity allowed in each zone, α
is the mean annual activity rate for intensities greater
or equal to i0 , and β is a parameter related to the slope
of the Gutenberg-Richter law. The minimum intensity
considered in this study is V (M.S.K.). The maximum
intensity allowed in each seismic zone is imposed according to the seismic conditions of each source zone:
imax values are deduced from the maximum observed
intensity, for each zone, increasing one degree except
for zone 7 where observed intensity is increased by
two degrees because of the high level of seismicity and
the short period of available data in this zone.
Seismicity parameters α and β were computed following the maximum likelihood method proposed by
Weichert (1980). Table 2 shows, for each zone, its surface in km2 and the corresponding values of α and β
(mean values and standard deviations) and imax . The
most actives zones are the central Pyrenees (Zone 7)
30
Table 2. Parameters of truncated Gutenberg-Richter relation for each seismotectonic zone;
α and σ (α) are the mean value and standard deviation of the activity rate on number of
earthquakes per year; β and σ (β) mean value and standard deviation of the negative exponential parameter related to the slope of the Gutenberg-Richter relation; Imax, the maximum
epicentral intensity assigned to each zone
ZONE 1
ZONE 2
ZONE 4
ZONE 5
ZONE 6
ZONE 7
ZONE 8
ZONE 9
ZONE 10
ZONE 11
Surface (km2 )
α
σ (α)
β
σ (β)
h
imin
imax
14100
4600
16300
23100
8000
7200
7700
9600
19700
40100
0.100
0.128
0.157
0.040
0.099
0.957
0.218
0.070
0.635
0.060
0.030
0.033
0.030
0.014
0.025
0.090
0.040
0.020
0.059
0.016
1.864
1.608
1.256
1.319
1.977
1.420
1.716
1.737
1.201
0.886
0.559
0.324
0.186
0.373
0.640
0.116
0.246
0.214
0.083
0.242
7
7
10
10
10
15
15
10
10
10
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
VIII
IX
X
IX
VII
X
IX
VIII
XI
IX
and the zone 10 (situated outside Catalonia). Special
attention is given to zones 1, 2 and 4 due to the fact
that a great part of the population of Catalonia lives
there. Figure 3 shows an example of fitting the truncated Gutenberg-Richter model to the seismic data of
Zone 4.
Extreme value models
In order to test another way to estimate the parameters
of the occurrence model, we used the extreme value
law, widely used in the literature, that conceptually
represents the same process but in practice, only the
largest earthquakes are used.
The extreme-value, Gumbel I, distribution (Gumbel, 1954, 1958) was used:
G1n (z) = exp[−exp(−βG (z − u))],
where z is the variable related to the hazard (intensity), G(z) is the distribution function and β G and u
are the parameters of the function (Epstein and Lomnitz, 1966; Secanell, 1999). These parameters were
obtained using a linear regression analysis.
Gumbel III distribution (Gumbel, 1954, 1958) was
also fitted to the data:
w−z k
3
,
Gn (z) = exp −
w−U
where w, K and U are the parameters of the function.
The parameter w is related to the maximum intensity expected to occur in a region and was fixed to
be equal to imax in each seismotectonic source con-
sidered. The other parameters were obtained using a
linear regression analysis.
In order to fit Gumbel I and Gumbel III distributions to the seismic data, the original method proposed
by Gumbel (1954) using intensities (Roca et al., 1984)
has been applied. The observed extreme values of epicentral intensities, Ii , i = 1, . . ., N, corresponding to the
N time intervals of length t in which the sample is divided, have been ordered in increasing size: I1 ≤ I2 ≤
. . . ≤ Ij ≤ . . . ≤ IN and ‘plotting points’ Gj , computing
using the original rule Gj = G(Ij) = j /N+1, where j =
1, . . ., N (Gumbel, 1954). It is necessary to take into
account two parameter estimations: the time interval
duration and how the empty intervals have to be taken
into account. Different time interval durations (5, 10,
20, 50 years) were used to fit the available data. Long
time intervals do not provide enough data and short
time intervals increase the problem of empty intervals.
The analysis shows that the best fit to the available data
is obtained when the time interval is fixed to 10 years
(Secanell, 1999).
Concerning empty intervals different kind of estimations are possible as to eliminate empty time
intervals or to replace the time intervals with the minimum observed intensities. After a sensitivity analysis
using different time intervals (Secanell, 1999), it was
proved that the best solution was obtained assigning
to the empty time intervals the minimum observed
intensity in each seismotectonic zone.
Figure 4 shows the comparison between the activity rates (number of earthquakes per year) obtained
using the extreme value method and the Gutenberg-
31
It differs from a stationary Poisson model by the fact
of having a varying average occurrence time. In this
type of model, the number of arrivals in the time interval (t1 ,t2 ), N(t2 )-N(t1), is a random variable with a
probability mass function (Hong and Guo, 1995):
t2
t γ (τ )dτ
p[N(t2 ) − N(t1 ) = n] = 1
n!


t2
∗exp − γ (τ )dτ 
t1
where the activity rate, γ , and the return period, T, are
time dependent:
γ (t) = µλt λ−1
T (t) =
Figure 4. Comparison between the seismicity rates given by renewal process, Gumbel I and Gumbel III models for zone 4.
Richter law for a particular seismotectonic zone. It can
be seen that there are no great differences among the
different distributions, except for the largest intensities, around imax value.
Non stationary models
The non-stationary Poisson model proposed by Savy
(1978) and modified by Hong and Guo (1995) has
been applied. The model proposes a temporal occurrence of earthquakes following a Poisson law including a temporal dependence of the mean occurrence.
This temporal dependence in the parameter of Poisson,
λ(t), gives to the model the name of non-stationary
Poisson model. Thus, when a large period of time has
elapsed without the occurrence of a great earthquake,
its probability of occurrence is larger than in the years
following a major event.
The counting process proposed by this model is
based on the assumption of independent increments
and, at most, one occurrence at any instant of time.
1
µλt λ−1
The mean and the standard deviation are used to
determine the parameters µ and λ.
The initial idea was to carry out such analysis
in every seismotectonic zone, when the data were
sufficient. Therefore, a dynamic map of earthquake
occurrence and, in consequence, a dynamic hazard
map should be obtained. The results show that only
the analyses with intensities equal to or larger than VI
are possible. However, the standard deviations are, in
these cases, large. This fact is due to the lack of data
when working with individual seismotectonic zones.
In order to avoid large errors, an analysis for
the whole Catalan territory was carried out. Then
the period of recurrence for only intensity VIII was
studied.
Figure 5 shows the variation of the return periods obtained with the non-stationary Poisson model
for different times elapsed since the occurrence of the
last earthquake of intensity VIII. It can be noticed
that, for the years following a major earthquake, the
return period for an earthquake of the considered intensity is very long. This shows a low probability of
occurrence of earthquakes after a big one, as expected. However, it can be noticed that the return period
decreases slowly when the time elapsed since the last
event increases with a near asymptotic trend to 85
years (which is the return period obtained through
Gutenberg-Richter approach), i.e. the return period becomes independent of the elapsed time since the last
event. Therefore, our catalogue gives evidence of a
stationary behaviour.
From the analysis and comparison among the different occurrence models it is possible to deduce
that:
32
Figure 5. Variation of the return periods obtained with the non stationary Poisson model for different times elapsed since the occurrence of the
last earthquake of intensity VIII, or greater, for the whole area of study.
• The truncated Gutenberg-Richter model can be
applied to almost all seismotectonic sources.
• The extreme value models and the non stationary
model can only be applied to the seismotectonic
sources where there are enough data.
• The results obtained using extreme value models
have a great variability depending on the input
parameters used. In particular, the time intervals
and the way that empty intervals are considered
(deleting them or fixing an arbitrary intensity).
• In spite of above mentioned uncertainty, the mean
values of obtained parameters using Gumbel I,
Gumbel III and renewal process models lead to
similar values of return periods associated to different intensities (except for major intensities)
(Figure 4).
• The application of a non-stationary model shows
an almost stationary behaviour for the seismicity
of the whole territory.
For these reasons, the truncated Gutenberg-Richter
model has been used to estimate, for each seismotectonic zone, the seismicity parameters (α, β, h and
Imax ) to be considered for probabilistic seismic hazard
assessment.
Attenuation laws and seismic hazard assessment
It is well known that a crucial point in seismic hazard
assessment is how to consider the attenuation process.
In this study attenuation has been adapted to each
seismotectonic zone.
The attenuation law used is the model proposed by
Sponheuer (1960):
b
(r 2 + h2 )/ h
I0 − I = k ∗ log
+k ∗ γ ∗ loge
r 2 + h2 − h
where I0 is the epicentral intensity, I the intensity value
at a site located at epicentral distance r, h the focal
depth, b the geometrical spreading parameter, γ the
anelastic attenuation coefficient and k is a factor relating intensity to the logarithm of the ground motion
amplitude. The model was applied to the available felt
intensities of 100 moderate earthquakes that occurred
in the 20th century and to the felt intensities maps
of four major and well-documented historical earthquakes of the study area, mainly from the middle age
(Secanell, 1998, 1999 and Ambraseys, 1985). These
studies fixed the values of the parameters b and k equal
to 1 and 3 respectively (Sponheuer, 1960). We have
preferred to fix two parameters, b and k, and obtain
a good control of the other parameters (h and γ ) than
33
to fit three parameters and to have a great uncertainty
on them. As an example, the fit of the attenuation law
to the data points for the earthquake occurred the 19th
of November of 1923 (from Susagna et al., 1994) is
shown in Figure 6.
The obtained focal depths for the totality of fitted
laws range between 5 and 15 km and very low values (∼0.001 km−1 ) of γ attenuation parameter are
obtained.
The observed lower attenuation for some of the
earthquakes that occurred in the Pyrenees is due to
their higher depth in zones 4, 7 and 8; in these regions
depth is supposed to vary between 10 and 15 km while
for the rest of the zones the depth is supposed to range
from 5 to 10 km. This choice is supported by geological and instrumental seismic data, by the analysis of
attenuation data points and attenuation data maps of
well-documented earthquakes and, finally, some studies made in France give to these zones a similar depth
that we used (Autran et al., 1998).
The anelastic attenuation used was finally γ =
0.001 km−1 for all zones except for zone 10,
where a greater value was applied. The value γ =
0.001 km−1 was already proposed by several earlier
studies (Susagna et al., 1994; Secanell et al., 1996).
The higher anelastic attenuation arbitrarily imposed
(γ = 0.1 km−1 ) to the zone 10 corresponding to the
South of Spain is due to the fact that no earthquake that
occurred in this zone has ever been felt in Catalonia.
With the attenuation law adapted for each seismotectonic zone, seismic hazard assessment was
carried out using two models: a deterministic nonzonified method and a probabilistic zonified method.
Seismic hazard maps based on both methods are
proposed.
The maximum felt intensity map is obtained applying the attenuation relation to every earthquake
existing in the catalogue, then computing for each grid
point the maximum derived intensity. No attenuation
was considered around the epicenter up to distances
(Ro ) between 2 and 10 km depending on the intensity
of the event to take into account the seismic source size
in cases of high epicentral intensities (major events).
The resulting map is presented in Figure 7 and
shows the maximum intensity likely historically felt
in each point of Catalonia.
The procedure used for the probabilistic assessment is essentially based on the Cornell method
(1968), later modified by McGuire (1976) and adapted by Goula and Godefroy (1985) for using the
Sponheuer attenuation law and a truncated Gutenberg-
Richter recurrence model. Seismicity is considered
distributed on homogeneous seismic sources, each
of them characterised by the seismicity parameters
defined in Table 2.
The probabilistic seismic hazard map presented in
Figure 8 shows the intensity level (as a continuous
parameter) corresponding to a return period of 500
years. The obtained intensities range from less than
VI in the South to VII-VIII in the Northwest part of
Catalonia.
It is important to remark that the random uncertainties on attenuation laws are integrated in the
computation process. A standard deviation equal to
0.5 degrees of intensity was used in our calculation
process.
Random uncertainty analysis
A sensitivity analysis has been carried out in order to
investigate the influence of the uncertainty of the input
parameters on the stability of the results of the probabilistic method. For this purpose a Monte-Carlo method
has been applied.
For each seismotectonic zone the parameters controlling the seismicity were considered as probability
distribution functions in the following way:
• α and β are considered as random variables following a Gaussian probability distributions with
the mean and standard deviation values already
presented in Table 2.
• Depth, h, and distance without attenuation, R0 , are
considered as random variables following Gaussian probability distributions. The mean value of
the depth corresponds to the value used to determine the seismic hazard and the standard deviation is
considered to be equal to 5 km. The mean value R0
corresponds to the value used in the hazard assessment and standard deviation of R0 is taken equal
to a half of R0 .
• The maximum possible intensity of each zone,
Imax was considered as random variable following
a triangular probability distribution, with P(Imax =
Iobs ) = 0.25, P(Imax = Iobs+1) = 0.5 and P(Imax =
Iobs +2) = 0.25 where the Iobs corresponds to the
maximum intensity observed in the zone.
One hundred random values of each one of the abovementioned parameters were generated for every seismotectonic zone. Then 100 random computations
were performed in order to estimate the seismic hazard
34
Figure 6. Available macroseismic data of the 19/11/1923 earthquake with epicentral intensity VIII and attenuation law (Sponheuer, 1960)
adjusted (mean curve ± standard deviation). Focal depth = 5 km and 0.001 km−1 for γ parameter.
in six selected cities: Barcelona, Girona, Tarragona,
Lleida, Olot and Viella.
The distributions of obtained intensities associated
to the return periods of 500 years were characterised
with the mean value and the standard deviation. It was
proved that the results did not differ when more than
100 random samples were used.
The χ-square test does not show an unacceptable
approximation to a Gaussian distribution in the cities
studied. As an example, the results obtained with the
Montecarlo method and the fitting Gaussian curve for
Barcelona city is shown in Figure 9.
An analysis of the uncertainty of seismic hazard
assessment, measured as the standard deviation of the
intensity, has been carried out in four return periods,
500, 1000, 2000 and 10000 years. The analysis was
performed in the six selected cities of Catalonia.
An example of seismic hazard curves, represented
by mean values and one standard deviation is shown
for 6 cities in the Figure 10. We can observe, for
example, that the uncertainty varies from 0.3 degrees
of intensity for the return period of 500 years to 0.4
degrees of intensity for the extreme return period of
10000 years in Barcelona. In the other cities the variation of the uncertainty between the return period of
500 years and the return period of 10000 years is also
about 0.1 degrees of intensity. The mean values of
intensities (I¯t ) and their associated uncertainties with
the return periods used, obtained in the six selected
cities of Catalonia are shown on Table 3. However, we
35
Figure 7. Map showing the maximum intensities historically felt in Catalonia.
Table 3. Mean values I¯t and standard deviations σ (I¯t ) of the intensities obtained in some cities for return periods of 500,
1000, 2000 and 10000 years
500 years
1000 years
2000 years
10000 years
BARCELONA
σ (I¯t )
I¯t
LLEIDA
I¯t
σ (I¯t )
TARRAGONA
I¯t
σ (I¯t )
GIRONA
I¯t
σ (I¯t )
OLOT
I¯t
σ (I¯t )
VIELLA
I¯t
σ (I¯t )
6.52
6.87
7.19
7.81
6.16
6.49
6.8
7.4
5.92
6.23
6.51
7.07
6.89
7.33
7.74
8.54
6.99
7.43
7.83
8.6
7.34
7.7
8.04
8.71
0.31
0.33
0.33
0.38
0.3
0.3
0.35
0.38
have to point out that values of 0.3 or 0.4 MSK degrees
are meaningless. Therefore, the uncertainty due to the
random variables in terms of intensity is not significant
and future efforts will be needed to quantify epistemic
uncertainties.
0.25
0.26
0.29
0.31
0.32
0.34
0.37
0.42
0.34
0.38
0.4
0.45
0.26
0.29
0.3
0.35
Resulting hazard map
Finally, a seismic hazard map based on the main facts
of the probabilistic and considering also the deterministic model is proposed. The resulting map is based on
the probabilistic map corresponding to a return period
of 500 years. Then, the intensity values given in the
36
Figure 8. Probabilistic seismic hazard map associated to a return period of 500 years in terms of half degrees of intensity.
Figure 9. Frequency of the intensities for Barcelona associated to a return period of 500 years obtained using 100 computations (Montecarlo
method) and their fit with a gaussian distribution characterised by the mean and the standard deviation of the obtained distribution.
37
Figure 10. Seismic hazard curves (mean values and one standard deviation) obtained for the cities of Barcelona, Viella, Olot, Girona, Lleida
and Tarragona.
38
probabilistic (Figure 8) and the deterministic maps
(Figure 7), are compared. Let ID and I500 be the estimated intensities, for each point, in the deterministic
and probabilistic maps, respectively. If ID > I500 +
1 then an intensity I = I500 + 0.5 is assigned in the
finally proposed map. If I500 > ID + 1 then I = I500 –
0.5. We added or subtracted 0.5 degrees because this is
the minimum value having some sense taking into account the MSK scale. This value is near to the standard
deviation obtained in the uncertainty analysis.
Therefore, the proposed map considers two facts:
the main historic characteristics of the seismicity of
Catalonia shown in the deterministic map and the
statistics of the whole available data provided by the
probabilistic map. It can be pointed out that the increases or decreases of intensity applied are quite
similar to the standard deviation observed in the sensitivity analysis. The resulting seismic hazard map is
shown in Figure 11.
Therefore, the proposed map still can be considered a probabilistic hazard map associated to a
return period of 500 years according to the following
considerations:
• In the Southern part of the region, the intensities
proposed by the resulting map are equivalent to
the mean values less a standard deviation deduced
from the sensitivity analysis of the probabilistic
assessment.
• In the central part of Catalonia, the intensities
proposed are equal to the mean value deduced
from the sensitivity analysis of the probabilistic
assessment.
• In the Northern part of the study region, the intensity degree proposed corresponds to the mean value
plus, approximately, a standard deviation deduced
from the sensitivity analysis of the probabilistic
assessment.
Given that the proposed map will be used for a regional risk analysis and for seismic codes, the boundaries of the seismic zones drawn in fig 11 correspond
to administrative limits (municipalities).
Conclusions
A new seismic hazard assessment for Catalonia has
been carried out, taking into account a recently revised
earthquake catalogue and a seismotectonic zonation
defined by tectonic zonation and seismicity.
Different seismicity models of occurrence are applied to deduce the seismicity behaviour of the Cata-
lonian territory. First, a renewal process was used
as a stationary Poissonian model. Secondly, two extreme value models developed by Gumbel (1954) were
used in some source zones showing, for high intensities, a good agreement with return periods calculated
by means of the stationary Poisson process. Finally,
a non-stationary model initially developed by Savy
(1978) and modified by Hong and Guo (1995) was
successfully used. Its application shows an almost stationary behaviour for the whole region. Therefore, the
seismic hazard has been calculated by using a model
based on the Cornell (1968) method, later modified
by McGuire (1976), and adapted for the possibility
of using the Sponheuer attenuation law and a truncated Gutenberg-Richter recurrence model (Goula and
Godefroy, 1985).
The analysis of the attenuation law in Catalonia
shows a low anelastic attenuation with values less than
0.001 km−1 for the γ parameter and focal depth ranging between 5 and 15 km. A standard deviation of 0.5
intensity degrees was used in the code of calculus.
The sensitivity analysis carried out using MonteCarlo method in six selected cities of Catalonia shows
a Gaussian behaviour with standard deviation of the
intensity associated to return periods of 500 years less
than 0.5 intensity degrees.
The resulting seismic hazard map proposed for a
return period of 500 years is based on the main characteristics of the probabilistic map and is modified
incorporating some characteristics of the deterministic
analysis. The intensity values range from V-VI in the
Southern region of Catalonia to VII-VIII to the North.
Acknowledgements
We want to thank CEA/IPSN for providing seismic and geological data from France; to J. Escuer and GEO-TER s.a.r.l. for their participation
in the seismotectonic zonation; to the Association
Française de Génie Parasismique (AFPS) for discussions concerning seismotectonic zonation on the
Pyrenees area; to the Instituto Geográfico Nacional
(IGN) for supplying seismicity data; to the Direcció
General d’Arquitectura i Habitatge de la Generalitat
de Catalunya for supporting the study; to the GIS
group of the ICC for assisting us on data processing
and mapping. The tasks of revision of the earthquake
catalogue were been partially founded by CEC Project BEECD (Contract number EV5V-CT94-0497).
We also want to acknowledge the work done by the
39
Figure 11. Resulting seismic hazard map for a return period of 500 years taking into account the most representative results of deterministic
and probabilistic seismic hazard assessments.
40
referees who reviewed this article and for their useful
remarks.
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Puerto de la Cruz. Tenerife.
Medidas de deformación del terreno a vista de satélite
Oscar Mora(1), Vicenç Palà(1), Roman Arbiol(1), Albert Adell(2) y Marga Torre(2)
(1)
Unidad de Teledetección. Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC). Parc de Montjuïc, 08038, Barcelona.
Unidad de Desarrollo Informático. Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC). Parc de Montjuïc, 08038, Barcelona.
(2)
Resumen
En este artículo se presenta la técnica desarrollada
por el Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC) para
la generación de mapas de deformación del terreno
mediante la utilización de sistemas radar
embarcados en satélite. Estos sistemas radar más
conocidos como SAR (Radar de Apertura Sintética)
permiten la obtención de imágenes de la
reflectividad del terreno, que posteriormente son
procesadas
mediante
técnicas
DInSAR
(Interferometría SAR Diferencial) para la
generación de mapas precisos de la deformación del
suelo. La gran ventaja de estas técnicas es la
posibilidad de monitorizar grandes áreas sin
necesidad de medidas de campo y por lo tanto a
muy bajo coste. En este trabajo se presentan
diversos resultados obtenidos mediante la
implementación del software DISICC (Differential
Interferometry SAR ICC) de DInSAR avanzado que
muestran el gran potencial de dicha técnica.
1.
Introducción
Uno de los grandes problemas de la
monitorización de los movimientos de un área de
terreno determinada es el gran esfuerzo económico
y humano necesario para establecer y medir
regularmente una serie de puntos de control sobre el
mismo. Si la zona a estudiar es muy extensa el
problema se puede multiplicar en varios órdenes de
magnitud, y más aún, si no tenemos la absoluta
certeza de que se están produciendo deformaciones
del terreno dicha campaña de medidas seguramente
nunca llegará a realizarse.
Teniendo en cuenta todas estas limitaciones se
puede concluir que sería de gran interés un sistema
automático capaz de generar mapas de deformación
sin la necesidad de acceder físicamente a la zona
bajo estudio. Con dicho sistema sería posible
monitorizar periódicamente grandes áreas para el
control de riesgos a un coste muy inferior al
necesario utilizando medidas de campo.
En este trabajo se presenta la implementación
del Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC) de una
novedosa tecnología conocida como Interferometría
Diferencial SAR (DInSAR) [1]. Dicha técnica,
mediante la utilización de imágenes radar de la
reflectividad del terreno adquiridas por satélite, es
capaz de generar mapas de deformación del terreno
con precisión milimétrica.
Las imágenes utilizadas en este estudio
proceden de los satélites de la Agencia Espacial
Europea (ESA) ERS-1/2 y ENVISAT, abarcando el
período temporal comprendido entre el año 1992 y
la actualidad. Teniendo en cuenta que cada imagen
abarca una extensión de 100 x 100 Km a una
resolución espacial de unos 20 metros, la cantidad
de información referente a los movimientos del
terreno recuperada mediante la técnica presentada
por el ICC es extraordinariamente superior a
cualquier campaña de medidas de campo.
El trabajo aquí presentado se ha divido en los
siguientes apartados:
• En primer lugar se realiza un repaso de la
Interferometría Diferencial, presentando la
formulación básica de la medida de
deformación del terreno.
• Posteriormente se presenta la técnica y el
software desarrollado en el ICC, denominado
DISICC (Differential Interferometry SAR
ICC), que aplica una técnica avanzada de
DInSAR para obtener precisiones milimétricas
en las medidas.
• Finalmente se presentan resultados con datos
satélite (ERS-1/2 y ENVISAT) de diversas
zonas de interés en Catalunya conjuntamente
con medidas de campo obtenidas mediante
técnicas tradicionales.
2.
Interferometría Diferencial
Las técnicas DInSAR consisten en la
combinación de dos imágenes SAR de la misma
zona adquiridas desde posiciones ligeramente
diferentes, tal y como se puede apreciar en la Fig. 1.
El resultado de esta combinación es una nueva
imagen conocida como interferograma, cuya
componente de fase está integrada por los
siguientes términos [1] [2]:
Figura 1: Esquema de adquisición de imágenes
para un par interferométrico.
∆Φ Int = Φ Topo + Φ Mov + Φ Atm + Φ Noise (1)
Donde ΦTopo es el término relacionado con la
topografía del terreno, ΦMov es la componente de
fase correspondiente al movimiento del terreno,
ΦAtm es la componente ruidosa causada por las
diferentes condiciones atmosféricas entre las dos
adquisiciones SAR y ΦNoise es el ruido térmico de
las medidas.
Para obtener medidas de deformación del
terreno tendremos que cancelar o minimizar los
efectos de las componentes no deseadas, que serán
la topografía, los efectos atmosféricos y el ruido
térmico. Al trabajar con técnicas DInSAR clásicas
el problema principal radica en la presencia de los
artefactos atmosféricos, difíciles de eliminar
utilizando un solo par interferométrico. Sin
embargo, el término relacionado con la topografía
del terreno podrá ser cancelado con la ayuda de un
Mapa de Elevaciones del Terreno (MET) y los
parámetros orbitales de las adquisiciones.
De todas formas, tanto la imposibilidad de
eliminar la componente atmosférica como las
imprecisiones del MET condicionarán en gran
medida la precisión obtenida en la medición del
movimiento del terreno. Por esta razón, son
necesarias técnicas avanzadas como la que se
presenta a continuación [2].
3.
El software DISICC
El paquete de software DISICC ha sido creado
para superar las limitaciones intrínsecas de la
Interferometría
Diferencial
clásica.
Su
funcionamiento está basado no en la creación de un
único interferograma (dos imágenes SAR), sino en
la generación de un conjunto de pares
interferométricos con imágenes adquiridas en
diferentes fechas. Con este preámbulo se consigue
una redundancia de los datos obtenidos que
permitirá la minimización de los errores
topográficos y artefactos atmosféricos.
La primera etapa de la técnica implementada
consiste en la selección de aquellos píxeles de la
imagen que presentan una buena calidad para la
medición de la deformación del terreno. Esto es
necesario puesto que dependiendo del tipo de
terreno (urbano, boscoso, desértico…) la calidad de
la fase interferométrica variará considerablemente.
Por ejemplo, los suelos urbanos suelen proporcionar
una gran calidad de señal incluso para pares
interferométricos con separaciones temporales de
diversos años. Por el contrario, los suelos boscosos
pueden perder la calidad de medida en pares
separados sólo algunos días. DISICC realiza esta
selección de píxeles utilizando la información de
coherencia del conjunto de interferogramas
disponibles mediante un umbral seleccionable por
el usuario.
Una vez se han seleccionado los píxeles útiles
para el estudio de subsidencia se procede a una
triangulación de la superficie, donde cada vértice de
los triángulos se corresponde con uno de los píxeles
seleccionados en la etapa anterior. Esto se realiza de
esta manera porque DISICC calcula los gradientes
de deformación del terreno para cada arista de la
red de triangulación, ya que trabajando de esta
forma la fase interferométrica (en este caso
incrementos de fase) presenta una mayor calidad.
Una gran ventaja de este procedimiento es que los
artefactos atmosféricos, que presentan una baja
variabilidad en el espacio, quedan minimizados al
relacionar píxeles cercanos en la triangulación.
La siguiente etapa del software DISICC
consiste en calcular los gradientes de deformación a
partir de los incrementos de fase interferométrica
para cada arista de la triangulación. Esto se realiza
mediante el ajuste por mínimos cuadrados de los
datos correspondientes a cada arista para todos los
interferogramas generados respecto al siguiente
modelo:
∆Φ mod (T ) = C1 ⋅ ∆ε + C 2 ⋅ T ⋅ ∆v
(2)
Donde C1 y C2 son constantes, ∆ε es el
incremento de error topográfico, T es el intervalo
temporal y ∆v el incremento de velocidad de
deformación del terreno.
Finalmente, una vez calculados los gradientes
del movimiento se procede al cálculo de la
velocidad absoluta de cada píxel mediante la
integración de los incrementos obtenidos del ajuste
de la ecuación 2. Después de este proceso, el
software DISICC devuelve al usuario el mapa de
velocidad media del terreno para el intervalo
temporal comprendido entre la primera y la última
imagen SAR utilizadas en el estudio.
4.
Resultados
A continuación se presentan resultados con
datos SAR reales correspondientes a diversas zonas
de Catalunya. Las imágenes SAR utilizadas han
sido adquiridas por los satélites ERS-1/2 y
ENVISAT entre los años 1992 y 2004. La
combinación de datos de diversas plataformas
demuestra la gran flexibilidad de la metodología
presentada y asegura su funcionamiento con datos
de futuros satélites, permitiendo la realización de
estudios con amplios rangos temporales.
En primer lugar se presentan los resultados
obtenidos sobre la zona sur de la ciudad de
Barcelona para el intervalo temporal comprendido
entre Noviembre de 1992 y Septiembre de 2004
(ver Fig. 2). Se puede apreciar cómo la zona de la
ciudad es claramente estable presentando tonos de
color verdoso que se corresponden con valores de
velocidad de deformación entorno a cero. Sin
embargo la zona de la desembocadura del río
Llobregat al sur de la ciudad presenta diversas
zonas de color amarillo (velocidad entre -0.5 y -1.0
centímetros al año) e incluso tonalidades naranjas
(entre -1.0 y -1.5 centímetros al año). Cabe destacar
que estos valores de deformación del terreno se
ajustan perfectamente a las previsiones de los
geólogos sobre esta zona, sin embargo, la
imposibilidad de disponer de medidas de campo de
control impide realizar una comparación entre las
diferentes metodologías. Es en estos casos dónde la
técnica presentada tiene su mayor valor, ya que nos
permite observar zonas que nunca antes habían sido
medidas.
Figura 2: Mapa de deformación del terreno (cm/año) de la zona sur de la ciudad de Barcelona. Combinación de
datos ERS y ENVISAT desde Noviembre de 1992 hasta Septiembre de 2004.
Figura 3: Izquierda: Deformación del terreno (cm/año) en Sallent. Datos ERS desde Noviembre de 1992 hasta
Diciembre de 1999. Derecha: Medidas de deformación sobre el barrio de la Estación de Sallent durante 2004.
El segundo caso estudiado es el de Sallent en la
comarca del Bages. Se trata de una zona muy
interesante ya que uno de sus barrios (el Barri de
l’Estació) está afectado por fuertes subsidencias del
terreno ocurridas durante los últimos años. Además,
y a diferencia del estudio de la ciudad de Barcelona,
se dispone de medidas de campo realizas mediante
nivelación precisa. De todas formas, dichas
medidas se corresponden al año 2004, y los datos
de satélite disponibles en este estudio van desde
1992 hasta 1999. Como se puede comprobar, los
espacios temporales son totalmente disjuntos, y por
lo tanto, al tratarse de una subsidencia con una
componente importante de no linealidad, los valores
absolutos de las medidas serán dispares. Sin
embargo, tal y como se puede apreciar en la Fig. 3,
esta comparación permite observar como el proceso
de deformación se ha acelerado en los últimos años
(con un máximo de -2 cm/año antes de 1999 y -4
cm/año para el 2004), demostrando como en la
actualidad el proceso sigue totalmente activo.
Igualmente, se puede observar como el patrón de
deformación en el Barri de l’Estació se corresponde
perfectamente entre el resultado obtenido por el
DISICC y las medidas de campo, corroborando el
perfecto funcionamiento del software del ICC.
Además, la nueva técnica permite monitorizar el
centro del municipio (zona norte) donde se puede
apreciar la estabilidad del terreno.
5.
Conclusiones
En este trabajo se ha presentado la
implementación de las herramientas DInSAR
avanzadas (DISICC) por parte del ICC. Destacan la
flexibilidad para utilizar datos procedentes de
diversos satélites y su robustez para monitorizar
grandes áreas. Finalmente, el buen funcionamiento
del software ha quedado demostrado mediante el
análisis de dos zonas afectadas por subsidencias.
6.
[1]
[2]
Referencias
Arbiol, R., Palà, V., Pérez, F., Castillo, M.,
Crosetto, M. “Aplicaciones de la tecnología
INSAR a la cartografía”, IX Congreso
Nacional de Teledetección, Lleida, 19-21
Septiembre de 2001.
Mora, O., Mallorquí, J., Broquetas, A. “Linear
and Nonlinear Terrain Deformation Maps
From a Reduced Set of Interferometric SAR
Images", IEEE Transactions on Geoscience
and Remote Sensing, Vol. 41, No. 10, Octubre
2003.
STRIP ADJUSTMENT OF LIDAR DATA
W. Kornus, A. Ruiz
Institut Cartogràfic de Catalunya, Parc de Montjuïc, E-08038 Barcelona
wkornus@icc.es, aruiz@icc.es
Commission III, WG III/3
KEY WORDS: Lidar, Strip Adjustment, DTM, Accuracy
ABSTRACT:
LIght Detection And Ranging (LIDAR) is a technique, which allows for measuring a huge amount of object point coordinates with
accuracies up to some centimeters in short time. Their conversion into a highly accurate Digital Terrain Model (DTM) requires a
careful handling of the single processing steps, from the flight planning until the manual revision of the generated DTM, considering
the different error sources. In addition it must be ensured, that the LIDAR system maintains correctly calibrated during all the flight
sessions.
This paper describes a simple adjustment approach, which compensates for the mayor part of systematic vertical errors, mainly
originating from the GPS, and it allows for almost automatic processing also of huge amounts of laser data. The approach was
developed and applied in the framework of a real project, whose objective was to generate a highly accurate DTM of the Eastern Ter
river. The obtained results of two selected sub-blocks are presented, which are also verified by independent check points.
1. INTRODUCTION
LIDAR is affected by many error sources, contaminating the
laser data with random and systematic errors. The analysis and
the adequate modeling of those errors in the data processing is a
mayor issue of research since LIDAR has become a recognized
and widely used mean to generate high quality DTMs. A
comprehensive survey of those errors e.g. can be found in
[Schenk, 2001]. There also exist quite a series of approaches to
reduce systematic errors in laser strips (see e.g. [Crombaghs et
al. 2000], [Maas 2000] or [Vosselman and Maas, 2001]), which
partly have already been implemented in commercial software
packages [Burman 2002]. The approaches are quite complex,
either non-automatic or limited to small data samples, which
poses problems to a time- and cost-effective compilation of that
large amount of data, that modern 25- or 50-kHz LIDARSystems are able to collect.
This paper describes a rather simple approach, which is almost
fully automatic and allows for accurate DTM generation of wide
areas in reasonable time. It was developed and applied in the
framework of the “Ter-project”, whose objective was to
generate a highly accurate DTM of the Eastern Ter river, an
area of approximately 200 km2. Since the accuracy requirements
were high in altitude, but low in planimetry, the approach
concentrates on the modeling of height errors and neglects
horizontal errors in a first approximation.
The entire data set is subdivided into 4 sub-blocks (Central,
West, North and South). In the following the approach is
described and the results, which have been obtained in the
project, are outlined and discussed. Since the results for the 4
sub-blocks came up quite similar, this paper only refers to the
Central and the Western sub-blocks (in the following called
block A and B), for which also two check-sites with additional
independent check points were available.
Figure 1: Location of blocks A and B of the Ter-project
2. PREPARATION
The approach implies a special block design and, of course, it
also requires a well calibrated LIDAR system
2.1 Block design
The modified block design employs additional crossing flight
strips and control areas (CAs). Their numbers depend on the
size and the shape of the block. Each data strip must be covered
by at least one crossing strip, i.e. for a regular block with all
parallel flight strips one crossing strip and one CA is sufficient,
while in case of more complicated block shapes more crossing
strips may be required. To increase redundancy and confidence
of the later adjustment it is recommended, that CAs are covered
by a crossing flight strip and longer data strips are crossed by
more than one strip. The latter will reduce errors, introduced by
GPS accuracy variation, which might occur during long strips.
If the block consists of a series of different regular sub-blocks,
as it is the case in the example shown in Figure 2, isolated subblocks should be fixed by an additional CA.
As CAs usually soccer fields are selected, which are plane and
thus, a possible horizontal error in a laser point would not affect
its vertical component. As an example, Figure 2 shows the
design of block A, containing 5 CAs and 50 data strips. In this
project more than 20 control points were measured within each
CA by field survey.
horizontal errors of the LIDAR points. A narrow scan angle of
±5º keeps the effect of the attitude and the mirror angle errors
on the measured height values small. Their bigger horizontal
effects are considered to be still small enough to be neglected.
The same way we care only for GPS height errors (rather than
horizontal errors), which probably constitute the mayor error
source in the DTM generation process. Due to the spatial
distribution of the visible GPS satellites the GPS height errors
are normally larger than the horizontal errors.
The data collection was restricted to GPS windows with at least
6 visible satellites and a PDOP of 4 or less at a maximum
distance to the GPS ground station of 30 km. Although the
trajectory of the sensor has been computed to an estimated
accuracy of 10 cm we obtained poor absolute accuracy of the
LIDAR data with systematic errors up to 20 cm [Ruiz et al.
2002]. These large shifts have also been found by other
investigators [Huising et al. 1998], [Crombaghs et al. 2000].
The LIDAR system is calibrated by calibration flights over a
large building of known coordinates and over a flat surface
(airport runway). The calibration results obtained over the past
year show more or less stable values for the roll and pitch
correction, while the scale factor and also the height offsets
show a considerable variation over time. Therefore the
calibration parameters, especially the scale factor, are checked
regularly at the beginning and the end of a project. The height
offsets are a consequence of the GPS errors and will be
corrected by the described method.
3. BLOCK ADJUSTMENT
Figure 2: Data strip configuration of block A including five
control areas #5-#9. The size of the circumscribing
rectangle is 20x21km.
The block adjustment is based on the assumption that each data
strip is affected only by a constant shift in height. The following
gives a brief description of the observations entered in the
adjustment, the adjustment model and the results, which have
been achieved.
2.2 Flight and system parameters
3.1 Generation of the observations
The applied flight and system parameters are listed in Table 1.
For eye safety reasons the flying height is 2,300 m. Adjacent
strips were flown with a side-overlap of 50%, resulting in a
mean point density of almost 2 points/m2.
The following three observation groups enter in the block
adjustment:
1. height differences between crossing data strips,
2. height differences between data strips and CAs,
3. pseudo-observations for the heights of the CAs.
Airplane
LIDAR system
Flying speed
Flying altitude
GPS frequency:
INS frequency:
Laser repetition rate:
Scan frequency:
Scan width:
Swath width:
Strip side-overlap
Beam divergence:
Foot print size:
Partenavia P-68C Observer
ALTM 2025-E
222 km/h
2,300 m (above ground)
1 Hz
200 Hz
25,000 Hz
42 Hz
± 5º
402 m
50%
0.2 mrad
0.46 m
Table 1: Flight and system parameters
According to the accuracy requirements our concerns mainly
concentrate on the reduction of the height errors, rather than the
For the generation of the first observation group, first, the
locations of the strip crossings are detected. For this task the
program reads the output of the CCNS-4 navigation system (it
could also be done using the LIDAR data themselves) and
computes a ground DTM with a regular grid from the laser
points for each strip at each crossing area. The height
differences between corresponding grid points are statistically
analyzed, outliers are eliminated and the mean height difference
observation is calculated. The a priori weight of the observation
is defined as a function of the calculated standard deviation.
In case of the second observation group also a ground DTM is
generated and the mean difference between the heights of all
control points and the respective interpolated DTM heights
within the CA is computed. The a priori weight is defined as a
function of the calculated standard deviation of the mean height
difference and the standard deviation of the control points.
The pseudo-observations of the third group establish an
absolute height reference at each CA, which is set to 0.0 m.
Their a priori weight is a function of the control point
measurement accuracy (in our example between 1 and 3 cm),
which is supposed to be significantly higher than the expected
laser point accuracy.
3.2 Functional model
The functional model is quite simple and employs one unknown
for each data strip, representing its vertical deviation from the
reference height, and also one unknown for each CA (reference)
height, fixed at 0.0 m by highly weighted pseudo-observations
(third observation group). Thus, a possible deviation of the
mean data strip height from that reference height is expressed in
its corresponding unknown, which later can directly be applied
to correct the laser point heights of the respective strip. All the
processing steps from the generation of the observations up to
the final correction of the laser point heights run fully
automatically.
3.3 Results
Besides the results of the block adjustments, which are
discussed in the following section, the final DTM has also been
verified using additional independent check points, measured by
field survey (see 3.3.2).
Table 2 lists the statistic values of the residuals for the
observation groups #1 and #2. The standard deviations of group
#1 are below 2 cm with a maximum value of 5 cm. Compared to
the laser point accuracy, specified by the manufacturer with
< 25 cm at 2000 m flying altitude, these values are small and
confirm the good performance of the applied adjustment.
Group
# of observations
Min [m]
Max [m]
Sigma [m]
Results of block-adjustment (block A)
0.300
0.250
0.200
day
day
day
day
day
0.150
0.100
Block B
#1
#2
208
27
-0.029
-0.086
0.049
0.032
0.011
0.029
Table 2: Statistics of estimated residuals. Group #1 refers to
height differences between data strips, #2 between
data strips and CAs
The higher residuals of group #2 in block B indicate still some
problems in the control point measurements in at least one CA,
i.e. here, the entered standard deviations of the third observation
group (pseudo-observations) might have been chosen as too
optimistic. However, the maximum value of 8.6 cm is even far
within the expected accuracy range.
1
2
3
4
5
0.050
0.000
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17
Data strips in chronological order
Figure 3: Estimated height corrections for the single data strips
of block A
Table 3 contains the statistics of the estimated height
corrections. The daily effect is expressed as the respective mean
correction (Mean), which varies between 10.2 and 18.4 cm.
Besides this global effect there also exist variations (Range)
within the single data sessions of the same order of magnitude.
The major part of those errors is assumed to be caused by the
GPS.
Day
3.3.1 Results of adjustment
Block A
#1
#2
140
10
-0.031
-0.026
0.050
0.018
0.014
0.014
In Figure 3 the estimated height corrections for the single data
strips are graphically represented, day-wise and in
chronological order. It shows clearly, that the corrections are
affected by systematic errors, which depend both on the day and
on the time during the single data session. The zig-zagcharacteristic of the curves might indicate remaining calibration
errors affecting the laser point heights in the order of a few
centimeters.
Estimated height correction [m]
Very simple models were computed as ground DTMs. Regular
grid models of 2 m grid step were generated for each strip by
selecting the lowest point in each grid cell. With this method
buildings and, in some cases, vegetation are not properly
filtered but it was enough for the purposes of the block
adjustment. The artefacts that could appear in one strip usually
appear also in the others and their effect in the results is
negligible.
#1
# of strips
Min [m]
Max [m]
Range [m]
Mean [m]
Sigma [m]
9
0.093
0.177
0.084
0.126
0.029
# of strips
Min [m]
Max [m]
Range [m]
Mean [m]
Sigma [m]
9
0.016
0.126
0.110
0.066
0.035
#2
#3
Block A
17
14
0.192 0.088
0.272 0.223
0.080 0.134
0.237 0.138
0.022 0.030
Block B
24
16
0.101 0.142
0.202 0.258
0.101 0.116
0.144 0.184
0.028 0.029
#4
#5
all
9
0.054
0.179
0.125
0.102
0.046
1
0.142
0.142
0.000
0.142
-
50
0.050
0.270
0.220
0.165
0.062
21
0.051
0.217
0.166
0.129
0.038
-
70
0.016
0.258
0.242
0.139
0.047
Table 3: Statistics of the estimated height corrections
3.3.2 Verification of the DTM accuracy
After applying the estimated height corrections, the laser points
were tile-wise classified and a regular DTM with 1 m grid
spacing was produced from the ground-points using the
software package TerraScan [Terrasolid, 2002].
To verify the final DTM accuracy altogether 174 independent
check points were measured by field survey in 13 areas of
different vegetation types. Six areas are distributed within
check-site #1 and seven areas within check-site #2 (see
Figure 1). The laser data of check-site #2 has been collected in
March, the data of check-site #1 in July with the vegetation
more developed.
In Table 4 the empirical accuracy of the DTM is indicated for
different vegetation types. N denotes the number of measured
check points in that area, Diff. the mean difference between the
measured heights and the final DTM and σ the respective
standard deviation. The height of the cereal plants in the test
areas 13 and 26 has not been measured at the time of flight, but
it is estimated to be approximately 1 m.
The values demonstrate, that there are no significant deviations
between the DTM and the measured check points. All
differences are less than 30 cm and fulfill the accuracy
requirements. In test areas 14 and 15, which show the highest
differences, only a few laser shots reached the ground due to the
dense foliage of the poplar and plane trees. Therefore the DTM
is less accurate in these parts. For the other check-sites the
empirical accuracy remains below 10 cm.
Area
11
12
13
14
15
16
Σ
21
22
23
24
25
26
27
Σ
Σ
Vegetation
Type
Height [m]
Asphalt
0.0
Soil
0.0
Cereal plants
1.0 (?)
Poplars
8.0
Plane (trees)
8.5
Mixed forest
10.3
Site #1
Asphalt
0.0
Soil
0.0
Shrubbery
1.1
Shrubbery
1.3
Hazel-bush
5.2
Cereal plants
1.0 (?)
Poplars
14.3
Site #2
Sites #1+#2
N
10
12
12
12
12
20
88
10
12
20
10
20
12
12
96
174
Diff.
[m]
0.07
0.01
0.06
0.10
0.14
0.00
0.08
-0.04
-0.05
0.00
0.05
0.01
0.02
0.07
0.01
0.04
σ
[m]
0.05
0.05
0.05
0.10
0.36
0.08
0.14
0.03
0.03
0.06
0.05
0.04
0.04
0.07
0.06
0.11
Table 4:Mean differences between independent check points
and the final DTM for different vegetation types
4. CONCLUSION
It is demonstrated, that the presented approach is suitable to
generate high quality digital terrain models with accuracy in the
decimeter level of wide areas in an almost fully automatic way.
It is based on a block adjustment of crossing laser data strips
and the estimation of height correction values for each strip.
In a future version we would like to take into account a linear
drift along the strip. It’s effect could be important in long strips
but we will require more transversal strips. We also would like
to introduce global offsets for roll, pitch, heading and scale
factor that would improve the calibration parameters but this
requires measuring horizontal offsets what is much more
complex.
REFERENCES
Burman H., 2002: “Laser strip adjustment for data calibration
and verification”, ”, Int. Archives of Photogr. and Remote
Sensing (IAPRS) Vol. 34 (3), A-67-72, Graz, Austria.
Crombaghs M., Bruegelmann R., De Min R., 2000: “On the
adjustment of overlapping strips of laser altimeter height data”,
IAPRS Vol. 33 (B3), 230-237, Amsterdam, The Netherlands.
Huising E.J., Gomes Pereira L.M., 1998: “Errors and accuracy
estimates of laser data acquired by various laser scanning
systems for topographic applications”. ISPRS Journal of
Photogr. and Remote Sensing Vol. 53, 245-261.
Maas, H-G, 2000. Least squares matching with airborne
laserscanning data in a TIN structure. IAPRS Vol. 33 (B3/1),
548-555, Amsterdam, The Netherlands.
Ruiz A., González X., Herms I., Bastianelli L., 2002: “Flood
Risk Mapping Based on Airborne Laser Scanner Data: Case of
the Llobregat River”, Proceedings of the Int. Conference on
Flood Estimation, 6-8 March 2002, Bern, Switzerland.
Schenk T., 2001: “Modeling and analizing systematic errors in
airborne laser scanners”, Technical Notes in Photogrammetry
No. 19, Ohio State University, USA.
Terrasolid, 2002: Internet page of December 2002:
http://www.terrasolid.fi/ENG/Tuote_kuvaukset/TScan.htm.
Vosselman G. and Maas H., 2001: “Adjustment and filtering of
raw laser altimetry data”, Proceedings of OEEPE workshop on
airborne laser systems and interferometric SAR for detailed
digital elevation models, OEEPE Official Publication No. 40,
62-72.
EXPERIENCIAS Y APLICACIONES DEL LIDAR
A. Ruiz, W. Kornus
Institut Cartogràfic de Catalunya
Parc de Montjuïc, s/n
08038-Barcelona
Palabras clave: Modelos del terreno, LIDAR
Resumen
Presentamos nuestras experiencias en cartografía LIDAR y hacemos un repaso de los fundamentos y posibilidades de
esta técnica de captura de datos.
En noviembre de 2001 el ICC adquirió un sistema LIDAR Optech ALTM 3025. Desde esta fecha y en un corto periodo
de tiempo se ha desarrollado una metodología propia de trabajo para la producción de modelos del terreno a partir de
los datos capturados con este equipo. El primer gran proyecto en el que hemos trabajado es la generación de un modelo
de alta resolución para el estudio de los riesgos de inundación del río Ter. También hemos realizado pequeños
proyectos para demostrar las numerosas aplicaciones en las que podemos emplear los datos capturados con este
instrumento. Se presentan los resultados obtenidos en estos proyectos: modelos del terreno de alta resolución, modelos
de ciudades, modelos para el estudio y la gestión de costas, aplicaciones forestales, cartografiado de líneas eléctricas,
etc.
1. Introducción al LIDAR
El LIDAR aerotransportado es un equipo que consta de un distanciómetro láser y de un espejo que desvía el haz
perpendicularmente a la trayectoria del avión. Este desplazamiento lateral combinado con la trayectoria del avión
permite realizar un barrido del terreno. El sistema mide la distancia del sensor al terreno a partir del tiempo que tarda el
rayo de luz en alcanzar el suelo y regresar al sensor. Si conocemos las coordenadas y ángulos de actitud del avión y el
ángulo del espejo, podemos calcular a partir de estos datos y de las distancias medidas las coordenadas de los puntos.
El LIDAR aerotransportado requiere orientación directa. Trabaja en combinación con un sistema de GPS diferencial
(DGPS) y un sistema inercial de navegación (INS).
El resultado de un vuelo LIDAR es una colección de puntos con coordenadas conocidas. Nuestro sistema es capaz de
medir 25000 puntos por segundo desde una altitud máxima de 3000 m sobre el terreno. Para cada pulso emitido puede
detectar hasta dos ecos y para cada uno de ellos registra también la intensidad reflejada.
El sistema es muy versátil. El ángulo y la frecuencia de barrido lateral se pueden ajustar teniendo en cuenta la altitud
sobre el terreno y la velocidad del avión de manera que la densidad de puntos sobre el terreno sea la deseada. También
es posible elegir entre dos divergencias posibles del haz láser con lo que el diámetro de la superficie iluminada por
cada pulso puede variar entre unos 20 y unos 100 cm dependiendo de la altitud de vuelo. Las fórmulas más corrientes
que se emplean en estos cálculos están recogidas en (Baltsavias 1999).
2. Proceso de datos LIDAR
Podemos distinguir 4 etapas en el proceso de datos: el cálculo de la trayectoria y orientaciones del sensor mediante
DGPS/INS, la generación de los archivos de puntos con coordenadas, la clasificación de los puntos y la generación de
modelos a partir de los puntos clasificados. Hay que realizar también unos vuelos previos de calibrado del sistema
sobre un edificio de coordenadas conocidas y sobre un área plana. En (Kornus et al. 2003) se dan más detalles sobre la
metodología que empleamos para obtener resultados óptimos. La ASPRS está elaborando unas recomendaciones para
la realización de proyectos LIDAR y una primera versión está anunciada para la siguiente reunión en Anchorage
(Alaska) en mayo de 2003.
Como ya hemos dicho anteriormente, el resultado de una campaña LIDAR es una colección de puntos con coordenadas
conocidas. La cantidad de puntos suele ser enorme y los puntos se obtienen mediante un muestreo aleatorio. A
diferencia de lo que sucede en la fotogrametría restituida por un operador, se trata de una captura de datos no
inteligente. Los puntos estarán situados tanto sobre el terreno como sobre los objetos que se encuentren sobre él:
vegetación, edificios, vehículos, etc. En general, para que estos datos sean útiles, será preciso clasificarlos o filtrarlos y
construir un modelo a partir de los puntos clasificados. Como el número de puntos es muy grande es necesario
disponer de herramientas para realizar una clasificación automática de los datos y a continuación revisar y editar
manualmente los resultados obtenidos.
Para clasificar los puntos se puede utilizar su altura, la intensidad reflejada o el carácter de rebote múltiple (en nuestro
sistema primer y último eco). Habitualmente sólo se tiene en cuenta la altura de cada punto comparada con la de sus
vecinos. Existen diferentes algoritmos para obtener el modelo digital del terreno (MDT), pero todos se basan en la
selección los puntos más bajos en un entorno. También se suele considerar la altura absoluta o la altura sobre el terreno
una vez que se ha calculado el MDT.
3. Modelos del terreno
En esta aplicación el LIDAR es una técnica madura y compite o complementa a otras técnicas de captura masiva como
son la fotogrametría o el radar interferométrico.
Los resultados que podemos obtener en una camp aña LIDAR son muy diferentes de los que se obtienen con
fotogrametría y debemos tener una idea clara de qué se puede obtener y de qué es lo que necesitamos para poder
escoger entre una técnica u otra (figuras 1 y 2).
Figuras 1 y 2. MDT LIDAR de malla 1m (Ter, cerca de Medinyà) y MDT de restitución a escala 1:1000 (La
Tordera, cerca de Hostalrich)
La precisión del LIDAR está limitada principalmente por la precisión con la que se puede calcular la trayectoria del
sensor con DGPS/INS y por la precisión de las medidas de los ángulos que proporcionan el INS y el sistema de
orientación del espejo. Las precisiones que se obtienen varían según la altitud y el ángulo de barrido. Varían entre 15-
30 cm (1 sigma) en altitud y a veces incluso mejores (Kornus et al. 2003) y entre 60-100 cm en planimetría. Con las
frecuencias de los sistemas actuales es posible obtener densidades de datos de 1 punto/m2 y superiores. Podemos, por
tanto, construir MDT con pasos de malla del orden del metro y precisiones decimétricas para muy diversas
aplicaciones a un coste razonable. Entre estas podemos citar los estudios de riesgos de inundaciones (Ruiz et al. 2002),
cálculos de volúmenes en minas a cielo abierto y vertederos, estudios de desplazamientos de arena en las playas
después d e tormentas, estudios de erosión, deslizamientos de tierras, etc.
Se han realizado 18224 Ha de MDT con un paso de malla de 1 m para el estudio del riesgo de inundaciones del río Ter.
La figura 1 es un ejemplo extraído de este proyecto. En Kornus et al. 2003 se analizan los resultados obtenidos.
En la playa del Bogatell de Barcelona hemos estudiado las diferencias de volumen de arena poco después de unas
tormentas que arrastraron mucha arena (figura 3, 17/4/2002) y más tarde cuando la playa ya había sido regenerada
(figura 4, 23/7/2002). Los dos vuelos se realizaron a 2300 m d’altitud, con frecuencia de barrido de 42 Hz y 5º de
semiángulo. Se seleccionó divergencia de 0.2 mrad. Los MDT generados son de 1 m de paso de malla.
Figura 3. Playa del Bogatell el 17/4/2002.
Figura 4. Playa del Bogatell el 23/7/2002.
A partir de estos MDT se ha generado el modelo de diferencias (figura 5) y se han estudiado los volúmenes de arena
desplazados y las variaciones en la superficie de la playa (tabla 1 y figura 6). No se han tenido en cuenta los cambios
en la arena sumergida porque este sensor no proporciona información batimétrica. La línea que aparece en la parte
superior del modelo de diferencias corresponde a la balaustrada del paseo marítimo. Es un artefacto debido a que la
resolución en planimetría es del orden de 1 m.
Tabla 1. Diferencias en volumen de arena desplazada y superficie de playa.
Diferencia de volumen positiva
Diferencia de volumen negativa
Diferencia de superficie positiva
Diferencia de superficie negativa
23884 m3
4320 m3
12082 m2
239 m2
Aportación de la regeneración realizada
Volumen reutilizado en otro lugar
Superficie regenerada
Pérdida de superficie
∆ Z (m)
2.5
1.8
1.2
0.5
-0.2
-0.8
-1.5
Figura 5. Diferencia de modelos.
En general, en zonas con poco relieve el empleo de LIDAR
suele ser preferible a la fotogrametría o siempre que se
requiera gran precisión en altitud o gran densidad de puntos
medidos. También en las zonas cubiertas de vegetación
como veremos a continuación. Los programas de
clasificación automática permiten extraer de los puntos
medidos aquellos que pertenecen al terreno con gran
fiabilidad, aunque debido a la complejidad del terreno y el
gran número de puntos capturados siempre encontraremos
algunos mal clasificados. Estos errores de clasificación
deben ser corregidos manualmente.
23 de julio
17 de abril
Los productos habituales de una campaña LIDAR serán los
puntos irregulares clasificados como pertenecientes al
terreno o no y el modelo digital del terreno sin vegetación ni
edificios.
Normalmente, los MDT procedentes de LIDAR carecen de
líneas de quiebre pero esta carencia se ve compensada con
una densidad muy alta de puntos masivos. Sobre las
superficies de agua el LIDAR proporciona muy pocos
puntos debido a la reflexión especular del pulso láser que
impide en ocasiones que el eco regrese al sensor. A esta
dificultad se une el hecho de que en las márgenes del río la
Figura 6. Cambios en la línea de costa.
vegetación suele ser muy abundante. En ríos y canales es
muy recomendable introducir líneas de quiebre que unan
puntos próximos con la misma cota porque de esta manera mejora mucho el modelo del terreno (figura 7).
Sobre los ríos y en los cruces entre vías de comunicación encontraremos numerosos puentes. En el caso de que la
observación LIDAR no sea vertical podemos obtener puntos tanto sobre el tablero del puente como bajo éste. Es
necesario decidir si el MDT debe mantener las elevaciones por encima de los puentes o si éstos deben ser eliminados
en el proceso de edición. En la parte inferior derecha de la figura 7 podemos ver un puente sobre el río que ha sido
eliminado.
Por ser un sistema basado en GPS las alturas medidas serán elipsoidales. Deberemos disponer de un geoide para poder
pasar a alturas ortométricas.
Figura 7. Detalle del río Terri antes y después de la inserción de líneas de quiebre en los márgenes del río.
Las técnicas de proceso de datos para otras aplicaciones están menos desarrolladas pero los avances tanto de los
algoritmos académicos como de los programas comerciales son muy rápidos.
4. Aplicaciones forestales
El LIDAR proporciona puntos sobre cualquier objeto situado sobre el terreno, en particular sobre la vegetación. En un
bosque, si los espacios entre las hojas son lo suficientemente grandes, algunos pulsos láser alcanzarán el suelo y
podremos, con ellos, construir un MDT. Muchos de los puntos rebotarán en la vegetación a diferentes alturas y esto
nos abre el camino para nuevas aplicaciones. El LIDAR es la única técnica de teledetección capaz detectar
simultáneamente el terreno y la vegetación. Es sencillo obtener un modelo de altura de la vegetación, calcular la altura
predominante de una zona o detectar los árboles más altos. Se define el coeficiente de penetración como el cociente
entre los puntos que alcanzan el suelo y los puntos totales. Este parámetro está muy relacionado con la fracción de
cabida cubierta (porcentaje del terreno cubierto por la proyección vertical de la vegetación). Con altas densidades de
8.2 m
Figura 8. Plataneras en Vila-Roja.
puntos (alrededor de 10 puntos/m2 ) se pueden detectar de manera automática los árboles individuales y calcular los
tamaños de las copas (Hyyppä 1999). En bosques con una única especie arbórea se puede estimar el volumen de
madera y el diámetro del tronco. Como tenemos rebotes a diferentes alturas cabe la posibilidad de estudiar la
estratificación vertical de la vegetación y la biomasa.
Vemos en la figura 8 dos perfiles perpendiculares de una misma plantación de plataneras. La densidad es de 1,96
puntos/m2 . En una dirección los árboles individuales son perfectamente identificables mientras que en la dirección
perpendicular esta identificación no es posible porque las ramas están entrelazadas.
5. Modelos de ciudades
En la actualidad se está avanzando mucho y muy rápidamente en la detección automática de edificios pero los
programas disponibles necesitan todavía mucha ayuda por parte de un operador y la obtención de modelos vectoriales
de ciudades es todavía muy costosa (Soininen, 2002). Estos modelos son necesarios para la generación de ortofotos
estrictas y de modelos de realidad virtual.
Para las aplicaciones en las que no se necesita un modelo vectorial, los datos del LIDAR permiten construir un modelo
de superficie aproximado muy rápidamente (figura 9). Es el caso de los estudios de emplazamientos de antenas de
telecomunicaciones o para verificaciones catastrales.
Figura 9. Vista perspectiva del centro de Girona con tintas hipsométricas.
6. Cartografía de líneas eléctricas
El cartografiado de líneas eléctricas es una aplicación en la que no existen otras técnicas que compitan con el LIDAR.
Interesa obtener la distancia de los cables al terreno, a la vegetación y a los edificios. Empleando configuraciones
específicas del equipo es posible obtener muchos puntos sobre los cables. Se genera un modelo del terreno y a
continuación se ajusta un modelo de catenaria para cada cable (figura 10). Los puntos restantes pertenecerán a la
vegetación o a los edificios y podemos calcular su distancia a los cables. Los puntos demasiado próximos se consideran
peligrosos y podemos generar un listado de puntos peligrosos con sus distancias a los cables y un mapa con las
distancias mínimas de los cables a la vegetación y al suelo.
Figura 10. Línea de media tensión entre Olesa de Montserrat y Collbató.
7. Agradecimientos
Queremos agradecer la colaboración de nuestros compañeros, entre ellos a A. Barón, J. Talaya, A. Ramos, M. A.
Soriano, I. Menacho, M. Cabré, M. A. Ortiz, C. Parareda, J. Hernández, J. Martínez, I. Aragonés, J. Martí, J. Oller, S.
Segura, J. L. Colomer y muy especialmente al difunto F. Conforto porque sin su esfuerzo este equipo no funcionaría.
8. Referencias
Baltsavias, E. P. 1999, Airborne laser scanning: basic relations and formulas. ISPRS J. Photogramm. Rem. Sens 1999;
54: 199-214.
Hyyppä, J., Inkinen, M. 1999. Detecting and estimating attributes for single trees using laser scanner. Photogrammetric
Journal of Finland 1999; 16(2):27-42.
Kornus, W., Ruiz, A, 2003. Strip Adjustment of LIDAR Data. V Semana Geomática. Barcelona.
Maune, D. F, (ed.) 2001. Digital Elevation Model Technologies and Applications: The DEM Users Manual. ASPRS.
Ruiz, A., González, X., Herms, I., Bastianelli, L., 2002: “Flood Risk Mapping Based on Airborne Laser Scanner Data:
Case of the Llobregat River”, Proceedings of the Int. Conference on Flood Estimation, 6-8 March 2002, Bern,
Switzerland
Soininen, A., 2002. Terrasolid users meeting. Frankfurt. URL:
http://www.terrasolid.fi/ENG/Presentations/buildings.pdf
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
LIDAR APPLICATIONS TO ROCK FALL HAZARD ASSESMENT IN
VALL DE NÚRIA.
Marc Janeras1, Maria Navarro1, Georgina Arnó1, Antonio Ruiz2, Wolfgang Kornus2, Julià
Talaya2, Marcel Barberà1, Ferran López1
1
RSE, Aplicaciones Territoriales, S.A. 2Institut Cartogràfic de Catalunya
RESUME
Vall de Núria and the Ribes-Núria cog railway track are situated in a high mountain landscape that presents high sub vertical walls with
unevenness of about 300 m and is subject to natural dynamics where geomorphologic destructive processes take place such as rock falls. In this
sense Dent d’en Rossell is one of the most active areas of the whole valley. In order to improve the safety of the cog railway track new
techniques of study have been incorporated into hazard assessment such as airborne and terrestrial LIDAR. The use of this method allows
modelling the topographic surface in a very accurate way, obtaining a DEM. This technique of high precision has allowed us to develop a
specific work methodology for Dent d’en Rossell to estimate the geologic risk over the cog railway related with rock fall instabilities, which
would be impossible to carry out by using conventional topographic modeler. In this survey are shown two examples of the LIDAR possible
applications related with potential instabilities areas detection and rock fall hazard assessment.
Key words: DEM, Laser scanning, LIDAR, mesh, rock fall modeling, potential instabilities areas, hazard, risk.
1.
INTRODUCTION
1.1. The Ribes-Núria cog railway
1.2. Previous works
The Sanctuary of the Virgin of Núria is in the head waters
of Núria River valley, in the Ripollès region near the
French frontier. This place has been visited at all the
times of its history, first by devotee and after by trippers,
skiers and tourists in search of nature and peacefulness.
In 1986 the Generalitat de Catalunya became to be in
charge of Ribes-Núria cog railway exploitation. Since
then, the interest to improve the safety of the track related
with rock fall instabilities has been continuous.
That’s why for years the public administration FGC
(Ferrocarrils de la Generalitat de Catalunya), DGPT
(Direcció General de Ports i Transports), GISA (Gestió
d’Infrastructures, S.A.) has started several mitigation
projects in which RSE Aplicaciones Territoriales, S.A.
and ICC (Institut Cartogràfic de Catalunya) have taken
part. They have allowed us to develop a work
methodology that includes potential instabilities areas
detection, classification according to the performance
priority and a proposal of the most suitable corrective
measure based on each case. RSE is also in charge of
building projects design and their direction of works.
With the inauguration of the Ribes-Núria cog railway in
1931 and the development of new playful activities
related to nature, snow and high mountain, the rush of
people has not stopped to grow until now. It has to be
taken into account that the cog railway is the only
motorized way to reach de valley.
Vall de Núria and the cog railway track are situated in a
high mountain landscape subject to natural dynamics that
implies relief evolution. Related with this, a lot of
geomorphologic destructive and constructive processes
take place
Dent d’en Rossell is one of the most affected areas by this
type of mass movement in the whole valley. It is an
extremely steep slope placed on the West side of Vall de
Núria around the Fénech railway tunnel (Figure 1). This
rocky slope presents high sub vertical walls that attain
unevenness of about 300 m.
Because of morphological and geological features of Vall
de Núria, one of the main geodynamical active processes
with an associate natural hazard degree are rock falls.
1
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
Figure 1: Situation map of Dent d’en Rossell. The studied area is colored in grey. The cog railway track is the purple line and the green
dashed lines are the tunnels of Fénech (to the North) and the tunnel of Navarro (to the South). The topographic base corresponds to 1:5.000
sheet number 289-079 (la Farga) edited by ICC (2001).
Lately, several rock falls have occurred in Dent d’en
Rossell, which have affected in greater or smaller degree
the cog railway track. The most significant events have
taken place in October of 1993, March of 1994, may of
1996, August of 1999, March of 2003, April of 2003
and June of 2003. Details of the last three will be
enlarged later.
be impossible to carry out by using conventional
topographic modeler.
2.
OBJECTIVES
The aim of this work is to analyze the advantages and
possible restrictions that could appear in the application
of the DEM obtained by LIDAR, in front of other
conventional methods used in rock-falling hazard
assessment.
To improve studies of hazard and risk assessment has
been essential to look for new techniques of study that
allow getting better data about the slope and its real
morphology.
The determination of geologic risk related with any type
of phenomenon must be necessarily deduced from three
stages:
One of the new techniques of study that has been
recently incorporated into rock fall areas identification
and evaluation tasks at Dent d’en Rossell, is LIDAR
(Light Detection and Ranging). The use of this method
allows modelling the topographic surface in a very
accurate way, obtaining a DEM (Digital Elevation
Model) in 2.5D or even 3D (Ruiz et al., 2004).
1)
2)
3)
This technique of high precision, has allowed us to
develop a specific work methodology for Dent d’en
Rossell to estimate the geologic risk over the cog
railway related with rock fall instabilities, which would
Detection of potential instabilities areas.
Evaluation of hazard, taking into account
the frequency and magnitude of the
phenomenon.
Reckoning of the vulnerability existing in
the studied area.
In the case of rock fall the LIDAR technology can be
especially useful in stages 1 and 2.
2
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
As most of the computer programs usually used in
terrain modeling TerraModeler builds 2.5D surface
models. The name 2.5D is applied in computer graphics
to those special kinds of surfaces were each point in the
horizontal domain has only one corresponding elevation.
Therefore, the elevation in these surfaces is a function of
the planimetric coordinates (x,y). This surface model is
not appropriate to represent overhang areas (figure 2)
where a single (x,y) point can have three corresponding
elevations.
This paper shows how LIDAR allow us to get better
results in rock fall hazard assessment by confronting the
results derived form three different DEM of Dent d’en
Rossell. The first one has been obtained by
photogrammetry from 1:30000 aerial photographies and
it has a mesh size of 15 meters. The other two come
from the DEM obtained by a combination of terrestrial
and airborne LIDAR. They have a mesh size of 8x8 and
2x2 meters respectively (see table 1)
This work does not try to deepen in the knowledge of
rock fall dynamics in Vall de Núria and neither to
evaluate the hazard and risk related with them.
DEM
Origin
Mesh size
2x2 Mesh
LIDAR
2m
8x8 Mesh
LIDAR
8m
1/5000 topographic base
15 m
15x15 Mesh
Table 1: Scale and origin of DEM used in this survey.
To analyze the results, they will be compared to some of
the rock fall events occurred in Dent d’en Rossell on the
past year 2003.
3.
Figure 2: Transversal section of Lidar points in an overhang.
Usually, after automatic classification some editing is
required to remove residual vegetation that the
automatic classification has wrongly classified and that
has been included in the terrain model.
LIDAR: DATA AND METODOLOGY
3.1. Airborne lidar data
The presence of vegetation in this very steep terrain
confused the program very often and an intensive
editing work was required. The editing process
continued until the resulting 2.5D model was considered
to be an acceptable representation of the bare earth
surface (without vegetation), within the limitations of
2.5D surface models.
The airborne lidar survey was done on 28th July 2003
and consisted of seven parallel strips with 20% overlap
that covered the Núria River valley. These strips had a
half scan angle of 7º (setting A in table 2). The almost
vertical pointing of view reduced the likelihood of
occlusions due to the mountains at the bottom of the
canyon. Two additional parallel strips were flown over
each side of the river to get more points on the steep
slopes of the mountains. These additional two strips had
a half scan angle of 20º, the maximum allowed by the
instrument (setting B).
Velocity (knots)
Half scan angle (degrees)
Scan frequency (Hz)
Pulse repetition (Hz)
Height above ground (m)
Strip overlap (%)
Ray divergence (mrad)
Point distance along track (m)
Point distance across track (m)
Footprint (m)
This intermediate surface (Figure 3) was employed for
two different purposes:
Setting
A
B
120
120
7
20
35
20
25,000
25,000
1300
1300
20
0.2
0.2
0.88
1.54
0.89
1.51
0.260
0.260
Table 2: Flight parameter settings.
Last echo airborne lidar points were classified into
ground and non-ground points with the help of
TerraScan software (Terrasolid, 2004a). A triangulated
irregular network (TIN) was computed with
TerraModeler (Terrasolid, 2004b) taking into account
only the ground points as a first approach to the terrain
model.
Figure 3: Slope map of the 2.5D surface model. The red arrows
show the location of the railway track.
3
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
The first one was to detect the areas where the density of
aerial data was too low or where data gaps appeared due
to occlusions (Figure 4). A terrestrial lidar survey
campaign was carried out to cover these areas. The
second use of the intermediate 2.5D surface was to
improve the orientation of the terrestrial lidar data.
points to the previous set of ground points by a fast
editing procedure using the standard tools available in
TerraScan.
The amount of available ground points in areas with data
gaps increased and the model improved (Figure 5).
After the editing, the inverse rotation was applied and a
true 3D triangulated surface model was computed with
all the points classified as ground.
Figure 4: Gaps in aerial lidar data. (Colors according to strip
number).
Figure 5: Gaps covered with terrestrial lidar data.
3.2. Terrestrial lidar data
4.
Five sites were selected to station the terrestrial scanner
in front of the areas showing important gaps in airborne
data. The terrestrial lidar survey took two days, from
September 8th to 9th, 2003.
4.1. Lithology and structure.
GEOLOGIC AND GEODYNAMIC CONTEXT
Vall de Núria is in the axial zone of the Pyrenees where
the oldest materials of the mountain system outcrop.
They are metamorphic rocks that correspond to gneiss of
the Carançà unit.
Target reflectors were installed and their coordinates
were measured with GPS and total station. The known
coordinates of the targets allowed for a first
approximation to the point cloud orientation of each
scan but, as they were closer than the area to measure,
the angular accuracy of this orientation was poor.
The regional geologic structure is strongly affected by
both Hercinian orogen and alpine orogen. Orientation
and spacing measures of several joints and its statistical
treatment have permitted to identify the main
discontinuity sets (Rendon, A. 2004). They are shown in
Table 3:
In order to improve this preliminary orientation, surface
matching was employed. A grid surface was computed
for each terrestrial scan scene and another was computed
from the aerial points classified as ground in the 2.5D
model. This last surface was considered as the reference
surface. The orientation of each terrestrial scan scene
was adjusted to match the reference surface obtained
from the airborne lidar points. For each terrestrial lidar
point cloud a translation and a rotation were computed
to minimize the distance between the corresponding
scan surface and the reference surface. This processing
was done with Polyworks software from the company
Innovmetric.
Discontinuity
set
Type
Mean
azimuth
Mean
slope dip
Mean
spacing
(m)
F1
Diaclase
080
65
0.3
F2
Diaclase
020
70
0.4
F3
Foliation
260
30
0.5
Table 3: Mean orientation and mean spacing of the three
discontinuity sets detected in the Dent del Rossell (Rendón, A.
2004).
Once the orientation of the terrestrial points was refined
they had to be classified but the available software was
not able to process data in almost vertical walls. The
classification algorithm filter assumes that the terrain
slope is not too high and those points that increase the
surface slope over a certain threshold are supposed to
belong to the vegetation. This assumption failed
completely in this area. To circumvent this limitation a
global rotation was applied to all the lidar points to
reduce the average slope of the terrain. The point cloud
was rotated 30º around an axis approximately parallel to
the railway track. After that, it was possible to add
The intrinsic features of metamorphic rocks such as
gneiss and the three discontinuity sets of the rocky mass
condition the relief morphology of the valley, which is
particularly steep in Dent d’en Rossell. The zone is also
characterized by structural treads which form terraces
and landings of metric order.
4
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
4.2. Rock fall risk in Dent d’en Rossell.
4th April 2003: At 5:55 am a rock mass fell of
from a vertical slope placed one hundred and twenty
meters above the KP 8+500 of the railway track, near
Navarro tunnel. The massif in this area is strongly
affected by F1 and F2 discontinuities sets. The estimated
started volume was about 54 m3, which would be
equivalent to 130 tones. The path, which was quite
rectilinear, crossed the cog railway track, the Romeu
route, and reached the Núria River. The great magnitude
of this event used up the whole absorption capacity of
the upper three dynamic barriers installed four years
ago, which were 6 m tall.. The rock fall caused
important damages to the railway track and the wall
placed under it. A part of the total mobilized mass
stopped on top of the upper terraces of the slope, and
behind the dynamic barriers destroyed by it. Some other
part stopped on the railway track and the most of it was
scattered downhill creating a talus scree beneath the
railway track. A little part of all the volume reached the
Núria River.
Rock fall presents particular features in front of other
processes. This type of phenomenon is the result of an
evolution process in which a lot of factors take part
(lithology, discontinuities, external geodynamic
phenomena such as frost shattering and root growth).
Every rock fall is unique and takes place suddenly,
because it requires very particular conditions to occur.
In Dent d’en Rossell, the orientation of some vertical
slopes and certain discontinuity sets bring about the
existence of potential instabilities areas that can unchain
rock fall. The relationships between them generate
individualized blocks of a large range of dimensions.
The more recent evidences of activity related with rock
fall instabilities in Dent d’en Rossell are the ones
occurred in March, April and June of 2003.
3rd March 2003: The falling of a rock mass of
between 5-8 m3 of volume caused several damages to
the cover structure of the North entrance of Fénech
tunnel and to the cog railway. From the observed
evidences the starting point was determined to be one
hundred meters above the cog railway. The path tracked
by the mass mobilized followed a structural tread until it
arrived on top of the cover, where the most of the
mobilized mass was deposited (rocks, soil and
vegetation). The path continued downhill crossing the
Queralbs-Núria route until the Núria River. The
maximum volume of the blocks stopped along the path
was about 0.5 m3.
Figure 7: Rock fall occurred in 4th April 2003. In blue the
dynamic barriers. In red the upper path of the rock fall.
15th June 2003: At 11:30 pm a rock fall took place
in the talus adjacent to the cog railway track near the
South entrance of Fénech tunnel (KP 9+050). The
starting zone was placed 8 meters above the track. The
rock fall path followed a rectilinear trajectory and
crossed the Romeu route. It reached the Núria River.
The starting volume was estimated about 17 m3, which
would be equivalent to 40 tones. The mobilized mass
directly affected the railway platform where about 8 m3
was deposited. The rest of the mobilized mass created a
blocks and soil deposit scattered down between the
railway track and river, opening a corridor among the
forest. The Romeu route got blocked by trees, blocks
and soil accumulation.
Figure 6: Rock fall occurred in 3rd March 2003. In yellow the
path followed by the rock fall.
5
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
a plane with its own orientation and slope (Rouiller,
J.D., 1997), so that the topographic surface is defined by
a grid of points with X, Y coordinates and an elevation
value equal to the height in meters above see level.
In figure 9 there are two examples. In the first one, the
relation between topographic surface and the
discontinuity set D1 makes improbable the trigger of a
rock fall (Figure 9A). The second example shows a quite
different relation between both surfaces. In this case, the
conditions are favorable to the triggering of a rock fall
(Figure 9B).
Figure 8: Rock fall occurred in 15th June 2003. The dashed red
lines indicate the sliding surface.
5. LIDAR APPLICATIONS ON HAZARD
ASSESSMENT
5.1. Detection of potential instabilities areas
Figure 9: Examples of non-potential (A) and potential (B)
sliding zones in section. L is the spacing between two
discontinuities. C: Lambert stereographic projection of
possible sliding directions (in red) taking into account the
topographic orientation (in green). Modified from Jaboyedoff,
M. et al. (2003).
One of the firsts tasks to do in rock fall hazard
assessment at Dent d’en Rossell is to identify potential
instabilities areas, in which LIDAR technology can
contribute to obtain substantially improvements. One of
the primary uses of DEM is to analyze the interaction
between topographic surface characteristics (relief
morphology, slope, orientation, etc.) and structural
characteristics of the rocky mass (existence of one or
more discontinuity sets, orientation and slope dip of
these, etc.). In order to cross this data research software
developed by CREALP (Centre de Recherche sur
l’Environnement Alpin) has been used. It was developed
as a working tool in Matterock Methodology (Rouiller,
J.D., Jaboyedoff, M., et al. 1998), which allows locating
favorable instabilities areas using a DEM.
By this way, once the data that define the orientation and
the slope dip have been introduced, the program
analyses the DEM the crossing, cell by cell and assigns
to each cell a value of 1 or -1 when the intersection
between planes is favorable or unfavorable to the
instability.
DEM with mesh size 15x15 obtained by conventional
methods (Figure 10A) and the rest two obtained by
LIDAR (Figures 10B and 10C) have been crossed with
structural data.
The main principle this software takes into account is
related with the necessary conditions for the orientation
and the slope dip of a determinate plane of discontinuity
that could trigger a rock fall, depending on the
orientation and the slope of the topographic surface.
For the slope orientation in Dent d’en Rossell, we only
have considered data corresponding to families F1 and
F2 due to family F3 plays a despicable roll in the slope
stability of this sector.
The program considers that every 4 points of the DEM
constitute a cell. Between this four points it interpolates
6
4th ICA Mountain Cartography Workshop
Vall de Núria, Catalonia, Spain. 30th September – 2nd October 2004
Figure 10: DTM of Dent d’en Rossell. A: obtained with conventional methods. Grid mesh size 15x15 meters. B and C: lidar DTM with grid
mesh size.of 8x8 and 2x2 meters respectively. In red the cog railway, in green Fénech and Navarro tunnels.
The results of the crossing are shown in the three
following maps, which show favorable zones to
instability (Figures 11, 12 and 13). In all of them is
represented the addition of the instability areas obtained
by crossing DEMs with discontinuity sets F1 and F2,
and the starting zone of the rock fall events from March,
April and June of 2003.
Figure 12: Instability favorable zones (in orange) obtained by
crossing the 8X8 meters mesh size DTM with F1 and F2
discontinuities sets orientation. 1, 2 and 3, represent starting
points of rock falls occurred in March, April and June of 2003
respectively.
Figure 11: Instability favorable zones (in orange) obtained by
crossing the 15X15 meters mesh size DTM with F1 and F2
discontinuities sets orientation. 1, 2 and 3, represent starting
points of rock falls occurred in March, April and June of 2003
respectively.
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5.2. LIDAR application to hazard evaluation at the
source area
Once the average characteristics of the discontinuity sets
have been established, and potential instabilities slopes
have been detected, the probability to find at least one
discontinuity in a given surface can be evaluated using
the average number of discontinuities contained inside
this surface (Rouiller, J.D. and Jaboyedoff, M., 1998).
This probability can be used as a first quantification of
the hazard. The value obtained is equivalent to
maximum hazard value (Jaboyedoff, M., et al. 1999),
even though rock fall hazard is not only defined by the
structural features of the rocky mass, so to determine it
properly it’s necessarily to adjust the calculated value
taking into account other parameters such as lithology,
climatic conditions, the volume of the mobilized mass,
etc. This approach could be applied to wedges in a
similar way. The same research software used to detect
potential instabilities areas has been used here to
calculate the average number of wedges by unit cell of
DEM. The program assumes infinite discontinuities, so
the only thing that has to be known is the mean spacing
(L) of each discontinuity set (Table 3).
Figure 13: Instability favorable zones (in orange) obtained by
crossing the 2X2 meters mesh size DTM with F1 and F2
discontinuities sets orientation. 1, 2 and 3, represent starting
points of rock falls occurred in March, April and June of 2003
respectively.
By using a GIS (Geographic Information System) the
average number of wedges by unit cell has been
transformed to number of wedges by square meter of
outcrop, so that the final results are quite close to the
real ones (Figures 14, 15 i 16).
The adjacent figures show that with DEM obtained by
traditional topography (mesh size 15x15), favorable
areas to rock falls tend to group itself homogenizing the
results, even though in the three cases the proportion
between favorable areas and unfavorable ones is
practically constant. This means that using DEMs
obtained with LIDAR, does not contribute, in this case,
with new source areas but to a redistribution of the
potential areas and in consequence a higher precision in
the results.
Figure 11 shows only the starting point areas of April
and March events inside the predicted instabilities areas
according with 15x15 mesh model. Probably this fact is
due to the event of June was produced in the adjacent
slope to the railway cog and this is not detected by the
mesh of 15x15.With DEMs obtained from LIDAR
(Figures 12 and 13), we can see that there is a difference
in the distribution of the favorable areas. In the mesh
2x2 are detected the three areas that origin the rock fall
of March, April and June, while the mesh 8x8 only
detects the area favorable that triggered March rock fall
event. This can be due to the optimum scale of work in
the studied sector. The relief of Dent d’en Rossell
presents characteristic morphology and dimensions that
are modeled with more precision by the 2x2 mesh. For
example, the slope adjacent to the railway track it is only
detected by it.
Figure 14: Number of wedges by outcrop square meters
obtained with 15x15 meters mesh size DTM. 1, 2 and 3,
represent starting points of rock falls occurred in March, April
and June of 2003 respectively.
8
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while mesh size 15x15 smoothes this relief, reproducing
smaller slopes than the real ones.
Figure 17: Relation between topographic slope dip and number
of discontinuities intersecting surface.
Taking all these facts into account we can conclude that
using 15x15 DEM we are underestimating the results in
damage of security factor.
A comparison between 8x8 and 2x2 DEM shows that
the last one reproduces better the topographic surface, so
we can expect better results.
Figure 15: Number of wedges by outcrop square meters
obtained with 8x8 meters mesh size DTM. 1, 2 and 3, represent
starting points of rock falls occurred in March, April and June
of 2003 respectively.
5.3. LIDAR application on hazard assessment from
rock fall models
5.3.1.
Introduction
The objective of this point is to compare the results of rock
fall model simulation with three different DEMs.
There are two types of models that can be distinguished by
making the calculus in two or three dimension. Threedimensional models calculate rock fall trajectories on a
DEM and allow obtaining the distribution of kinetic
energies, maximum bouncing height that the trajectories
search and stop points. Bidimensional models work on
established topographic profiles and allow obtaining
statistical distribution of the same variables along a path.
In this case we have been working with two commercial
models in 3D and 2D. These two numerical models have
been calibrated and validated with data from rock fall
events from 2003.
5.3.2.
Figure 16: Number of wedges by outcrop square meters
obtained with 2x2 meters mesh size DTM. 1, 2 and 3, represent
starting points of rock falls occurred in March, April and June
of 2003 respectively.
Rock fall models
Three-dimensional programs allow making numerical
calculus from physic laws, which relate mechanical
parameters of the slope with the block kinematics. These
softwares allow to calculate the distribution of rock
trajectories, kinetic energies by unit of mass, bounce height
and stop points from a DEM. The programs allows to
simulate a high number of rock falls and to identify the
most suitable areas to build protection systems.
In figures 14, 15 and 16 we can see that the number of
wedges, which intercept the topographic surface by
square meter of outcrop, is slightly higher as the mesh
size decreases.
Types of terrain must be distinguished over the DEM and
the parameters that define their mechanical behavior must
be defined. These are the coefficient of restitution of
normal energy (Rn), the coefficient of restitution of
tangential energy (Rt) and the friction coefficient of the
rolling boulders (k). It is also necessary to introduce three
geometric parameters (limit angles), which determine the
This is due to the smoothing of the relief that occurs as
the mesh size increases because with a certain
orientation of the family sets, the density depends
directly on the terrain slope (Figure 17). The mesh size
2x2 reproduces better real slope of sub vertical walls,
9
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changes in the type of movement along the paths crossing
by the rocks. Variation in the slope of the relief and the
way the blocks fall upon implies a step between the flying
and colliding phases.
A
Bidimensional model prefix a trajectory of a selected
longitudinal profile of the slope, but on the other hand
allows doing a completely statistical analysis of the
movement variables along its path, as a function of the
relief and the parameters with define the type of terrain,
similarly to the 3D model. In consequence, the results of
both two models are complementary .
Model calibration allows assigning the parameters a value
that reproduces the specific behavior of the type of terrain
in the study sector. Once calibrated, the models will be
able to predict future events that could happen in this
context. In this case, calibration of the model have been
possible from three testimonial events that happened on
2003, 3rd of March, 4th of April and 15th of June data (see
point 4.1)
5.3.3.
B
Comparative analysis of DEM
Known events from 2003 have been simulated with the
three mesh defined previously: 15x15, 8x8, and 2x2, so we
can find which topography compares the better with field
observations.
In the following figures the results of the events of March
and April obtained with three-dimensional models are
shown.
C
Figure 18: Trajectories of April rock fall of 2003, obtained with
3D model with different size of meshes: A 15x15, B: 8x8, C: 2x2.
10
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A remarkable result is the increase of the dispersion area as
we decrease the mesh size, because of the increment in the
terrain relief.
A
Evidently, as we increase the mesh size, the smoother and
simplified the topography is and in consequence it cannot
distinguish so many changes between rolling and flying
phases along the rock fall path.
As we can observe in figures 18 and 19, contour lines
derived from LIDAR define better the different
morphologies, representing boundings and terraces that
trajectories find along its way and with a large impact on
rock fall dynamics.
This facts are also shown in longitudinal profiles along
trajectories from the April event obtained with 3D
modelling. In figure 20 we can see how varies the behavior
of the rocks in a typical trajectory inform one mesh size to
the other. In any case, the path is the same because the
model reproduces trajectory dispersion with little variation
on initial movement conditions.
B
C
Figure 19: Trajectories of march rock fall of 2003, obtained with
3D model with different size of meshes: A 15x15, B: 8x8, C: 2x2.
In the first results we can appreciate that the trajectories
simulated with LIDAR topography show a better
adjustment to the channel followed by the rock fall, as can
be seen in figure 18 by the sinuous trace of March event.
The 15x15 mesh shows more rectilinear paths because it
does not detect little variations on the relief that can
deviate the path of the rock falls, as happened with the
oblique channel on the Fènech tunnel.
Figure 20: longitudinal profiles of April 2003 rock fall, obtained
by 3D model with different size of meshes. A: 15x15, B: 8x8, C:
2x2.
11
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The results of the stopping points of the April 2003 event
(see figure 22) show few differences between meshes of
15x15 and 8x8, while major precision can be appreciated
on the results of 2x2 mesh. The last one presents a
concentration of stopping points in zones where blocks
were observed in the field, as the railway cog, while the
other two only show concentrations in the barriers (Figure
21).
A
When we work with LIDAR topography there is an
improvement on the results precision, but it is also required
to choose a convenient mesh size to represent the relief. In
this case the wide of the platform of the railway cog is
about 4 m and only the 2x2 mesh can represent the
platform well enough. In this sense, we tried a simulation
with a step of mesh of 1 m and this scale generates a
topography with very steep surfaces, which forces the
trajectories to bounce continuously with constant
oscillations of the slope along the path and generates
behavior far away from reality. Moreover, it is an
incommodious scale to work with, because it increases the
processing time too much.
B
C
Figure 21: Picture showing mass stopped by one of the upper
barriers in April 2003 event.
Figure 22: Stopped points from April rock fall 2003, obtained with
3D model with different size of meshes. A: 15x15, B: 8x8, C: 2x2.
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Next, relevant aspects in the results obtained with
bidimesional numerical models are commented.
utilities in front of the arguments exposed by Krauter &
Spang (2001).
The event of April 2003 has been simulated, and different
bounce height distributions have been detected in a
medium slope place from 2x2 and 15x15 meshes (see
figure 23). Similarly to the results of 3D model, in the
smooth topography of 15x15 dominates the rolling and
colliding movement, in difference of the 2x2 mesh, which
reproduces higher bounds. The 2x2 mesh adjusts much
better the profile of movement variables (height and
velocity) along the path, because it describes better the
steps on the walls, as it is the closest to the railway cog.
At a research level, calculus algorithms have been
developed to model accurately rock fall dynamics. Even
wide spread commercial models present some limitations
which difficult taking maximum profit from LIDAR
topography. They represent the movement in a very
simplified way and the results are often extreme and mean
values. The resolution LIDAR topography attains, allows to
think that new statistical treatment techniques in a cell by
cell basis would be more useful in the near future.
This allows a better placement of defense works against
rock fall in points of maximum efficacy. In particular, it is
convenient to position barrier defenses (which have a
certain capacity of energy absorption) in points of few
bounce height and low velocity, so that they will be able to
intercept the maximum number of blocks and to brake a
larger rocky mass.
6.
When we compare velocity profiles on figure 24 we can
observe that in the 15x15 mesh there is an increment on
velocity once the railway is passed in contrast with 2x2
mesh. In this last case, the model represented smaller
bounding morphologies where the blocks impact on the
terrain and looskinetic energy and reduce its velocity.
A
B
400
200
100
0
100
50
2
4
6
8
10
0
25
•
Starting from LIDAR topography, the working
scale has a large impact in modelling results. In
case of Dent d’en Rossell, results obtained with a
DEM of 2x2 mesh, are the ones who fit better to
the observed events in this sector. In a different
area the ideal mesh size could be another.
2
4
6
8
•
Commercial rock fall simulation models can
reproduce quite well the rock fall events,
whenever parameters can be correctly calibrated
with enough data from known events.
•
Three-dimensional models are a useful tool to
predict the distribution of trajectories, velocities
and heights of future rock falls. Even though,
they have limitations that difficult taking the
maximum profit from LIDAR topography.
10
50
Maximum Velocity (m/sec)
A
20
15
10
5
0
31
62
93
124 155 187
Horizontal Distance Along Slope (m)
40
B
30
20
10
0
31
63
95
126 158 190
Horizontal Distance Along Slope (m)
40
30
20
10
0
0
62
93
124 155 187
31
Horizontal Distance Along Slope (m)
50
Maximum Velocity (m/sec)
Maximum Bounce Height (m)
The DEM obtained with conventional methods,
with a 15 m mesh size, in difference on DEM
obtained with LIDAR, smoothes the relief too
much an this yields to very different results that
reduce the security factor in potential instabilities
areas detection. The calculus on LIDAR
topography reproduces better the rock fall events
and detects more accurately potential instabilities
areas.
Bounce Height (m)
Figure 23: Results of 2D model: bouncing height at 1560 m
of April 2003 event. A: 15x15 mesh profile, B: 2x2 mesh
profile.
Maximum Bounce Height (m)
•
0
Bounce Height (m)
0
Incorporation of LIDAR technology in the study
of rock fall allows putting in practice an specific
analysis methodology of susceptibility and
hazard areas. This was not possible with
conventional topographies.
200
0
0
•
150
Frequency
Frequency
300
CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
40
30
20
10
0
0
31
63
95
126
158
190
Horizontal Distance Along Slope (m)
Figure 24: Results of 2D model: profiles of bouncing height
and velocity along the path. A: 15x15 mesh profile, B: 2x2
mesh profile.
Three-dimensional models can be considered a useful tool
to predict the distribution of possible trajectories, kinetic
energy, bouncing heights and stopping points of rock fall,
whenever we have enough historic events to calibrate the
model properly. As it has been demonstrated, LIDAR
technology allows working over high-resolution
topographies. This improves three-dimensional models
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