Inventario de edificaciones del cantón de San José para el caso específico de amenaza sísmica utilizando el método de mapeo ambiental rápido

Abstract

El presente trabajo consistió en la generación de un inventario de edificaciones del cantón de San José a utilizar en evaluaciones probabilistas o deterministas de riesgo sísmico, siguiendo el método del mapeo ambiental rápido, creado por el instituto alemán Deutsches GeoForschungsZentrum (GFZ). Se tomaron alrededor de 35 000 fotografías de aproximadamente 14 500 edificaciones, del total de 84 004 que existen en el cantón. Se realizaron encuestas remotas a 7 296 estructuras para un tamaño de muestra de 8.7 %. Se encontró que el tipo de material predominante es la mampostería confinada reforzada (64 %), mientras que el sistema resistente a cargas laterales predominante es el tipo muro (70 %). Las estructuras de 1 o 2 pisos componen el 75 % de la muestra y un 58 % de la edificaciones son regulares, mientras que la clase o tipología estructural predominante es la denomina MCR.2, representado un 38.7 %. Se determinó un tamaño de muestra óptimo de 2 200 edificaciones, correspondiente al 2.6 % de la cantidad de estructuras, y un nivel de precisión de las encuestas remotas del 75 %.

The present work consisted on the generation of a building inventory for the San Jose canton to be used in probabilistic or deterministic seismic risk assessments, following the rapid environmental mapping methodology, from the German institute Deutsches GeoForschungsZentrum (GFZ). 35 000 pictures from approximately 14 500 buildings were taken, from the total of 84 004 building that exist in San Jose canton. Remote surveys were undertaken for 7 296 structures for a sample size of 8.7 %. It was found that the main material type is the confined reinforced masonry with (64 %) and the main lateral load resisting system is the wall type (70 %). 75 % of the buildings are 1 or 2 story and 58 % are regular, moreover the main class or structural typology is the MCR.2, representing 38.7 %. An optimal sampling size of 2 200 building was determined, accounting for 2.6 % of the whole building stock, and a precision level of the remote surveys of 75 %.