Monte Carlo Simulation of Earthquake Damage to Mexico City:A Cadastral Exposure Model with Voronoi-Weighted Spatio-Temporal Point Processes
Este artículo presenta un modelo de simulación de Monte Carlo que integra datos catastrales de la propiedad, el agrupamiento de fuentes sísmicas ETAS y la amplificación de la respuesta del terreno específica del sitio para estimar las futuras pérdidas monetarias inducidas por terremotos en la Ciudad de México, revelando una pérdida anual promedio de 2.26 mil millones de MXN y una pérdida de 1 en 100 años de 40 mil millones de MXN.
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La Ciudad de México se asienta sobre una trampa geológica. Construida sobre el lecho drenado de un antiguo lago, la ciudad descansa sobre capas de arcilla blanda y saturada de agua. Cuando las ondas sísmicas viajan a través de la roca dura de las montañas circundantes, se mueven rápidamente y con poco efecto. Pero cuando esas mismas ondas golpean los sedimentos lacustres blandos debajo de la ciudad, se ralentizan y aumentan su amplitud, de forma muy similar a una gelatina tambaleándose sobre un plato. Este fenómeno, conocido como amplificación de sitio, convierte terremotos distantes y moderados en catástrofes locales devastadoras. La ciudad ha sentido este poder dos veces en las últimas décadas: primero en 1985, cuando un sismo masivo a cientos de kilómetros de distancia causó colapsos generalizados, y nuevamente en 2017, cuando un evento más pequeño y cercano repitió la destrucción. Debido a que el movimiento del suelo se comporta de manera tan diferente aquí que en cualquier otro lugar, las formas estándar de predecir los daños por terremotos fallan. Para comprender el verdadero riesgo financiero que enfrenta esta megalópolis, los investigadores necesitaban un modelo que respetara la física única del lecho del lago y el valor específico de los edificios que se asientan sobre él.
Un equipo de investigadores de la Universidad Iberoamericana ha construido tal modelo, creando una simulación detallada de lo que podrían costar futuros terremotos a la Ciudad de México. En lugar de depender de estimaciones económicas generales o conteos de población, utilizaron el registro de la propiedad de la ciudad, conocido como el registro catastral. Esta base de datos gubernamental enumera el valor tasado de cada parcela de tierra y de las estructuras sobre ella, proporcionando un mapa granular de exactamente qué está en riesgo. Los investigadores combinaron este mapa financiero con un sofisticado modelo computacional de cómo ocurren los terremotos. Analizaron décadas de registros sísmicos para identificar dos tipos distintos de fuentes sísmicas que amenazan la región: eventos superficiales cerca de la costa donde las placas tectónicas se deslizan una junto a la otra, y eventos más profundos que ocurren dentro de una placa en subducción muy por debajo de la superficie. Al tratar estos como fuentes separadas, el modelo puede generar miles de escenarios sintéticos de terremotos, cada uno con una ubicación, tiempo y magnitud específicos.
El núcleo del estudio consiste en ejecutar estos escenarios a través de una versión virtual de la ciudad. Para cada terremoto simulado, el modelo calcula cuánto vibraría el suelo en la ubicación de la ciudad, contabilizando la distancia desde el epicentro y la enorme amplificación causada por los sedimentos del lago. Luego, traduce ese movimiento en daños físicos para cada edificio en el registro, convirtiendo el daño estructural en pérdida monetaria. Para asegurar que el modelo refleje la realidad, los investigadores lo calibraron con el terremoto de 2017. No simplemente ajustaron los números para que coincidieran con la factura final; en su lugar, probaron el modelo contra cinco hechos independientes de dicho evento: el dinero total perdido, el número de edificios colapsados, el número de estructuras severamente dañadas, el área geográfica cubierta por los daños y la edad de los edificios que se cayeron. Esta rigurosa verificación confirmó que el modelo reproduce con precisión los patrones complejos de la destrucción en el mundo real.
Los resultados de esta simulación masiva, que se ejecutó a través de doscientos millones de años de tiempo hipotético, revelan una amplia gama de posibles resultados. La pérdida anual promedio se estima en 2.26 mil millones de pesos mexicanos, pero este promedio enmascara la naturaleza extrema del riesgo. En un año típico, la ciudad podría no experimentar ningún daño en absoluto. Sin embargo, el modelo predice que un evento de una vez cada siglo podría infligir 40 mil millones de pesos en daños. La incertidumbre en estas cifras es significativa, impulsada en gran medida por cuánto amplifica el suelo blando el movimiento. Los investigadores encontraron que la pérdida potencial podría ser tan baja como 14 mil millones de pesos o tan alta como 439 mil millones de pesos para un solo evento de escala centenaria, dependiendo del comportamiento específico del suelo. Este amplio margen no es un fallo del modelo, sino un reflejo de la falta de datos precisos sobre las capas de suelo de la ciudad.
El estudio también descubrió una capa oculta de la realidad económica respecto a cómo se reportan los daños. Cuando el modelo fue calibrado para el evento de 2017, mostró que el recuento oficial del gobierno de 16 mil millones de pesos en pérdidas capturó solo una fracción del daño físico real. El modelo sugiere que el costo económico real de ese terremoto probablemente estuvo más cerca de los 44 mil millones de pesos, siendo la diferencia de daños estructurales menores que los propietarios repararon sin reportarlos a las autoridades. Este hallazgo implica que confiar únicamente en los informes oficiales subestima la verdadera carga financiera del riesgo sísmico. Los investigadores enfatizan que, si bien su simulación proporciona un marco robusto para comprender la vulnerabilidad de la ciudad, el paso más crítico a continuación es obtener mapas de suelo detallados y valores de construcción oficiales para reducir el amplio rango de posibles pérdidas. Hasta entonces, la simulación constituye la estimación más precisa disponible, pintando la imagen de una ciudad donde el suelo bajo ella sigue siendo la variable más poderosa en su seguridad futura.
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