Estimación del riesgo por subsidencia y fallamiento asociado

Aunque se han realizado estudios sobre el proceso de subsidencia en la Ciudad de México, el mismo es un proceso que ha evolucionado espacial y temporalmente en función del volumen de extracción y la evolución de las redes de pozos para el abasto debido al aumento sostenido de la población (e. g. Marsal y Mazari, 1959; Auvinet, et al., 2017). Es por esto que resulta de vital importancia tener un monitoreo continuo, sistemático y cada vez con mayor detalle de este proceso y de sus fenómenos asociados como es la generación de fallas. Existen actualmente métodos indirectos que recurren a nuevas tecnologías de geodesia satelital para monitorear y evaluar los movimientos de la superficie terrestre; tal es el caso de las técnicas InSAR, las cuales han demostrado ser una excelente herramienta para el análisis y la variabilidad espacial del proceso de subsidencia.

El proceso de subsidencia diferencial ha generado gran cantidad de fallas en la Ciudad de México (CENAPRED, 2017), que por circunstancias especificas a la CDMX, en la mayoría de los casos coincide con la ubicación de las zonas de mayor vulnerabilidad socioeconómica o de mayor densidad de población de la ciudad. De la misma manera, el proceso de subsidencia diferencial afecta tanto a viviendas particulares como a infraestructura vital tales como escuelas, hospitales, ductos de PEMEX, gasolineras, mercados públicos y radioemisoras. Del mismo modo, las fallas, al afectar las condiciones bajo las cuales fueron diseñadas las estructuras civiles mayores o particulares, hacen que estas sean más vulnerables a fenómenos naturales tales como sismos de gran magnitud.

El gradiente horizontal de subsidencia es un parámetro derivado para estimar el potencial desarrollo de fallas asociadas al proceso de subsidencia del terreno (Cabral-Cano et al. 2010, 2015, Solano-Rojas, 2018). Este parámetro se obtuvo a partir de las observaciones de velocidad de subsidencia LOS (Figura 1) y su distribución espacial se muestra en la Figura 2. El análisis de este mapa indica que las alcaldías de la CDMX en las que se observa mayor potencial de desarrollo de fallas superficiales son Venustiano Carranza, Iztacalco, Iztapalapa, Xochimilco y Tláhuac y en menor medida Gustavo A. Madero, Cuauhtémoc y Milpa Alta.



Mapa de Velocidad de Subsidencia para la región Chalco- Xochimilco, obtenido
a partir de las imágenes SAR provenientes de los sensores Sentinel 1 A y B, para el
período noviembre 2014–noviembre 2017.

Lo anterior nos permitió evaluar la correlación espacial entre todas las fallas medidas en campo y el gradiente horizontal de subsidencia generado a partir del análisis InSAR, con la finalidad de evaluar el potencial de desarrollo de fallas en superficie asociadas al proceso de subsidencia (Fernández-Torres, 2019). Para estimar el riesgo se utilizó una expresión simple y que a su vez cumple con la observación de que un alto gradiente horizontal de subsidencia causa mayor daño que una alta velocidad de subsidencia. La expresión que define el riesgo para este modelo es la siguiente:

Riesgo = ((3 x GHS)+VSub) x VSE
donde:
GHS= Gradiente Horizontal de Subsidencia.
VSub= Velocidad de Subsidencia.
VSE= Vulnerabilidad Socioeconómica.





Mapa de riesgo por fallamiento asociado a subsidencia del terreno
por AGEB en la Ciudad de México.

El porcentaje de área total urbanizada (AGEBs) de la zona de estudio que se ubica en las categorías de riesgo intermedio, alto y muy alto para el mapa de riesgo correlacionado a la vulnerabilidad socioeconómica son 9.43%, 2.75% y 0.39% respectivamente equivalente a 74.38, 21.66 y 3.10 km2 respectivamente. Por su parte, el porcentaje del total de población afectada en las categorías de riesgo intermedio, alto y muy alto en el mapa de riego para las alcaldías de la CDMX es de 1’161,890 habitantes (@ censo 2010), que corresponden a 857,439; 249,360 y 55,091 habitantes respectivamente en cada clase de riesgo y que representan al 9.73%, 2.83% y 0.63% respectivamente de los habitantes en las alcaldías de la CDMX.

Laboratorio de Cartografía Digital, Instituto de Geofisica, UNAM.