Etapa 4 / 2015 (ianuarie - decembrie 2015)

Evaluarea riscului seismic

Rezumatul etapei

Obiectivul etapei 2015 este de a evalua riscurile urbane la nivelul Bucurestiului in 4 scenarii de hazard seismic. Acest obiectiv continua logic obiectivul etapei 2014, de analiza a vulnerabilitatilor urbane. Analiza s-a facut pe cele 2 perioade de recensamant, 2002 si 2011, atat la nivelul infrastructurii orasului, al populatiei, cat si la nivelul fondului construit.

Hazardul seismic a fost reprezentat pentru Bucuresti prin date de intensitate si PGA inregistrate la cutremurele din 1977 si 1990, cat si scenariul cutremurului maxim posibil cu Mw=7.8 (Marmureanu et al., 2010).

Tabel 1: Valori ale PGA calculate pentru Bucuresti pentru diferite perioade de revenire (modificat dupa Sokolov et al., 2004)

Ca urmare a faptului că valorile de hazard sunt calculate precis pe anumite puncte (în care se află staţii seismice sau puncte care definesc un grid), a fost nevoie de utilizarea algoritmilor de interpolare integraţi în SIG. Algoritmii cei mai indicaţi sunt cei care nu modifică substanţial valorile în jurul punctelor iniţiale, precum Natural Neighbor sau Inverse Distance Weighted (IDW).

Pentru oraşul Bucureşti, harta scenariului de hazard seismic maxim posibil, care să facă o distincţie semnificativă între zonele oraşului, este cea din figura 1.

1. Analiza riscului seismic al retelelor de transport

Reţelele de transport au o dimensiune spaţială evidentă. Prin retele de transport intelegem din perspectiva analizei spatiale un sistem cu ramificaţii şi întretăieri de conducte, străzi, căi ferate, apeducte, linii de electricitate şi altele, care permite un anumit flux de produse sau vehicule.
Pe baza literaturii de specialitate si a conditiilor locale, riscul retelelor de transport in Bucuresti a fost analizat conform fig. 2.

Fig 2. Schema logică a elementelor şi paşilor in analiza riscului la cutremur a reţelelor de transport

Analiza retelelor de transport s-a bazat pe o metodologie creată special in acest sens de către doctorand Toma Dragos pentru integrarea datelor gratuite oferite de către Proiectul OpenStreetMap în cadrul modulului “Network Analyst” al softului ESRI ArcInfo.

Datele referitoare la valorile traficului rutier au fost obținute pe Bucuresti din mai multe surse. Autoritatea care se ocupă cu măsurarea valorilor traficului rutier este Centrul de Studii Tehnice Rutiere şi Informatică (CESTRIN, www.cestrin.ro), care constituie un organism tehnic al Companiei Naţionale de Autostrăzi şi Drumuri Naţionale din România (CNADNR).

Se pot folosi şi alte surse de date, precum datele Google Traffic, care începând cu 2012 colecteaza informatii şi pentru România şi implicit Bucureşti (https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Traffic). Ca urmare a faptului că Google nu permite încă descărcarea datelor Google Traffic, metodele de extragere a lor sunt manuale, făcând uz de georeferenţiere, digitizare şi transcriere a valorilor.

Metoda utilizata in analiza indicatorilor de performanţă pentru reţelele rutiere din Bucuresti a fost metoda cost-distanţă, care este integrată în cadrul softurilor SIG precum ArcGIS. Funcţiile de cost utilizate sunt similare funcţiilor Euclidiene, dar în loc să se calculeze distanţa de la un punct la altul, acestea calculează cea mai scurtă distanţă “viabilă” (sau costul cumulat al călătoriei) de la o celulă la alta, dintr-un set de celule apropiate.

Pentru a calcula costul de călătorie prin fiecare celulă, s-a utilizat următoarea formulă:
      Cost pe celulă = cost atribuit fiecărei celule * rezoluţia spaţială a celulei

Calculul timpilor de parcurgere sau a costurilor (reale sau fictive) între puncte de origine şi destinaţie reprezintă o necesitate în momentul analizei implicaţiilor cutremurelor, automatizarea procesului de obţinere constituind un avantaj major. Una din soluţiile optime este utilizarea modulului dedicat Network Analyst din cadrul ArcGIS. Odată definită reţeaua conform specificaţiilor necesare, acest modul permite rezolvarea problemelor de rutare şi multirutare, găsirea celor mai apropiate localiţii (nu neapărat ca distanţă), calculul matricei origine-destinaţie sau determinarea zonelor de deservire. În figura 3 este un exemplu de calcul automat al rutei optime între două puncte, ţinând cont de importanţa drumurilor de străbătut. Astfel, se obtine un timp estimat de parcurgere.

Fig. 3. Exemplu de calcul automat al traseului optim, ținând cont de caracteristicile rețelei rutiere. In dreapta sunt redate instrucțiunile și timpul estimat de parcurgere.

Modulul ArcGIS Network Analyst a fost utilizat atât pentru reţeaua rutiera, cât şi pentru reţelele feroviare, de metrou sau de transport al gazelor si electricităţii. Rezultatele sunt in curs de publicare, in cadrul unor analize complexe.

2 Analize de risc la nivelul fondului construit

Metoda analitică utilizată în cadrul proiectului pentru estimarea probabilității de afectabilitate a clădirilor este Improved Displacement-Coefficient Method (I-DCM), care a fost prezentata in raportul etapei 2014. In etapa 2015, metoda a fost folosita atat pentru datele recensamantului 2002, cat si pe datele ultimului recensamant, oferind comparatii la nivelul evolutiei riscului fondului construit. Totodata, acuratetea procesarilor a fost verificata prin calitatea rezultatelor obtinute, care au pastrat areal tendintele pe toata perioada 2002-2011.
Datele de intrare au fost:

• Date colectate la recensământul din 2002 si 2011 - la nivel de circumscripţie;
• Date complexe la nivelul anului 1999, aranjate pentru SELENA şi utilizate în cadrul Sistemului de Evaluare în timp real a Pagubelor generate de un cutremur pe teritoriul României – la nivel de sector.

Ca urmare a faptului că structura făcută disponibilă de către Institutul de Statistică pentru datele de la Recensământul din 2011, deşi de mare interes datorită actualităţii şi rezoluţiei mult îmbunătăţite, este mult mai limitată faţă de structura setului de date din 1999, a fost necesară găsirea unei metode de îmbinare a tuturor seturilor de date statistice, cu ajutorul calculului statistic al probabilităţilor, pentru diferite tipuri de clase ale clădirilor (fig. 4).

Fig. 4. Schema de calcul a numărului de clădiri avariate pentru datele de la recensământul din 2011, folosind clasificarea datelor din 1999 şi SELENA

In etapa 2015, analizele de risc la nivelul fondului construit s-au facut pe 4 scenarii seismice: 1977 cu 2 variante, 1990 si cutremurul maxim posibil; in tabelul 2 fiind rezumate datele de cladiri (si limitarile lor) la nivelul ultimelor 2 recensaminte. Pentru a depasi limitarile in datele de recensamant din 2002 cu privire la materialul de constructie, s-a recurs la o determinare empirica a profilului specific fiecarei unitati de recenzare. Profilul unei unitati de recensamant a fost utilizat ca procente, determinand, de ex., ca intr-o unitate anume cu 200 de cladiri clasificate ca joase si construite inainte de era codurilor antiseismice, sa existe o probabilitate ca 20% de cladiri sa fie in clasa RC, 50% in M3_1 si 30% M2 (conform clasificarilor internationale si a curbelor de vulnerabilitate redate in raportul din 2014).

La nivelul fiecarei unitati de recensamant au fost introduse in calcul curbele de vulnerabilitate specifice arealelor ocupate de blocuri si a celor in care se gasesc case.

3 Analize de risc la nivelul populatiei

Pentru evidentierea riscului la nivelul populatiei a fost aplicata metoda cantitativa de calcul, pe baza formulei Hazard x Vulnerabilitate x Numar total de persoane in locuinte (si expuse). Scara de analiza a fost la nivelul unitatilor de recensamant. Scenariile s-au rulat atat pe datele recensamantului 2002, cat si pe datele recensamantului din 2011, rezultatele comparative obtinute fiind in curs de publicare. Etapa 2015 s-a focusat pe construirea indicelui complex de vulnerabilitate sociala SOVI, pe baza metodologiei clasice dezvoltate de Cutter si al. in 2003, cat si a indicelui ponderat, metodologie expusa pe larg in articolul Armaș si Gavriș (2013). Alegerea variabilelor a fost limitata de datele de recensamant cu multe valori lipsa in 2011, dar mai ales de imposibilitatea obtinerii unor valori privind indicatorii economici. Clasterizarea spatiala a vulnerabilitatii sociale a fost explorata cu ajutorul softului GeoDa (Anselin, Syabri, and Kho 2006), iar testarea semnificatiei statistice a rezultatelor obtinute, cu ajutorul LISA. Rezultatele privind vulnerabilitatea sociala la nivelul datelor de recensamant 2011 au fost prezentate la conferinta internationala ECOSMART si publicate in Procedia Environmental Sciences (cotata ISI).

Rezultatele vulnerabilitatii sociale au fost introduse in formula: Hazard (hartile de intensitate pentru cele 4 scenarii seismice cu o anumita probabilitate de revenire in timp) X Vulnerabilitatea sociala (2002 si 2011) x Ponderea cladirilor sever afectate din fiecare circumscriptie x Numarul total de persoane in locuinte (2002 si 2011). Rezultatele au aratat atat probabilitatea anuala a numarului maxim posibil de oameni care pot fi lezati in cazul unui scenariu seismic, cu o anumita perioada de revenire si o anumita intensitate, cat si procentul maxim pe circumscriptii al celor posibil a fi afectati (raniti/victime).