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Desarrollo de Funciones de Vulnerabilidad Empírica Basadas en el Daño Causado por el Terremoto de Chiang Rai de 2014, Tailandia

Autores: Hong, Patcharavadee; Matsuoka, Masashi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Peligros sísmicos
Tailandia
Planificación de gestión de desastres
Eventos sísmicos
Códigos de construcción
Funciones de vulnerabilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 32

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los peligros sísmicos en Tailandia a menudo se pasan por alto en la planificación de la gestión de desastres, lo que lleva a una investigación insuficiente y a pérdidas económicas significativas durante los eventos sísmicos. El terremoto de Chiang Rai en 2014 expuso vulnerabilidades críticas en las prácticas de construcción de Tailandia debido a la amplia falta de cumplimiento con los códigos de construcción y la limitada preparación. Esta exposición impulsó el desarrollo de funciones de vulnerabilidad empíricas utilizando datos de pérdidas de 15,031 residencias dañadas. El estudio analizó los registros de compensación del gobierno, que fueron estandarizados utilizando métricas de costo de reemplazo. Se desarrollaron tres modelos distintos a través de enfoques de modelado probabilístico y posibilístico. El análisis residual demostró el rendimiento superior del enfoque posibilístico, con la Función de Vulnerabilidad basada en el Enfoque Posibilístico logrando una reducción del 49.84% en los residuos para predicciones de pérdidas pequeñas en comparación con los modelos basados en probabilidades. Los hallazgos de la investigación indican que la teoría de la posibilidad, capaz de abordar múltiples incertidumbres, proporcionó una representación más precisa de las pérdidas observadas. Estos resultados ofrecen una valiosa orientación para mejorar la evaluación del riesgo sísmico y las estrategias de preparación ante desastres en aplicaciones locales.

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