{"id":9314,"date":"2022-08-26T10:05:26","date_gmt":"2022-08-26T10:05:26","guid":{"rendered":"https:\/\/paises.leyderecho.org\/?p=9314"},"modified":"2022-08-26T10:05:26","modified_gmt":"2022-08-26T10:05:26","slug":"evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/","title":{"rendered":"Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_63 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Evaluacion_de_Riesgos_en_Infraestructuras_Civiles\" title=\"Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles\">Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Evaluacion_de_Riesgos_en_Infraestructuras_Civiles-2\" title=\"Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles\">Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Peligros_y_Riesgos\" title=\"Peligros y Riesgos\">Peligros y Riesgos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Peligros_naturales\" title=\"Peligros naturales\">Peligros naturales<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#La_evaluacion_de_riesgos_en_ingenieria_civil\" title=\"La evaluaci\u00f3n de riesgos en ingenier\u00eda civil\">La evaluaci\u00f3n de riesgos en ingenier\u00eda civil<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Metodos_de_evaluacion_de_riesgos_y_cuestiones_conexas\" title=\"M\u00e9todos de evaluaci\u00f3n de riesgos y cuestiones conexas\">M\u00e9todos de evaluaci\u00f3n de riesgos y cuestiones conexas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Combinacion_de_riesgos\" title=\"Combinaci\u00f3n de riesgos\">Combinaci\u00f3n de riesgos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/paises.chamberly.org\/evaluacion-de-riesgos-en-infraestructuras-civiles\/#Estados_limite_y_evaluacion_de_riesgos\" title=\"Estados l\u00edmite y evaluaci\u00f3n de riesgos\">Estados l\u00edmite y evaluaci\u00f3n de riesgos<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Evaluacion_de_Riesgos_en_Infraestructuras_Civiles\"><\/span>Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Evaluacion_de_Riesgos_en_Infraestructuras_Civiles-2\"><\/span>Evaluaci\u00f3n de Riesgos en Infraestructuras Civiles<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Existe un amplio conjunto de conocimientos sobre la evaluaci\u00f3n de riesgos, y en esta secci\u00f3n se resumen algunos estudios recientes relativos a la gesti\u00f3n de infraestructuras.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Peligros_y_Riesgos\"><\/span>Peligros y Riesgos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Peligros_naturales\"><\/span>Peligros naturales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Los efectos de los peligros naturales en las infraestructuras civiles fueron testigos de muchas aplicaciones y del uso de pr\u00e1cticas basadas en el riesgo. Por ejemplo, algunos investigadores revisaron las pr\u00e1cticas de evacuaci\u00f3n por huracanes y la investigaci\u00f3n desde la perspectiva de la ingenier\u00eda del transporte, bas\u00e1ndose en un estudio de los planes y pr\u00e1cticas de evacuaci\u00f3n estatales realizado en la Universidad Estatal de Luisiana y en un estudio de las revisiones de la literatura y los proyectos de investigaci\u00f3n en curso. La atenci\u00f3n se centr\u00f3 en las pol\u00edticas y pr\u00e1cticas de evacuaci\u00f3n por parte de los estados utilizan en las \u00e1reas de planificaci\u00f3n del sistema de transporte, la preparaci\u00f3n y la respuesta y la aplicaci\u00f3n y gesti\u00f3n de t\u00e9cnicas y sistemas de evacuaci\u00f3n nuevos e innovadores, incluyendo el uso de las operaciones de tr\u00e1fico de contraflujo y la aplicaci\u00f3n de los sistemas de transporte inteligentes relacionados con las tecnolog\u00edas y t\u00e9cnicas.<\/p>\n<p>Las principales conclusiones sobre las pol\u00edticas y pr\u00e1cticas de planificaci\u00f3n, preparaci\u00f3n y respuesta del sistema de transporte son las siguientes (1) Los diferentes estados utilizan varios tipos de \u00f3rdenes de evacuaci\u00f3n, y los tres tipos principales son las evacuaciones obligatorias, recomendadas y voluntarias. Los gobernadores generalmente mantienen la autoridad para emitir \u00f3rdenes de evacuaci\u00f3n, pero en la mayor\u00eda de los estados, esa autoridad ha sido delegada a los funcionarios locales. En general, la planificaci\u00f3n de la evacuaci\u00f3n y la toma de decisiones se producen a nivel local. (2) La mayor\u00eda de los estados utilizan una combinaci\u00f3n de diferentes campa\u00f1as de concienciaci\u00f3n p\u00fablica y tipos de medios de comunicaci\u00f3n a lo largo del a\u00f1o para aumentar el nivel general de preparaci\u00f3n para huracanes y evacuaciones. (3) Los signos alentadores de la mejora de las evacuaciones por huracanes en los Estados Unidos y la mayor participaci\u00f3n de los planificadores e ingenieros de transporte han aportado conocimientos y experiencia en el tratamiento de las cuestiones relacionadas con el transporte, incluida la previsi\u00f3n de la demanda de viajes de evacuaci\u00f3n, el an\u00e1lisis y la modelizaci\u00f3n del tr\u00e1fico de evacuaci\u00f3n, y la aplicaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de los sistemas inteligentes de transporte (ITS). (4) Sigue siendo necesaria una mayor educaci\u00f3n y un mayor intercambio de informaci\u00f3n, y muchas agencias federales y organizaciones nacionales est\u00e1n tratando activamente de llenar este vac\u00edo. (5) El desarrollo de normas y las directrices de mejores pr\u00e1cticas en este \u00e1mbito son necesarias para beneficiar a los funcionarios de los departamentos de transporte y de gesti\u00f3n de emergencias a nivel estatal y local y para garantizar un nivel b\u00e1sico de uniformidad de pr\u00e1cticas de un lugar a otro.<\/p>\n<p>Las principales conclusiones que abordan las pol\u00edticas y pr\u00e1cticas desde la perspectiva de las operaciones, la gesti\u00f3n y el control del tr\u00e1fico de evacuaci\u00f3n incluyen (1) El uso planificado de operaciones de autopistas de contraflujo ha sido la innovaci\u00f3n m\u00e1s significativa porque la capacidad de las rutas de evacuaci\u00f3n existentes no puede acomodar la enorme demanda asociada con la evacuaci\u00f3n de muchos centros de poblaci\u00f3n medianos y grandes. Pero tiene muchas dificultades inherentes y plantea retos que requieren una comunicaci\u00f3n eficaz y una estrecha cooperaci\u00f3n entre todas las partes interesadas. (2) Es imprescindible que los organismos de gesti\u00f3n de emergencias dispongan de informaci\u00f3n fiable y actualizada sobre el tr\u00e1fico y las condiciones meteorol\u00f3gicas para coordinar las evacuaciones a nivel estrat\u00e9gico. Dado que el volumen de datos aumenta con las \u00faltimas tecnolog\u00edas, es necesario disponer de herramientas de gesti\u00f3n de datos para apoyar eficazmente las decisiones de evacuaci\u00f3n. (3) Otra necesidad cr\u00edtica para los organismos de gesti\u00f3n de emergencias es la capacidad de difundir informaci\u00f3n de viaje oportuna, precisa y \u00fatil a los evacuados. (4) Debido al impacto que las actividades de construcci\u00f3n pueden tener en la evacuaci\u00f3n efectiva, las agencias de transporte deben revisar los esfuerzos de mitigaci\u00f3n de riesgos apropiados para mantener la capacidad total en caso de que sea necesaria una evacuaci\u00f3n y tambi\u00e9n tener procedimientos establecidos para informar a las agencias de gesti\u00f3n de emergencias de los planes y calendarios de construcci\u00f3n. (5) Se est\u00e1n llevando a cabo nuevos proyectos de investigaci\u00f3n y desarrollo para resolver algunos de los problemas relacionados con la evacuaci\u00f3n. Entre ellos se encuentran las evaluaciones de las directrices espacio-temporales para el inicio y el fin del contraflujo, las simulaciones de las operaciones de tr\u00e1fico a lo largo de los segmentos de evacuaci\u00f3n del contraflujo, y la medici\u00f3n y el an\u00e1lisis de las corrientes de tr\u00e1fico del contraflujo, etc.<\/p>\n<p>Los dise\u00f1os basados en el riesgo tambi\u00e9n se utilizaron en la ingenier\u00eda antis\u00edsmica. Muchos propietarios de infraestructuras de carreteras suelen utilizar el Manual de Reacondicionamiento S\u00edsmico para Puentes de Carretera (Buckle y Friedland 1995). Este manual estipula que, en el caso de los puentes situados cerca de taludes inestables, deben realizarse investigaciones geot\u00e9cnicas detalladas para evaluar el potencial de inestabilidad de los taludes bajo excitaciones s\u00edsmicas. Esta tarea requiere investigaciones detalladas y recursos considerables para su realizaci\u00f3n. Seg\u00fan Zatar et al. (2008), en la actualidad existe un inter\u00e9s por realizar una evaluaci\u00f3n minuciosa de los taludes m\u00e1s cr\u00edticos a lo largo de las rutas prioritarias, y no existe una metodolog\u00eda tan completa para identificar y priorizar los taludes de las autopistas susceptibles de sufrir un fallo s\u00edsmico. Por lo tanto, desarrollaron una metodolog\u00eda basada en la capacidad de estabilidad s\u00edsmica de los taludes en relaci\u00f3n con la demanda, el desplazamiento anticipado del terrapl\u00e9n y el potencial de licuefacci\u00f3n obtenido para cada uno de los sitios de los terraplenes. La categorizaci\u00f3n (A, B o C) para identificar el riesgo de fallo del comportamiento del terrapl\u00e9n durante un evento s\u00edsmico espec\u00edfico se basa en la importancia de estos tres par\u00e1metros.<\/p>\n<p>Zatar y Harik (2008) aplicaron esta metodolog\u00eda a 127 terraplenes de puentes en una ruta prioritaria en el oeste de Kentucky e investigaron las vulnerabilidades s\u00edsmicas resultantes durante eventos s\u00edsmicos proyectados de 50, 250 y 500 a\u00f1os.<\/p>\n<p>Muchos investigadores de estudios de vulnerabilidad s\u00edsmica y evaluaci\u00f3n de riesgos de infraestructuras han utilizado el an\u00e1lisis de fragilidad. La fragilidad describe la probabilidad de fallo en funci\u00f3n de la demanda. Celik y Ellingwood (2009) estudiaron el comportamiento de los p\u00f3rticos de hormig\u00f3n armado en el centro y el este de Estados Unidos (CEUS) cuando se someten a terremotos que se consideran plausibles en la zona s\u00edsmica de Nuevo Madrid. Derivaron las fragilidades s\u00edsmicas para p\u00f3rticos de hormig\u00f3n armado dise\u00f1ados con cargas de gravedad de baja, media y alta altura utilizando el an\u00e1lisis de fiabilidad basado en la simulaci\u00f3n y utilizaron estos datos para evaluar la vulnerabilidad s\u00edsmica del inventario de p\u00f3rticos de hormig\u00f3n armado en Memphis, Tennessee, bas\u00e1ndose en los objetivos de dise\u00f1o basados en el rendimiento de la Agencia Federal de Gesti\u00f3n de Emergencias (FEMA) 450 (2003). Utilizando estos resultados, concluyeron que es poco probable que la mayor\u00eda de los marcos existentes dise\u00f1ados antes de las pr\u00e1cticas de dise\u00f1o de 1990 cumplan con los objetivos de rendimiento de seguridad de la vida y prevenci\u00f3n de colapsos defendidos por los c\u00f3digos de construcci\u00f3n prevalentes y las directrices para la ingenier\u00eda s\u00edsmica basada en el rendimiento.<\/p>\n<p><strong>Peligros de origen humano<\/strong><br \/>\nLa evaluaci\u00f3n del riesgo de los peligros provocados por el hombre ha sido objeto de un gran n\u00famero de trabajos, especialmente en las \u00faltimas d\u00e9cadas. Las series de gesti\u00f3n de riesgos, elaboradas por la FEMA y el DHS de EE.UU., contienen varios documentos de evaluaci\u00f3n de riesgos para valorar los peligros de origen humano y natural (v\u00e9ase FEMA 2005, 2010; DHS 2011a, 2011b, 2011c). Utilizamos las metodolog\u00edas del DHS (2011a, 2011b) como base de los casos pr\u00e1cticos 3.1 y 3.2.<\/p>\n<p><strong>Riesgos de inundaci\u00f3n y socavaci\u00f3n<\/strong><br \/>\nNiezgoda y Johnson (2007) desarrollaron un m\u00e9todo de dos pasos para incorporar la incertidumbre y el riesgo en el dise\u00f1o de restauraci\u00f3n de arroyos como una combinaci\u00f3n de modos de fallo de dise\u00f1o, an\u00e1lisis de efectos (DFMEA) y cuantificaci\u00f3n del riesgo. Aplicaron su procedimiento a un proyecto de reubicaci\u00f3n de un arroyo en Pensilvania. El DFMEA es una metodolog\u00eda destinada a garantizar que todas las deficiencias del dise\u00f1o han sido identificadas y abordadas a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de todos los componentes de un dise\u00f1o en t\u00e9rminos de la consecuencia de un fallo, la probabilidad de un fallo del componente y el nivel de dificultad requerido para detectar el fallo antes de que se inicie el proyecto. Esta informaci\u00f3n puede aplicarse a la terminolog\u00eda de costes sumando el coste inicial del proyecto (incluyendo la evaluaci\u00f3n, el dise\u00f1o y la construcci\u00f3n) y la suma del producto de la probabilidad de fallo de cada componente y la consecuencia del fallo de ese componente (en t\u00e9rminos de costes de reparaci\u00f3n, sustituci\u00f3n y da\u00f1os).<\/p>\n<p>El papel de la subjetividad en la aplicaci\u00f3n del DFMEA se abord\u00f3 evaluando no s\u00f3lo el riesgo relativo, sino tambi\u00e9n la variaci\u00f3n potencial de los resultados cuando un grupo de interesados con conocimientos completa el DFMEA.<\/p>\n<p>Gonzalo et al. (2012) se\u00f1alan que, dado que los caudales altos ocurren con relativa poca frecuencia, los caudales bajos tendr\u00e1n un peso excesivo en la estimaci\u00f3n de los par\u00e1metros, lo que lleva a que los par\u00e1metros del modelo se comporten bien en condiciones de caudales bajos pero no en caudales altos. Una posible soluci\u00f3n a este problema es utilizar dos simulaciones diferentes, una calibrada para caudales altos y otra calibrada para caudales bajos (Oudin et al. 2006). Por lo tanto, revisaron el modelo hidrol\u00f3gico global que se utiliza actualmente para los sistemas de alerta de inundaciones en Costa Rica y luego propusieron un modelo hidrol\u00f3gico ad hoc para predecir la respuesta hidrol\u00f3gica de las cuencas monta\u00f1osas de tama\u00f1o medio con tiempos de retardo cortos, proporcionando as\u00ed predicciones m\u00e1s precisas de la magnitud, la llegada y la duraci\u00f3n de las inundaciones. Se esperaba que el enfoque de modelizaci\u00f3n cumpliera con una precisi\u00f3n temporal razonable por debajo del nivel horario para ser adecuado para analizar las crecidas repentinas que se producen en las cuencas con tiempos de retardo cortos.<\/p>\n<p>La preservaci\u00f3n de las estructuras con valor hist\u00f3rico o patrimonial es un tema importante, y a menudo muchas metodolog\u00edas de evaluaci\u00f3n de riesgos no cubren las cuestiones hist\u00f3ricas y patrimoniales. Holick\u00fd y S\u00fdkora (2010) se\u00f1alan que las directrices de evaluaci\u00f3n de riesgos publicadas por la Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas para el Socorro en Casos de Desastre en relaci\u00f3n con las cat\u00e1strofes naturales (UNESCO-UNDRO 1979) y la Directiva europea 2007\/60\/CE (2007) no incluyen las cuestiones relativas al patrimonio cultural (Drd\u00e1ck\u00fd et al. 2007). Dado que la evaluaci\u00f3n del valor del patrimonio cultural en t\u00e9rminos monetarios es dif\u00edcil (Canuti et al. 2000), los autores afirman que las evaluaciones de riesgo de estos bienes se basan normalmente en una combinaci\u00f3n de criterios cuantitativos y cualitativos en la que las probabilidades de que se produzcan acontecimientos desfavorables y las consecuencias previstas se eval\u00faan en matrices de clasificaci\u00f3n de riesgos. Observando los da\u00f1os sufridos por los sitios del patrimonio cultural durante las inundaciones fluviales de agosto de 2002 en la Rep\u00fablica Checa, los investigadores propusieron un marco general de evaluaci\u00f3n de riesgos utilizando m\u00e9todos probabil\u00edsticos y una red bayesiana (BN) simplificada, que requiere un modelo te\u00f3rico adecuado para predecir los caudales y el alcance de futuras inundaciones. Los autores analizaron estad\u00edsticamente los datos hidrol\u00f3gicos de los caudales m\u00e1ximos anuales del r\u00edo Moldava en Praga que se remontan a 1827 y estimaron los caudales extremos, para diferentes periodos de retorno (de 10 a 1.000 a\u00f1os), necesarios para evaluar el riesgo de inundaci\u00f3n de los lugares en peligro y tomar decisiones sobre las medidas de protecci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Ingenier\u00eda geot\u00e9cnica<\/strong><br \/>\nLas aplicaciones geot\u00e9cnicas basadas en el riesgo tambi\u00e9n fueron testigos de numerosos usos de las pr\u00e1cticas relacionadas con el riesgo. Baker y Faber (2008) sostienen que las evaluaciones de activaci\u00f3n de la licuefacci\u00f3n realizadas para ubicaciones individuales proporcionan poca informaci\u00f3n sobre la extensi\u00f3n espacial esperada de los eventos de licuefacci\u00f3n y propusieron un m\u00e9todo para cuantificar la extensi\u00f3n potencial de la licuefacci\u00f3n teniendo en cuenta la dependencia espacial de las propiedades del suelo y las posibles sacudidas s\u00edsmicas futuras. Para producir evaluaciones informativas de la extensi\u00f3n potencial de la licuefacci\u00f3n, combinaron las herramientas geot\u00e9cnicas disponibles para modelar la ocurrencia de licuefacci\u00f3n, las herramientas geoestad\u00edsticas para modelar las propiedades inciertas del suelo y los modelos probabil\u00edsticos de riesgo s\u00edsmico para calcular la distribuci\u00f3n de la intensidad de las futuras sacudidas del terreno. Mediante un ejemplo, ilustraron su enfoque y demostraron su uso. Utilizando su metodolog\u00eda, se pueden calcular las tasas anuales de licuefacci\u00f3n de manera que los proyectos puedan dise\u00f1arse con niveles de riesgo uniformes y se pueda caracterizar la extensi\u00f3n de la zona licuada bajo un edificio teniendo en cuenta la dependencia espacial de las propiedades del suelo. Seg\u00fan los autores, la estimaci\u00f3n de las distribuciones de probabilidad necesarias para las propiedades del suelo en un lugar determinado es probablemente el mayor reto para la aplicaci\u00f3n de este enfoque.<\/p>\n<p>Li et al. (2010) presentan una metodolog\u00eda de evaluaci\u00f3n cuantitativa de riesgos para evaluar el riesgo de los proyectos de taludes cortados en construcci\u00f3n, aplicaron la metodolog\u00eda a una situaci\u00f3n real y luego compararon los resultados para sacar conclusiones relevantes para dichos proyectos. La metodolog\u00eda propuesta inclu\u00eda la identificaci\u00f3n del peligro, el an\u00e1lisis probabil\u00edstico, el an\u00e1lisis de las consecuencias y el c\u00e1lculo del riesgo. Teniendo en cuenta que la fiabilidad de los taludes cortados suele ser mayor cerca de la finalizaci\u00f3n del proyecto que durante las fases iniciales del mismo, se analiz\u00f3 la probabilidad de ocurrencia de desprendimientos y las correspondientes consecuencias en cada etapa de la construcci\u00f3n para identificar un escenario cr\u00edtico. Las incertidumbres de los par\u00e1metros de resistencia del suelo y de la roca se tuvieron en cuenta mediante el m\u00e9todo de simulaci\u00f3n Monte Carlo en este estudio. La probabilidad de desprendimiento se estim\u00f3 en la etapa de construcci\u00f3n m\u00e1s peligrosa. El an\u00e1lisis de las consecuencias implic\u00f3 la identificaci\u00f3n de la magnitud del desprendimiento, la estimaci\u00f3n del \u00e1rea potencialmente impactada, la identificaci\u00f3n de los elementos expuestos en el \u00e1rea impactada y la estimaci\u00f3n del tiempo extra debido al desprendimiento. El riesgo se calcul\u00f3 integrando el an\u00e1lisis de probabilidades y consecuencias mediante la probabilidad de ocurrencia del evento de deslizamiento, la probabilidad temporal de que el deslizamiento se produzca en diferentes intervalos de tiempo, la probabilidad de impacto espacial y la vulnerabilidad individual dado el impacto espacial.<\/p>\n<p>Esta metodolog\u00eda se aplic\u00f3 en un gran proyecto de corte de ladera en el que se produjo un desprendimiento de tierras que caus\u00f3 dos muertos, cuatro desaparecidos, varios heridos y la destrucci\u00f3n total de las estructuras de protecci\u00f3n. Seg\u00fan los autores, este m\u00e9todo result\u00f3 eficaz y razonablemente preciso, pero la extensi\u00f3n temporal prevista y la p\u00e9rdida econ\u00f3mica por el coste dependiente del tiempo fueron significativamente menores que los valores reales. Tambi\u00e9n llegaron a la conclusi\u00f3n de que la prolongaci\u00f3n del tiempo era dif\u00edcil de estimar porque tanto la magnitud del desprendimiento como los factores humanos influyen en ella.<\/p>\n<p>Cada vez se considera m\u00e1s la posibilidad de reutilizar los materiales en lugar de eliminarlos en la gesti\u00f3n de los sedimentos contaminados dragados en los puertos. Ndiba y Axe (2010) examinaron el riesgo de lixiviaci\u00f3n de metales a las aguas subterr\u00e1neas en la reutilizaci\u00f3n de sedimentos fosfatados y tratados t\u00e9rmicamente. Su evaluaci\u00f3n de riesgos mostr\u00f3 que los sedimentos tratados con fosfato y t\u00e9rmicamente tienen potencial para su reutilizaci\u00f3n en la construcci\u00f3n, en funci\u00f3n de los metales estudiados.<\/p>\n<p><strong>Plataformas marinas e ingenier\u00eda costera<\/strong><br \/>\nLas plataformas marinas, al igual que otras infraestructuras, tambi\u00e9n est\u00e1n envejeciendo y requieren la aplicaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de riesgos por parte de los propietarios y los reguladores. Staneff et al. (1995) presentaron el Sistema de Gesti\u00f3n de Informaci\u00f3n de Plataformas Costeras de California (CA IMS), una implementaci\u00f3n de software del primer nivel de un sistema de selecci\u00f3n para la reevaluaci\u00f3n y recalificaci\u00f3n de plataformas marinas, como los que propusieron Bea y Craig (1993) y Aggarwal (1991). El software incorpora rutinas simplificadas de evaluaci\u00f3n de la integridad estructural, de las consecuencias de los fallos y de los riesgos, as\u00ed como la gesti\u00f3n de los datos de la plataforma y un mecanismo avanzado de datos ambientales probabil\u00edsticos. El procedimiento de evaluaci\u00f3n de la fiabilidad estructural se emplea introduciendo un modelo de factor de puntuaci\u00f3n cualitativo conocido como coeficiente de resistencia de reserva (RSR), que se obtiene dividiendo la capacidad de carga lateral \u00faltima de la estructura por su carga lateral de dise\u00f1o o de referencia, y luego se relaciona con la probabilidad de fallo. Se obtiene una evaluaci\u00f3n cualitativa de las consecuencias, que se convierte en un valor num\u00e9rico y se integra en una medida combinada de las consecuencias, determinada mediante funciones de utilidad que expresan la aversi\u00f3n al riesgo del usuario. La probabilidad de fallo y las consecuencias se relacionan y se trazan l\u00edneas aceptables y marginales aceptables en un formato gr\u00e1fico. Esto se utiliza para decidir si una plataforma offshore se considera aceptable o no (es decir, apta para el prop\u00f3sito o no).<\/p>\n<p>Los estudios de investigaci\u00f3n sobre estimaciones de fiabilidad estructural empezaron a ganar popularidad a principios de los a\u00f1os 90. Tromans y Graaf (1994) esbozaron un modelo\/aplicaci\u00f3n de fiabilidad estructural basado en Bea (1974) y Anderson et al. (1982) y aplicaron esta metodolog\u00eda a una estructura de camisa de acero que experiment\u00f3 una carga severa de hurac\u00e1n sin da\u00f1os estructurales para calcular el riesgo de fallo durante ese hurac\u00e1n y tambi\u00e9n la fiabilidad a largo plazo.<\/p>\n<p>El an\u00e1lisis comenz\u00f3 con la base de datos hindcast de condiciones meteorol\u00f3gicas-oceanogr\u00e1ficas para una combinaci\u00f3n representativa de condiciones ambientales extremas para generar un conjunto de casos base. En el an\u00e1lisis pushover, este conjunto de cargas se incrementa progresivamente para obtener la secuencia de colapso de la estructura y su capacidad \u00faltima. El an\u00e1lisis de colapso se repite para varias direcciones con el fin de producir una superficie de fallo para la estructura, incluyendo la incertidumbre en la resistencia al colapso. Utilizando el hindcast, se estudia la respuesta extrema de una estructura gen\u00e9rica para obtener la probabilidad de fallo comparando la distribuci\u00f3n de la carga extrema con la distribuci\u00f3n de la resistencia definida por la superficie de fallo.<\/p>\n<p><strong>Ingenier\u00eda de puentes<\/strong><br \/>\nLa evaluaci\u00f3n de la seguridad y la estabilidad de los puentes, con cimientos desconocidos sobre el agua, para garantizar la seguridad y la movilidad ininterrumpida despu\u00e9s de un gran evento hidr\u00e1ulico, como una inundaci\u00f3n o un evento s\u00edsmico, no es f\u00e1cil, y requiere un considerable juicio de ingenier\u00eda apoyado en la experiencia previa. Para ayudar a los ingenieros en este tipo de situaciones, Zayed et al. (2007) desarrollaron un modelo para evaluar los factores de riesgo de los puentes con cimentaci\u00f3n desconocida y para evaluar y priorizar varios cursos de acci\u00f3n para gestionar estos puentes. Estos investigadores propusieron un \u00edndice de riesgo (R) basado en los factores que afectan al riesgo f\u00edsico. Estos factores se dividieron en tres grandes par\u00e1metros de riesgo: vida \u00fatil restante, socavaci\u00f3n y vulnerabilidad s\u00edsmica, y cada uno de ellos comprende varios factores. El \u00edndice de riesgo se desarroll\u00f3 principalmente para transferir la subjetividad de los par\u00e1metros de riesgo a valores determinados cuantitativamente mediante el proceso de jerarqu\u00eda anal\u00edtica (AHP) de Saaty (1980). Por tanto, el \u00edndice de riesgo era una suma del producto del peso de cada factor junto con su puntuaci\u00f3n de valor (Zayed y Chang 2002; Zayed y Halpin 2004). Las ponderaciones de los par\u00e1metros de riesgo se determinaron mediante el AHP, y la puntuaci\u00f3n de valor se evalu\u00f3 mediante el enfoque de la funci\u00f3n de utilidad. Si un puente tiene un R bajo (0-0,2), se recomendaron investigaciones rutinarias o menores, investigaciones avanzadas u opciones de rehabilitaci\u00f3n y\/o sustituci\u00f3n mayores para un riesgo alto (R &gt; 0,6), y cursos de acci\u00f3n intermedios para un valor intermedio de R (0,3-0,6).<\/p>\n<p>Los valores R se estimaron, como parte de un estudio de casos, para diez puentes de Florida, Indiana y Nueva York, utilizando tanto un modelo abstracto como un modelo detallado para decidir los cursos de acci\u00f3n apropiados. El modelo se valid\u00f3 mediante un m\u00e9todo de evaluaci\u00f3n hol\u00edstico. Los ingenieros de puentes evaluaron de forma hol\u00edstica cada puente del estudio de diez puentes en una escala de 0,00 a 1,00, utilizando su experiencia, su conocimiento de los puentes individuales y las aportaciones de los equipos de inspecci\u00f3n para desarrollar sus propios diagn\u00f3sticos y cursos de acci\u00f3n. Estas decisiones se compararon con las recomendaciones formuladas por el modelo y se comprob\u00f3 que coincid\u00edan.<\/p>\n<p><strong>Ingenier\u00eda de la construcci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p>Debido a los acuerdos comerciales, como el Tratado de Libre Comercio de Am\u00e9rica del Norte, la evoluci\u00f3n de Europa y la Uni\u00f3n Sovi\u00e9tica, y los avances tecnol\u00f3gicos, como Internet, han revolucionado la econom\u00eda mundial y las formas de hacer negocios. Esto tambi\u00e9n significa que las oportunidades para las empresas, incluidas las de A\/E\/C (empresas de arquitectura, ingenier\u00eda y construcci\u00f3n), para competir a nivel mundial. Esto hace que la evaluaci\u00f3n del riesgo sea muy importante a varios niveles; es decir, en primer lugar la empresa tiene que decidir si hay potencial para expandirse y hacer negocios a corto y largo plazo en otros pa\u00edses, analizar los mercados apropiados y asegurarse de que pueden entregar los proyectos. Hastak y Shaked (2000) afirman que la mayor\u00eda de los modelos actuales se centran predominantemente en el riesgo pol\u00edtico o la inestabilidad, no son exhaustivos y no abordan los riesgos a nivel de proyecto. Por ello, presentan un modelo de evaluaci\u00f3n del riesgo, el Modelo de Evaluaci\u00f3n del Riesgo en la Construcci\u00f3n Internacional (ICRAM-1), para ayudar a las empresas a evaluar el riesgo potencial que supone la expansi\u00f3n de las operaciones en un mercado internacional, analizando el riesgo a nivel macro (o del entorno del pa\u00eds), del mercado y del proyecto. Definen el nivel macro como el riesgo general que corre un inversor internacional al ampliar sus operaciones en un pa\u00eds determinado, el nivel de mercado como el riesgo asociado a un mercado internacional de la construcci\u00f3n espec\u00edfico, y el nivel de proyecto como el riesgo asociado a un proyecto en ese mercado internacional de la construcci\u00f3n espec\u00edfico. Para considerar la interacci\u00f3n entre estos tres niveles, el nivel de mercado incluye tambi\u00e9n el impacto del nivel macro en el mercado de la construcci\u00f3n y el nivel de proyecto incluye el impacto de los niveles macro y de mercado en el proyecto.<\/p>\n<p>El ICRAM-1 analiza 73 indicadores de riesgo en los tres niveles interrelacionados mencionados, contiene un m\u00f3dulo de evaluaci\u00f3n de riesgos para cada nivel y utiliza el AHP para analizar la jerarqu\u00eda de los indicadores de riesgo dentro de cada nivel y para determinar la importancia relativa de los indicadores de riesgo estableciendo la prioridad entre los criterios, subcriterios e indicadores. Tambi\u00e9n tiene en cuenta la transferencia de riesgo entre estos niveles. A partir del modelo se pueden obtener indicadores de alto riesgo (basados en el riesgo ponderado por el umbral para cada uno de los tres niveles), el impacto del entorno del pa\u00eds en un proyecto espec\u00edfico, el impacto del entorno del mercado en un proyecto espec\u00edfico y el riesgo global del proyecto.<\/p>\n<p>Los autores tambi\u00e9n se\u00f1alan que el ICRAM-1 puede utilizarse para analizar diferentes pa\u00edses con respecto a un proyecto espec\u00edfico y para comparar diferentes tipos de proyectos en un pa\u00eds concreto. Utilizar el modelo varias veces a lo largo de un periodo determinado tambi\u00e9n puede facilitar el seguimiento del riesgo asociado a un pa\u00eds concreto con respecto a los niveles macro, de mercado y de proyecto. Hay que tener en cuenta que los datos introducidos en el ICRAM-1 son muy subjetivos y la confianza en los resultados depende de la informaci\u00f3n disponible y de la fiabilidad de las fuentes.<\/p>\n<p>Para la construcci\u00f3n subterr\u00e1nea, Choi et al. (2004) desarrollaron un software de evaluaci\u00f3n de riesgos que utiliza un procedimiento de valoraci\u00f3n para identificar, analizar, evaluar y gestionar los riesgos inherentes a los proyectos de construcci\u00f3n subterr\u00e1nea. Bas\u00e1ndose en estudios anteriores (Zadeh 1965; Hadipriono et al. 1986; Fujino 1994; Huang et al. 2001) sobre la t\u00e9cnica de an\u00e1lisis del \u00e1rbol par difuso, integraron tres posibles enfoques: (1) Cuando los datos hist\u00f3ricos son suficientes y est\u00e1n disponibles, la probabilidad de cada riesgo en las posibles v\u00edas de fallo puede evaluarse mediante un simple an\u00e1lisis de frecuencia. (2) Si los datos son insuficientes, se utilizan como m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n teor\u00edas de probabilidad como la simulaci\u00f3n de Montecarlo o el enfoque bayesiano; es decir, los datos insuficientes se complementan con datos simulados o actualizados. (3) Si los datos no est\u00e1n disponibles, la probabilidad de ocurrencia de cada camino puede tener que ser evaluada por juicios subjetivos basados en las experiencias y conocimientos de los expertos. El modelo de incertidumbre tambi\u00e9n se dise\u00f1\u00f3 para tener en cuenta las incertidumbres que conllevan tanto las estimaciones probabil\u00edsticas de los par\u00e1metros como los juicios subjetivos. Los autores aplicaron la metodolog\u00eda y el software propuestos al proyecto de construcci\u00f3n de la sexta l\u00ednea de metro en Se\u00fal, que sufri\u00f3 muchos accidentes durante la construcci\u00f3n, y concluyeron que su metodolog\u00eda proporciona soluciones racionales y pr\u00e1cticas a las compa\u00f1\u00edas de seguros y a los contratistas gracias a su flexibilidad, su procedimiento y herramientas f\u00e1ciles de seguir y su s\u00f3lida capacidad de modelizaci\u00f3n de la incertidumbre.<\/p>\n<p><strong>Riesgo medioambiental<\/strong><br \/>\nLas aplicaciones de las t\u00e9cnicas basadas en el riesgo en la ingenier\u00eda medioambiental abundan. Por ejemplo, los sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica (SIG) se utilizan habitualmente para la representaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos espaciales. Estas herramientas eran relativamente nuevas a principios de este siglo. En aquel momento, se esperaba que los gestores de riesgos exigieran el acceso a herramientas de apoyo a la toma de decisiones basadas en los SIG que les permitieran gestionar y comprender la complicada naturaleza de una cat\u00e1strofe (Zerger y Smith 2003). Ahora esto es una realidad y los SIG se utilizan ampliamente para la evaluaci\u00f3n y mitigaci\u00f3n de riesgos en la gesti\u00f3n de cat\u00e1strofes. Samadder y Subbarao (2007) analizaron los efectos sobre la salud de la contaminaci\u00f3n por ars\u00e9nico del agua potable en seis bloques administrativos de la parte central del distrito de Murshidabad (Bengala Occidental, India) utilizando el SIG, e informaron del impacto regional de la contaminaci\u00f3n por ars\u00e9nico con la intenci\u00f3n de ayudar a planificar y aplicar opciones de mitigaci\u00f3n del ars\u00e9nico basadas en prioridades.<\/p>\n<p><strong>Riesgos urbanos<\/strong><br \/>\nLas tuber\u00edas de agua son una parte integral de la infraestructura para mantener la calidad de vida. Grigg (2013) se\u00f1ala que el reemplazo para mantener la integridad de las tuber\u00edas de agua en los Estados Unidos est\u00e1 en un ciclo de aproximadamente una vez cada 200 a\u00f1os, una tasa lenta que contribuye a la calificaci\u00f3n actual de D- en el Informe de Infraestructura (ASCE 2013). El principal indicador de la integridad f\u00edsica es la frecuencia de las roturas de las tuber\u00edas de agua, pero reducirlas es dif\u00edcil debido a la complejidad y la escala del problema y a la falta de incentivos para la sustituci\u00f3n de las tuber\u00edas. Grigg (2013) revis\u00f3 la investigaci\u00f3n actual para explicar la base de conocimientos sobre las roturas de tuber\u00edas, la medida en que son un problema grave que merece m\u00e1s atenci\u00f3n, la formulaci\u00f3n de riesgos del proceso de decisi\u00f3n para la sustituci\u00f3n de tuber\u00edas, las tasas actuales de renovaci\u00f3n y las razones por las que las empresas de servicios p\u00fablicos renuevan las tuber\u00edas a un ritmo bajo.<\/p>\n<p>Seg\u00fan Grigg, bas\u00e1ndose en estudios de las grandes empresas de servicios p\u00fablicos y en estimaciones conservadoras, en Estados Unidos se producen entre 250.000 y 300.000 roturas al a\u00f1o debido a fallos como roturas estructurales, fallos en las juntas, pinchazos o fallos corrosivos en las paredes, con un coste medio estimado de 500.000 d\u00f3lares por una rotura de tuber\u00eda grande. El autor propuso un marco general para la evaluaci\u00f3n de los riesgos teniendo en cuenta la probabilidad de fallo y las consecuencias y considerando c\u00f3mo las tuber\u00edas est\u00e1n expuestas a las amenazas que pueden causar una rotura que provoque una inundaci\u00f3n y pueda provocar otros da\u00f1os.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n se\u00f1alan que el programa de sustituci\u00f3n de los servicios p\u00fablicos no se basa \u00fanicamente en la evaluaci\u00f3n de riesgos, sino en otras razones, como la obtenci\u00f3n de eficiencia o la coordinaci\u00f3n de la sustituci\u00f3n para aprovechar la de otras infraestructuras. Dados los problemas de recursos, se\u00f1alan que para reducir la tasa de fallos a largo plazo, las soluciones a los problemas f\u00edsicos, financieros e institucionales de las redes de distribuci\u00f3n de agua seguir\u00e1n requiriendo un liderazgo profesional y pol\u00edtico ilustrado y comprometido.<\/p>\n<p>Los sistemas de distribuci\u00f3n de agua (WDS) est\u00e1n dise\u00f1ados para suministrar suficiente agua a los usuarios habituales, as\u00ed como para condiciones de emergencia, como los incendios urbanos, con la presi\u00f3n, el volumen y la calidad requeridos. Dado que los incendios pueden estar asociados a un terremoto, a un deterioro o a un peligro provocado por el hombre, es muy importante tener en cuenta esta interacci\u00f3n en la evaluaci\u00f3n de riesgos de los WDS para planificar los esfuerzos de mitigaci\u00f3n adecuados, si es necesario. Kanta y Brumbelow (2013) desarrollaron una metodolog\u00eda para examinar la vulnerabilidad y el riesgo de los WDS durante los eventos de incendios urbanos considerando la interacci\u00f3n de los peligros. Consideraron tres modos de fallo para examinar la vulnerabilidad y el riesgo de un sistema de distribuci\u00f3n de agua durante los incendios: (1) fallo accidental de las tuber\u00edas debido a la interacci\u00f3n suelo-tuber\u00eda, (2) fallo accidental de las tuber\u00edas debido a un evento s\u00edsmico, y (3) acci\u00f3n mal\u00e9vola que resulta en el fallo de la tuber\u00eda. Se consider\u00f3 un problema de optimizaci\u00f3n, que maximiza el riesgo del sistema durante un evento de incendio urbano concurrente con el fallo o la interrupci\u00f3n de componentes espec\u00edficos del sistema. La soluci\u00f3n \u00f3ptima del problema se consigue interconectando un algoritmo de optimizaci\u00f3n de programaci\u00f3n din\u00e1mica (PD) con un modelo de simulaci\u00f3n hidr\u00e1ulica, EPANET 2.0. El modelo de simulaci\u00f3n hidr\u00e1ulica se utiliza para resolver la hidr\u00e1ulica del WDS y evaluar la funci\u00f3n objetivo en cada iteraci\u00f3n. El m\u00e9todo se aplic\u00f3 a un estudio de caso para mostrar la viabilidad del m\u00e9todo en la integraci\u00f3n de la vulnerabilidad y el riesgo y para demostrar y evaluar la infraestructura existente y las posibles alternativas de mitigaci\u00f3n. Los investigadores, bas\u00e1ndose en un estudio de caso, concluyen que los gestores de infraestructuras deben evaluar las m\u00faltiples fuentes de riesgo que se utilizan para determinar la importancia relativa de cada fuente de riesgo. Los riesgos relativos derivados de la metodolog\u00eda pueden justificar que se centren en los modos de fallo accidentales y en los m\u00e9todos de mitigaci\u00f3n adecuados. Kanta y Brumbelow (2013) tambi\u00e9n han demostrado que la lejan\u00eda topol\u00f3gica de las regiones con una pronunciada exposici\u00f3n a determinados modos de fallo otorga cierta medida de sensibilidad reducida a esos modos; la metodolog\u00eda permite determinar cuantitativamente esta correlaci\u00f3n lejan\u00eda-insensibilidad.<\/p>\n<p>Wang et al. (2013) presentan los m\u00e9todos y procedimientos de evaluaci\u00f3n del riesgo de rotura de tuber\u00edas junto con un modo de muestra aplicado a un sistema de red de tuber\u00edas de la ciudad china para los ejemplos de clasificaci\u00f3n del riesgo de rotura de tuber\u00edas. Para la evaluaci\u00f3n del riesgo, la identificaci\u00f3n de los aspectos primarios y secundarios es importante para un servicio \u00f3ptimo, as\u00ed como para la durabilidad. Teniendo esto en cuenta, los investigadores identifican los factores hidr\u00e1ulicos y no hidr\u00e1ulicos de las roturas de tuber\u00edas. Las roturas de tuber\u00edas pueden destruir la red de tuber\u00edas de una ciudad, provocando la interrupci\u00f3n del suministro de agua, la p\u00e9rdida de vidas y bienes, as\u00ed como problemas de calidad del agua. Por ello, se propuso una medida de mitigaci\u00f3n mediante una evaluaci\u00f3n del estado de riesgo de rotura de tuber\u00edas y una tecnolog\u00eda de clasificaci\u00f3n para estimar el momento aproximado en que una tuber\u00eda quedaba fuera de servicio, con el fin de formular un plan de mantenimiento de la red de tuber\u00edas con antelaci\u00f3n para evitar que se produzcan roturas. A partir del an\u00e1lisis del flujo hidr\u00e1ulico transitorio, se predijeron cuatro factores de riesgo y se cre\u00f3 un mapa de clasificaci\u00f3n de cuatro capas. Se cre\u00f3 un mapa de clasificaci\u00f3n de la red para proporcionar apoyo t\u00e9cnico al dise\u00f1o, la explotaci\u00f3n y la gesti\u00f3n de las redes de abastecimiento de agua. La t\u00e9cnica propuesta es limitada en el sentido de que s\u00f3lo funciona para la rotura de tuber\u00edas debida a transitorios hidr\u00e1ulicos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La_evaluacion_de_riesgos_en_ingenieria_civil\"><\/span>La evaluaci\u00f3n de riesgos en ingenier\u00eda civil<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>El resto de este texto comienza abordando varias cuestiones pertinentes relativas a la evaluaci\u00f3n de riesgos en ingenier\u00eda civil. Aunque existen numerosos m\u00e9todos anal\u00edticos de evaluaci\u00f3n de riesgos, los promedios ponderados y las redes de grafos (GN) son los m\u00e1s adecuados para las aplicaciones de infraestructuras civiles. A continuaci\u00f3n, ofrecemos varios estudios de casos para destacar el uso de estos m\u00e9todos que implican una evaluaci\u00f3n de riesgos tanto de activos individuales como de una comunidad de activos. Es importante analizar la evaluaci\u00f3n de la resiliencia, que, seg\u00fan hemos argumentado antes, es una manifestaci\u00f3n especial de la evaluaci\u00f3n de riesgos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Metodos_de_evaluacion_de_riesgos_y_cuestiones_conexas\"><\/span>M\u00e9todos de evaluaci\u00f3n de riesgos y cuestiones conexas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><strong>Ingrediente esencial de la evaluaci\u00f3n de riesgos<\/strong><br \/>\nLa evaluaci\u00f3n de riesgos sirve para muchos objetivos dentro de cualquier esfuerzo de gesti\u00f3n de riesgos. Es la base de todos los dem\u00e1s componentes de la gesti\u00f3n. Como tal, la exactitud de una evaluaci\u00f3n debe ser lo m\u00e1s detallada y precisa posible para representar situaciones reales en las que basar la toma de decisiones objetivas. Para lograr esa precisi\u00f3n, la naturaleza del riesgo y los componentes que contribuyen a \u00e9l deben estar bien identificados y comprendidos (v\u00e9ase Cordona et al. 2012). El sistema considerado debe estar claramente identificado: por ejemplo, \u00bfes un componente, un activo completo o una red de activos? Hay que entender la m\u00e9trica de la variable de riesgo: \u00bfes subjetiva u objetiva; es una instant\u00e1nea en el tiempo o un ciclo de vida? Otra consideraci\u00f3n importante es la necesidad, desde el principio, de identificar la necesidad y el objetivo de todo el esfuerzo de evaluaci\u00f3n de riesgos.<\/p>\n<p>Los evaluadores de riesgos deben identificar de antemano todas las incertidumbres, tanto expl\u00edcitas como impl\u00edcitas. En muchos casos, y en aras de la simplicidad, el rigor de los c\u00e1lculos de incertidumbre puede quedar oculto. Sin embargo, esta incertidumbre en la que se basa el proceso de evaluaci\u00f3n de riesgos debe ser tratada en consecuencia. Independientemente de que las m\u00e9tricas de riesgo en cuesti\u00f3n sean subjetivas u objetivas, hay que reconocer que las variables de cualquier modelo de riesgo pueden ser una mezcla entre variables subjetivas y objetivas. Las variables de los modelos de riesgo, especialmente los de la comunidad de infraestructuras civiles, est\u00e1n interrelacionadas en muchos casos. Modelar adecuadamente estos v\u00ednculos en el modelo de evaluaci\u00f3n puede marcar la diferencia entre resultados \u00fatiles y err\u00f3neos. El riesgo implica resultados negativos, a veces expresados en t\u00e9rminos monetarios como costes. En algunas situaciones en las que los modelos pueden formarse para evaluar las recompensas, en contraposici\u00f3n al riesgo, se producir\u00e1n resultados positivos. En otros modelos, el riesgo y las recompensas pueden o deben incluirse en el mismo modelo.<\/p>\n<p><strong>M\u00e9todos de evaluaci\u00f3n del riesgo (riesgo como funci\u00f3n de variables aleatorias)<\/strong><br \/>\nEn la literatura existe un inmenso n\u00famero de m\u00e9todos y procesos, como se ha se\u00f1alado en el apartado anterior, desarrollados a lo largo de los a\u00f1os para evaluar los riesgos asociados a la gesti\u00f3n de infraestructuras. Por ello, en esta secci\u00f3n, describiremos algunos de los g\u00e9neros de m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n de riesgos en lugar de entrar en los detalles de cada m\u00e9todo. Podemos definir formalmente el riesgo en su forma m\u00e1s general como una funci\u00f3n de tres funciones de variables aleatorias.<\/p>\n<p>Las tres funciones, Xi, que tambi\u00e9n son variables aleatorias, pueden describirse como las consecuencias, C, las amenazas, T, y la vulnerabilidad, V, del sistema f\u00edsico y\/u operativo considerado.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, podemos, sin p\u00e9rdida de generalidad, suponer que cada uno de los tres componentes b\u00e1sicos, C, T, y, V, son una funci\u00f3n de varias variables necesarias para describir completamente Ri con el detalle que se desee. Estas variables pueden ser aleatorias o deterministas, seg\u00fan convenga. El proceso de evaluaci\u00f3n del riesgo puede resumirse ahora en tres pasos:<\/p>\n<ul>\n<li>Identificar las variables b\u00e1sicas de la ecuaci\u00f3n 3.2, seg\u00fan proceda<\/li>\n<li>Definir la funci\u00f3n f( )<\/li>\n<li>Resolver la ecuaci\u00f3n mediante un proceso adecuado<\/li>\n<\/ul>\n<p>A continuaci\u00f3n, examinaremos los g\u00e9neros de procesos de evaluaci\u00f3n de riesgos que siguen los tres pasos b\u00e1sicos anteriores. Esencialmente, este m\u00e9todo de evaluaci\u00f3n del riesgo tiene como objetivo identificar la funci\u00f3n f de la ecuaci\u00f3n 3.2. A veces, en situaciones sencillas, es bastante sencillo definir las relaciones funcionales que subyacen al riesgo, Ri, con sus variables subyacentes. Varios autores han descrito este proceso con todo detalle. En situaciones en las que la formalizaci\u00f3n de la funci\u00f3n es posible, pero su soluci\u00f3n anal\u00edtica no es alcanzable, se puede utilizar el proceso de Monte Carlo.<\/p>\n<p>En el \u00e1mbito de las infraestructuras civiles, incluso para la aplicaci\u00f3n m\u00e1s sencilla, la funci\u00f3n f( ) puede ser complicada. El n\u00famero de variables, as\u00ed como la descripci\u00f3n de las relaciones funcionales entre las diferentes variables, son complejos y formales. Por lo tanto, los procesos y esfuerzos computacionales pueden aumentar r\u00e1pidamente. Somos conscientes de la importancia te\u00f3rica y educativa de este proceso; sin embargo, hemos decidido renunciar a discusiones adicionales y al uso de este enfoque en este libro para mantener nuestras presentaciones y discusiones de valor pr\u00e1ctico para los lectores.<\/p>\n<p><strong>Medias ponderadas<\/strong><br \/>\nDebido a su simplicidad, los m\u00e9todos de medias ponderadas se utilizan en muchos campos de la evaluaci\u00f3n de riesgos, incluidas las infraestructuras civiles. Los m\u00e9todos pueden remontarse al m\u00e9todo de la funci\u00f3n de las variables aleatorias, as\u00ed como al m\u00e9todo GN. Algunos utiliza una versi\u00f3n combinada de los modelos de GN y de medias ponderadas para evaluar el riesgo y la resiliencia.<\/p>\n<p><strong>M\u00e9todos probabil\u00edsticos de construcci\u00f3n de \u00e1rboles: FTA y ETA<\/strong><br \/>\nLas construcciones de \u00e1rbol, como el An\u00e1lisis de \u00c1rbol de Fallas (FTA) y\/o el An\u00e1lisis de \u00c1rbol de Eventos (ETA), pueden mostrarse como subconjuntos de la GN. Fenton y Neil (2013) proporcionaron un razonamiento exhaustivo de por qu\u00e9 se prefiere el uso de la GN m\u00e1s general sobre el FTA o el ETA. Por ello, no los utilizaremos en los casos de estudio de este libro.<\/p>\n<p><strong>Redes gr\u00e1ficas<\/strong><br \/>\nLas GN (tambi\u00e9n denominadas redes de grafos probabil\u00edsticos) son un proceso num\u00e9rico que puede acomodar con precisi\u00f3n modelos de riesgo complejos con un gran n\u00famero de variables, manteniendo un complejo conjunto de relaciones entre estas variables. Como la GN es probabil\u00edstica desde el principio, puede modelar mejor las incertidumbres de esas variables y, por lo tanto, nos basamos en la modelizaci\u00f3n de la GN para el riesgo, as\u00ed como en otras m\u00e9tricas a lo largo de este libro.<\/p>\n<p>La evaluaci\u00f3n de riesgos de las infraestructuras civiles debe tener en cuenta tanto las redes de activos como las individuales. Cuando el interesado se interesa por los riesgos en relaci\u00f3n con multitud de activos civiles, que forman una red de activos (o comunidad), esas redes de activos* pueden estar vinculadas entre s\u00ed por un conjunto complejo o simple de enlaces o relaciones. La existencia de v\u00ednculos en cualquiera de las dos topolog\u00edas tambi\u00e9n es una buena raz\u00f3n para utilizar la GN como m\u00e9todo de evaluaci\u00f3n, ya que la acomodaci\u00f3n de los v\u00ednculos est\u00e1 integrada en los procesos de modelizaci\u00f3n y soluci\u00f3n de la GN.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Combinacion_de_riesgos\"><\/span>Combinaci\u00f3n de riesgos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Las infraestructuras civiles son sistemas interconectados a muchas escalas. Quiz\u00e1s la escala m\u00e1s reconocida es la que podemos llamar la escala de un solo activo. En esta escala, podemos identificar activos de infraestructuras individuales como edificios, puentes, carreteras, t\u00faneles, etc. Cada uno de estos activos incluye, a una escala menor, diferentes componentes que est\u00e1n conectados entre s\u00ed para formar el activo \u00fanico. Estos componentes pueden ser estructurales (como vigas, columnas, cubiertas o revestimientos de t\u00faneles) o funcionales (como tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n, sistemas de seguridad, sistemas de extinci\u00f3n de incendios o calefacci\u00f3n, ventilaci\u00f3n y aire acondicionado HVAC). Adem\u00e1s, deben incluirse los componentes operativos, como la formaci\u00f3n y las operaciones de emergencia\/preparaci\u00f3n. Los activos individuales tambi\u00e9n pueden combinarse para formar una red de activos (o comunidad de activos). Nuestro inter\u00e9s inmediato es observar que cada uno de estos niveles puede tener su propio valor de riesgo. Por ejemplo, podemos evaluar el riesgo de seguridad, el riesgo de fallo de una viga estructural o el riesgo de mal funcionamiento de la climatizaci\u00f3n. Tambi\u00e9n podemos combinar los riesgos de diferentes subcomponentes de un solo activo para definir un riesgo total de ese \u00fanico activo combinando todos los riesgos de los subcomponentes pertinentes. A la inversa, si conocemos los riesgos de diferentes activos individuales en una comunidad de activos, podemos combinar todos esos riesgos para encontrar el riesgo total de la comunidad de activos.<\/p>\n<p>Se utilizan varios m\u00e9todos para combinar los componentes de riesgo de un sistema en el riesgo total del sistema. Por ejemplo, la comunidad financiera lleva mucho tiempo calculando el riesgo de la cartera de inversiones (riesgo total) a partir de los riesgos individuales de las inversiones que la componen. Existen dos m\u00e9todos para calcular el riesgo total de un sistema a partir de los riesgos de sus subcomponentes:<\/p>\n<p>&#8211; M\u00e9todos anal\u00edticos<br \/>\n&#8211; M\u00e9todos basados en la GN. Fenton y Neil (2013) informaron de una t\u00e9cnica ligeramente m\u00e1s compleja para combinar los riesgos y obtener un riesgo total. Su enfoque se basa en el uso de GN, donde los riesgos de los componentes, Ri|i, y el riesgo total, Ri|TOTAL, se conectaron juntos en una BN en forma de un modelo de enlace dirigido hijo-padre. Las relaciones entre los riesgos de los hijos (riesgos de los componentes) y el riesgo de los padres (riesgo total) pueden formalizarse mediante tablas de probabilidades condicionales (CPT). Este enfoque ofrece m\u00e1s flexibilidad que los m\u00e9todos anal\u00edticos porque las CPT pueden asignarse para simular la preferencia de los usuarios o para simular cualquier observaci\u00f3n o dato hist\u00f3rico disponible.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Estados_limite_y_evaluacion_de_riesgos\"><\/span>Estados l\u00edmite y evaluaci\u00f3n de riesgos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La gesti\u00f3n de las infraestructuras civiles se basa en gran medida en diferentes tipos de estados l\u00edmite que proporcionan condiciones que separan las condiciones satisfactorias de las insatisfactorias. Por ello, cualquier proceso de gesti\u00f3n de riesgos debe estar vinculado a estos estados l\u00edmite. Por supuesto, esto comienza con la evaluaci\u00f3n de riesgos. A continuaci\u00f3n exploraremos las relaciones entre los estados l\u00edmite de diferentes tipos y su riesgo.<\/p>\n<p><strong>Estados l\u00edmite objetivos<\/strong><br \/>\nLos estados l\u00edmite m\u00e1s reconocidos en el \u00e1mbito civil son los que describen el comportamiento estructural (o del material). El m\u00e1s obvio es el estado l\u00edmite el\u00e1stico (a veces denominado lineal). Los estados l\u00edmite d\u00factiles son estados l\u00edmite estructurales superiores. Los estados l\u00edmite superiores son importantes en algunas situaciones de dise\u00f1o para condiciones de explosiones y terremotos. En la literatura se ofrecen algunos estudios de casos relacionados con los estados l\u00edmite superiores. Podemos describir algunos de estos estados l\u00edmite como objetivos porque una gran cantidad de investigaci\u00f3n objetiva los involucra.<\/p>\n<p><strong>Estados l\u00edmite subjetivos<\/strong><br \/>\nAhora nos centramos en los estados l\u00edmite subjetivos. A primera vista, los estados l\u00edmite subjetivos no parecen ser posibles. Sin embargo, tras una reflexi\u00f3n m\u00e1s profunda, queda claro que los estados l\u00edmite subjetivos son quiz\u00e1s un concepto tan frecuente y bien utilizado en las infraestructuras civiles como sus hom\u00f3logos objetivos. Estos estados l\u00edmite suelen estar relacionados con medidas subjetivas, como el lento deterioro observado en los componentes de la infraestructura, la vibraci\u00f3n experimentada por los usuarios de la estructura, la deflexi\u00f3n de los puentes, etc., que no est\u00e1n directamente relacionadas con la integridad de las estructuras. Esencialmente, la mayor\u00eda de los estados l\u00edmite de servicio utilizados en el \u00e1mbito de las infraestructuras pueden clasificarse como estados l\u00edmite subjetivos. Esto incluye la vibraci\u00f3n excesiva o los l\u00edmites de deflexi\u00f3n utilizados en el dise\u00f1o estructural para asegurarse de que los usuarios se sientan c\u00f3modos y las grietas permitidas que no afectan al rendimiento estructural. El l\u00edmite de deflexi\u00f3n (span\/800) utilizado en el dise\u00f1o de puentes es un ejemplo de l\u00edmite subjetivo. Los estados l\u00edmite pueden describirse de forma subjetiva, por ejemplo, utilizando alto, medio y bajo, o pueden tener l\u00edmites basados en una combinaci\u00f3n de una escala subjetiva similar a las calificaciones de estado con el tipo de uso, por ejemplo, una combinaci\u00f3n de calificaciones de estado y clasificaci\u00f3n funcional de un puente.<\/p>\n<p>Lo que hace que la consideraci\u00f3n de los estados l\u00edmite subjetivos sea de extremo inter\u00e9s es que evitan una de las principales limitaciones de los estados l\u00edmite objetivos: los estados l\u00edmite objetivos s\u00f3lo pueden considerarse desde un punto de vista mec\u00e1nico, es decir, una relaci\u00f3n entre la demanda objetiva (fuerza, temperatura, etc.) y la respuesta objetiva (tensiones, desplazamientos, etc.). En general, esto da lugar a que el estado l\u00edmite objetivo m\u00e1s bajo sea el l\u00edmite el\u00e1stico de los componentes y a que se limite el uso de estados l\u00edmite inferiores para situaciones en las que los dise\u00f1os o las decisiones se basan en estados l\u00edmite que est\u00e1n por debajo del l\u00edmite el\u00e1stico. Esto es importante, ya que los dise\u00f1os y las exigencias de las infraestructuras civiles suelen estar muy por debajo del l\u00edmite el\u00e1stico. Por ejemplo: las demandas de corrosi\u00f3n, pintura, desconchados, socavaci\u00f3n y fatiga, as\u00ed como las decisiones para mitigarlas, deber\u00edan estar todas muy por debajo del l\u00edmite el\u00e1stico de los componentes correspondientes. Por otro lado, las calificaciones de los puentes, si se consideran estados l\u00edmite, pueden describir f\u00e1cilmente y con precisi\u00f3n estados bien comprendidos, en los que existe una pl\u00e9tora de decisiones espec\u00edficas y procesos de mitigaci\u00f3n. Por ello, basamos nuestros estados l\u00edmite objetivos basados en el riesgo en las calificaciones de las inspecciones.<\/p>\n<p><strong>Estados l\u00edmite de exposici\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p>A medida que avanza el tiempo, el \u00edndice de estado, CR, de un componente espec\u00edfico de la infraestructura disminuye, suponiendo que no se realicen acciones de reacondicionamiento o mantenimiento. Asumiendo una escala que va de 0 a 9, similar a la recomendada para las inspecciones de puentes por la Administraci\u00f3n Federal de Carreteras (FHWA 1995), donde un CR de 9 indica una condici\u00f3n pr\u00edstina y un CR de 0 indica una condici\u00f3n fallida, la calificaci\u00f3n resultante en un tiempo t dado despu\u00e9s de que la estructura\/componente sea reci\u00e9n construida o reemplazada, es tal que 0 \u2264 CR \u2264 9. Observamos que el CR es discreto y refleja el proceso de inspecci\u00f3n y la estimaci\u00f3n subjetiva del inspector basada en un criterio relativamente objetivo. Adem\u00e1s, observamos que CR es la resultante de:<\/p>\n<ul>\n<li>Demandas acumuladas en los componentes a partir del tiempo t. Estas demandas pueden ser la corrosi\u00f3n, la congelaci\u00f3n\/descongelaci\u00f3n, el tr\u00e1fico, la fatiga, etc.<\/li>\n<li>La capacidad\/respuesta de los componentes debido a las demandas acumulativas anteriores. Estos efectos tambi\u00e9n pueden considerarse como la inversa de la vulnerabilidad de los componentes a las demandas anteriores (mayor vulnerabilidad para una menor capacidad y menor vulnerabilidad para una mayor capacidad).<\/li>\n<li>Congesti\u00f3n del tr\u00e1fico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Revisor de hechos: Clarck<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Este texto se ocupa de la evaluaci\u00f3n de riesgos en infraestructuras civiles. Existe un amplio conjunto de conocimientos sobre la evaluaci\u00f3n de riesgos, y en esta secci\u00f3n se resumen algunos estudios recientes relativos a la gesti\u00f3n de infraestructuras. Las infraestructuras civiles son sistemas interconectados a muchas escalas. Quiz\u00e1s la escala m\u00e1s reconocida es la que podemos llamar la escala de un solo activo. En esta escala, podemos identificar activos de infraestructuras individuales como edificios, puentes, carreteras, t\u00faneles, etc. Cada uno de estos activos incluye, a una escala menor, diferentes componentes que est\u00e1n conectados entre s\u00ed para formar el activo \u00fanico. Estos componentes pueden ser estructurales (como vigas, columnas, cubiertas o revestimientos de t\u00faneles) o funcionales (como tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n, sistemas de seguridad, sistemas de extinci\u00f3n de incendios o calefacci\u00f3n, ventilaci\u00f3n y aire acondicionado HVAC). Adem\u00e1s, deben incluirse los componentes operativos, como la formaci\u00f3n y las operaciones de emergencia\/preparaci\u00f3n. Los activos individuales tambi\u00e9n pueden combinarse para formar una red de activos (o comunidad de activos). Nuestro inter\u00e9s inmediato es observar que cada uno de estos niveles puede tener su propio valor de riesgo. Por ejemplo, podemos evaluar el riesgo de seguridad, el riesgo de fallo de una viga estructural o el riesgo de mal funcionamiento de la climatizaci\u00f3n. Tambi\u00e9n podemos combinar los riesgos de diferentes subcomponentes de un solo activo para definir un riesgo total de ese \u00fanico activo combinando todos los riesgos de los subcomponentes pertinentes. A la inversa, si conocemos los riesgos de diferentes activos individuales en una comunidad de activos, podemos combinar todos esos riesgos para encontrar el riesgo total de la comunidad de activos.<\/p>\n<p>Se utilizan varios m\u00e9todos para combinar los componentes de riesgo de un sistema en el riesgo total del sistema. Por ejemplo, la comunidad financiera lleva mucho tiempo calculando el riesgo de la cartera de inversiones (riesgo total) a partir de los riesgos individuales de las inversiones que la componen<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9314"}],"collection":[{"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9314"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9314\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9314"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9314"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/paises.chamberly.org\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9314"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}