Redes neuronales artificiales para mapear la atenuación de la intensidad sísmica

Artificial neural networks to represent the attenuation of seismic intensity

El estudio de atenuación de la intensidad sísmica desempeña un papel importante en los análisis de amenaza que incluyan eventos históricos. El mapeo de la atenuación de la intensidad generalmente se realiza por medio de regresiones de la intensidad en función de la distancia. Hoy existen distintas formas para estudiar las características de un evento sísmico por medios instrumentales; sin embargo, los expertos enfrentan el problema del carácter cualitativo de las fuentes de información y el mapeo de la relación entre intensidad, magnitud y distancia para la generación de escenarios de riesgo con base en información histórica. Este trabajo presenta la alternativa de mapear dicha relación por medio de las redes neuronales artificiales (RNA). Como resultado, se propone un procedimiento que fue validado por medio del mapeo de las intensidades de 68 sismos ocurridos en el norte de Suramérica, entre 1766 y 2004. Se encontró que las RNA presentan ventajas respecto a los modelos convencionales de regresión: a. preservan de mejor manera el primer momento estadístico, b. reflejan un error de aproximación menor y c. la varianza explicada por las RNA se comporta mejor que los modelos de regresión estadística.

1. INTRODUCCIÓN

Las redes neuronales artificiales (RNA) constituyen una herramienta útil que ha sido aplicada a diversos campos del conocimiento. Existen diferentes ejemplos de la aplicación de las RNA en ingeniería y en geociencias particularmente para mapear relaciones altamente no lineales (Penumadu y Zhao, 1999; Chang y Whan, 2002). Precisamente, el propósito de las RNA es proporcionar una parametrización cuando se tiene un mapeo no lineal entre entradas y salidas (Bishop, 1995), como el que se da en ingeniería sísmica entre la atenuación de la energía liberada en un terremoto con la distancia al foco o al epicentro. Para mapear dicha atenuación, típicamente se han desarrollado ecuaciones a partir del análisis estadístico multivariado de parámetros representativos de la energía (aceleración, velocidad, intensidad) con la distancia. Como ejemplo de este tipo de aproximación, Prieto et al. (2011a) desarrolló ecuaciones de atenuación de la intensidad en función del radio equivalente para una base de datos de intensidades macrosísmicas recopilada del norte de Suramérica.

Autores como Günaydin y Günaydin (2008), Arjun y Kumar (2009) y Derras y Beckkouche (2011) han usado herramientas alternativas basadas en la inteligencia artificial, como las RNA, para mapear la disminución de la aceleración pico del suelo con la distancia.