Sismos

Este capítulo sigue el molde de siete puntos (Molde de capítulo de amenaza). A diferencia de la inundación, el sismo es una amenaza geofísica: no depende del clima y su evaluación descansa sobre la ingeniería sísmica y no sobre la hidrología. Por eso este capítulo usa más el Atlas de Riesgo de Colombia y la literatura nacional que los marcos CLIMAAX y CCDR-tools, que se centran en amenazas hidrometeorológicas GFDRR and World Bank, 2025.

1. Fenómeno¶

Los sismos son movimientos del suelo producidos por una liberación repentina de energía. Las fuerzas tectónicas y convectivas del interior de la Tierra acumulan esfuerzos de forma gradual en el contacto entre placas o en fallas de la corteza. Cuando se alcanza la resistencia de la roca, la energía se libera como ondas que se propagan en todas direcciones y hacen vibrar el terreno Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Las ondas de cuerpo (P, de compresión, y S, de corte) son las responsables de las mayores afectaciones sobre lo construido. Las ondas de superficie (Love y Rayleigh) producen movimientos horizontales de corte y movimientos elípticos verticales en la superficie Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. La intensidad se atenúa con la distancia a la fuente porque las ondas pierden energía al viajar, de modo que aceleración, velocidad y desplazamiento del terreno son distintos en cada punto Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Marco tectónico de Colombia¶

Colombia se ubica en la convergencia de tres placas: Nazca, Caribe y Suramérica. Su movimiento relativo originó el relieve y la estructura de las cordilleras, y la convergencia entre Nazca y Suramérica también se absorbe en grandes sistemas de fallas intracontinentales, responsables de la sismicidad superficial Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. Entre los sistemas de fallas más destacados están el de Romeral y el del Piedemonte Llanero, que se extienden desde Ecuador hasta el norte del país Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Hay además fallas con poco peso en la sismicidad nacional pero muy importantes a escala local, que deben entrar en los estudios de microzonificación Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Variable de intensidad¶

La amenaza se expresa con parámetros de movimiento fuerte: aceleración máxima del terreno (PGA), velocidad (PGV), desplazamiento (PGD) y ordenadas del espectro de respuesta. El PGA es el parámetro más empleado Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. Para amenazas secundarias, como la licuefacción, se usan además variables geotécnicas (ver el punto 2).

Definición según los HIPs de UNDRR¶

Los perfiles de información de amenazas (Perfiles de información de amenazas (HIPs) de UNDRR) que corresponden a este capítulo son:

Fuente: UNDRR & ISC, 2025.

Qué se incluye y por qué.

• Terremoto (GH0101): se incluye como definición de referencia. Coincide con el enfoque del capítulo: un evento de la fuente (la falla) y su efecto (la sacudida del terreno).

• Licuefacción (GH0307): se incluye. Los HIPs la tratan como un peligro propio, no como parte del terremoto; el capítulo la trata como amenaza secundaria del sismo (sección «Amenazas secundarias»).

• Ruptura superficial (GH0311): solo se menciona. Importa donde una traza de falla activa cruza la ciudad; el capítulo no la desarrolla.

• Cascadas. Los HIPs registran el terremoto como causa de movimientos en masa, licuefacción, tsunami, incendios y fallas de edificios, puentes, presas, energía y agua UNDRR & ISC, 2025; ver Perfiles de información de amenazas (HIPs) de UNDRR y Amenazas en cascada y riesgos compuestos.

2. Amenaza¶

Por qué probabilista¶

Los terremotos pequeños (Mw ≤ 3,5) son mucho más frecuentes que los grandes (Mw ≥ 7,5), pero no es posible estimar cuándo, dónde ni con qué magnitud ocurrirá el próximo Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. La alta incertidumbre motivó los análisis probabilistas de amenaza sísmica, que estiman a largo plazo las posibles localizaciones y frecuencias de los terremotos y propagan las incertidumbres Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Etapas del análisis probabilista¶

El método fue establecido por Cornell (1968) y Esteva (1970) y se resume en cuatro pasos, según Reiter (1990) Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019:

1. Caracterizar las fuentes que influyen en el sitio, por su geometría y por la distribución de probabilidad de inicio de la ruptura. Es usual modelarlas como planos y asignar probabilidad uniforme dentro de cada uno.

2. Definir la sismicidad de cada fuente a partir del catálogo sísmico y sus características sismotectónicas.

3. Estimar el movimiento fuerte en el sitio con funciones de atenuación que consideren su incertidumbre.

4. Combinar las incertidumbres de localización, tamaño y atenuación para obtener las tasas anuales de excedencia de los parámetros de movimiento fuerte.

La tasa de excedencia de una intensidad en un punto es la suma ponderada de las probabilidades de excedencia sobre todos los escenarios que definen la amenaza, con las frecuencias anuales de los terremotos como pesos. Esos escenarios deben ser estocásticos, mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. En notación habitual, para una intensidad $a$ y fuentes $i$:

donde $\lambda_i(M)$ es la tasa de excedencia de magnitudes de la fuente $i$ y $P(A>a\mid M,R_i)$ la probabilidad de que la intensidad supere $a$ dado un sismo de magnitud $M$ a la distancia $R_i$. La forma de la ecuación es la clásica de Cornell y Esteva. El Atlas la describe con palabras y la sustenta en el teorema de la probabilidad total Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Sismicidad de las fuentes¶

Es común suponer que los terremotos de una fuente siguen un proceso de Poisson: el número de ocurrencias en una ventana de tiempo es independiente del de otra, es decir, el proceso no tiene memoria. La tasa de excedencia de magnitudes $\lambda(M)$ suele ser una versión modificada de la relación de Gutenberg y Richter, definida por tres parámetros que se estiman por máxima verosimilitud e información experta Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019:

Ejemplo con datos reales: sismicidad con el catálogo del USGS¶

El cuaderno Sismicidad de Colombia con el catálogo del USGS descarga el catálogo del USGS para Colombia y su área de influencia (2000–2024, magnitud de 3,0 o más) y muestra cómo se obtienen los insumos de esta sección. Está adaptado del cuaderno de la Subdirección para el Conocimiento del Riesgo de la UNGRD, con licencia CC BY 4.0 (cuadernos-reproducibles-crc004). Con los datos descargados al ejecutarlo:

Lo que enseña el ejemplo:

• Completitud primero. El ajuste de Gutenberg-Richter solo vale para magnitudes sobre $M_c$. Con un catálogo global la completitud es mayor que con el del SGC.

• Dos estimadores de $b$ dan resultados distintos. La regresión sobre la curva acumulada y la máxima verosimilitud difieren en 0,13; para una tasa de recurrencia se prefiere la segunda ($\beta = b \ln 10$, ver la tabla anterior).

• La caja de búsqueda no es el país. Incluye parte de Ecuador, Perú, Venezuela y Panamá, y los mayores sismos del listado (por ejemplo, el de Ecuador de 2016, de magnitud 7,8) no son colombianos. Para una ciudad hay que delimitar las fuentes que la afectan.

• El catálogo USGS no reemplaza al del SGC para un estudio de amenaza.

Los valores salen de una descarga del 2 de noviembre de 2026; el USGS puede revisar magnitudes, por lo que las cifras pueden variar un poco al repetirlo.

Atenuación del movimiento fuerte¶

La intensidad se modela como variable aleatoria, usualmente con distribución lognormal cuyos momentos entrega la función de atenuación. Estas funciones dependen de la magnitud, de la distancia fuente–sitio y del mecanismo focal de ruptura Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. Existen varias definiciones de distancia (epicentral, hipocentral, a la superficie de falla) y la elección debe corresponder al modelo adoptado Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Para el norte de Suramérica hay modelos regionalizados. El modelo NoSAm para sismos corticales regionaliza el modelo global ASK14 de NGA-West2, corrige su desajuste con los datos observados para magnitudes moderadas y distancias intermedias y grandes, y añade atenuación para trayectorias que cruzan el arco volcánico Arteta et al., 2023.

Amenaza sísmica nacional y local¶

La evaluación nacional que respalda la NSR-10 siguió cinco pasos: modelar las fuentes sismogénicas, asignar los eventos de los catálogos a cada fuente, caracterizar cada fuente con parámetros estadísticos, aplicar el modelo probabilista (software CRISIS V7.2) e interpretar los resultados para el diseño Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. El Atlas muestra el mapa para un periodo de retorno de 475 años y un periodo estructural de 0,5 s, calculado en roca firme. Sirve como insumo para microzonificación y estudios de sitio, no como valor directo en el suelo de la ciudad Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Amenazas secundarias¶

Un marco probabilista de amenaza de licuefacción para sitios con una capa superior no licuable sobre una capa licuable se aplicó al distrito de Aguablanca, en Cali, un área de susceptibilidad moderada a alta. Está pensado para regiones con pocos datos, porque aprovecha la información sísmica y geotécnica local Cruz et al., 2026. Los tsunamis de origen sísmico se tratan en Tsunami.

3. Exposición¶

La exposición sísmica es el inventario de edificaciones e infraestructura con su ubicación, tipología estructural, material, altura, edad y uso. Es la parte que más varía entre ciudades.

Un ejemplo colombiano de construcción del modelo de exposición para una provincia combinó información de la Fundación del Modelo Global de Terremotos (GEM), encuestas y el censo nacional. Se asignaron curvas de fragilidad y vulnerabilidad a los tipos de edificios de la región Feliciano et al., 2023. Ese enfoque es replicable en otras ciudades cuando no hay catastro con tipología estructural.

La edad es un atributo clave: una parte significativa del inventario nacional data de antes del primer código de diseño sísmico obligatorio (Decreto 1400 de 1984) Feliciano et al., 2023Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

4. Vulnerabilidad¶

La vulnerabilidad física sísmica se expresa con funciones de fragilidad (probabilidad de superar un estado de daño dada la intensidad) y funciones de vulnerabilidad (relación entre intensidad y pérdida esperada). El Atlas exige definir cada función por su valor esperado y su varianza, porque las pérdidas por una misma intensidad no son idénticas entre edificios similares Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Hay estudios recientes de fragilidad y vulnerabilidad por tipología constructiva de Colombia: mampostería confinada Archbold et al., 2025 y mampostería no reforzada informal Reyes et al., 2025. La elección entre derivar curvas propias o usar curvas genéricas afecta el resultado: un estudio metodológico sobre varias ciudades con distintos niveles de amenaza examina los sesgos de los métodos de derivación de la vulnerabilidad en lugares con poca información Hoyos & Hernandez, 2022.

Para la dimensión social de la vulnerabilidad se ofrecen índices demográficos aplicados a la pérdida directa (ver Vulnerabilidad social y capacidades). El estudio de la provincia de Sabana Centro incorporó uno Feliciano et al., 2023.

5. Riesgo¶

El flujo es el del Atlas: catálogo de eventos estocásticos, exposición, vulnerabilidad y cálculo de pérdidas. Sus resultados son la curva de excedencia de pérdidas, la PAE y la PMP (Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019; ver Evaluación probabilista y pérdida anual esperada).

Dos modalidades se usan en la práctica:

Incertidumbre epistémica. Combinar varios modelos de amenaza produce una incertidumbre epistémica que afecta las estimaciones probabilistas de riesgo sísmico Marulanda et al., 2021.

6. Clima¶

Los sismos no son sensibles al clima. CCDR-tools lo plantea así: el cambio climático no afecta de forma significativa las amenazas geofísicas, que incluyen terremotos, tsunamis y actividad volcánica, aunque sí puede afectar las hidrometeorológicas GFDRR and World Bank, 2025.

Para la amenaza, el Atlas la considera estacionaria y sus órdenes de magnitud normalmente no cambian en la historia. Aun así, los estudios deben actualizarse periódicamente porque hay más registros de movimiento fuerte y mejores funciones de atenuación Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

Lo que sí cambia con el tiempo es la exposición y, en menor medida, la vulnerabilidad (crecimiento urbano, reforzamiento, nueva normativa). Por eso los escenarios de este capítulo son de exposición, no climáticos. Esto es un criterio de método de este libro, no una afirmación de las fuentes citadas.

7. Datos y medidas¶

Datos disponibles¶

Las cifras de estaciones son de 2019 y deben actualizarse al aplicarlas.

Normativa¶

El Código Colombiano de Construcciones Sismo Resistentes se expidió con el Decreto 1400 de 1984, después del terremoto de Popayán de 1983. Fue actualizado con el Decreto 33 de 1998 (NSR-98) y con el Decreto 926 de 2010 (NSR-10) Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019. La actualización NSR-22 se prepara en el comité AIS-300, que propone coeficientes sísmicos de diseño; sus autores critican el uso del movimiento fuerte orientado al riesgo (RTGM) por transmitir una falsa seguridad Bernal & Cardona, 2021.

Incertidumbres principales¶

• El mapa nacional es en roca. Sin microzonificación, el efecto de sitio queda sin cuantificar Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 2019.

• La tipología estructural del inventario suele estimarse, no medirse Feliciano et al., 2023.

• El método de derivación de la vulnerabilidad sesga los resultados a escala urbana Hoyos & Hernandez, 2022.

• Combinar varios modelos de amenaza añade incertidumbre epistémica Marulanda et al., 2021.

Medidas según la Ley 1523¶

Síntesis de evidencia¶

Lectura conjunta. Los estudios revisados sugieren, con confianza media, que el riesgo sísmico urbano se calcula con un marco común pero cambia por tres factores que el análisis de cada ciudad debe resolver: las fuentes corticales cercanas, los efectos de sitio y los sesgos al derivar la vulnerabilidad.

• El riesgo sísmico urbano se calcula con el mismo marco en las tres mayores ciudades Acevedo et al., 2020; esto sirve de plantilla para otras ciudades, a costa de documentar las incertidumbres epistémicas Marulanda et al., 2021 y los sesgos de vulnerabilidad Hoyos & Hernandez, 2022.

• Fuentes corticales cercanas. El caso del Eje Cafetero en 1999 y los sismos históricos de Algeciras y de 1925 muestran que no basta la subducción para la amenaza de una ciudad Arteta et al., 2023Chicangana-Montón et al., 2022Salcedo-Hurtado et al., 2021.

• Efectos de sitio. El daño de Armenia fue mayor que el que explicaba la fuente Chávez-García et al., 2021; el análisis debe incluir microzonificación o estimadores de amplificación Mercado et al., 2024.

• Falta de metadatos. Dos estudios de la hoja (modelos de movimiento del suelo del norte de Suramérica y tipologías por aprendizaje profundo) tienen un DOI que no resuelve en Crossref y no se citan.

Pendiente¶

• Leer los resultados completos de Hoyos & Hernandez, 2022, Marulanda et al., 2021, Archbold et al., 2025, Reyes et al., 2025 y Cruz et al., 2026. Hoy se citan por título o resumen. Del primero y el segundo no verifiqué si los casos son colombianos.

• Añadir las funciones de vulnerabilidad del Atlas con sus parámetros y las pérdidas anuales esperadas por sismo para ciudades de referencia.

• Buscar la cifra de población en zonas de amenaza sísmica intermedia y alta. El capítulo no la usa: la cifra de 87 % de mis notas no aparece en el texto extraído del Atlas, y la de 83 % del estudio de Sabana Centro no se verificó. No citar ninguna hasta hallar la fuente.

• Añadir el caso de Bogotá, Medellín y Cali (DOI 10.1177/8755293020942537) y la reevaluación de la serie 2021, capítulo 2, para infraestructura escolar.

• Documentar herramientas: OpenQuake (GEM) y CAPRA/CRISIS. Quedan por contrastar con su documentación.

Bibliografía recomendada¶

Lista de los 194 registros de la hoja de vigilancia científica (pestaña Vigilancia_CTeI, columna AMENAZA_ESPECIFICA = «Terremoto (sismo)»; «Licuefacción»), en formato APA 7 con metadatos de Crossref. Son lecturas recomendadas: no están verificadas contra el texto completo ni se usan como evidencia hasta que se citen en el capítulo. Las entradas sin DOI carecen de autores en la hoja.

• A. Prieto, G. (2026). Diversidad sísmica de profundidad intermedia: Colombia, un laboratorio natural. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. A. Prieto (2026)

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• Acevedo, A. B., Yepes‐Estrada, C., González, D., Silva, V., Mora, M., Arcila, M., & Posada, G. (2020). Seismic risk assessment for the residential buildings of the major three cities in Colombia: Bogotá, Medellín, and Cali. Earthquake Spectra, 36(1S), 298-320. Acevedo et al. (2020)

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• Actualizacion de los coeficientes sísmicos de diseño estructural para la Norma Colombiana de Construccion Sismo Resistente NSR. (2021). Investigaciones en gestion del riesgo de desastres para Colombia: Avances, perspectivas y casos de estudio. (Sin DOI; completar autores).

• Adhikari, R. K., D’Ayala, D., Fernandez, R., Yamin, L., Nassirpour, A., P Vatteri, A., Ferreira, C., & Cortes, F. (2023). GLOSI taxonomy: A tool for ‘seismic risk assessment’ oriented classification of school buildings. International Journal of Disaster Risk Reduction, 87, 103594. Adhikari et al. (2023)

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• Arteta, C. A., Pajaro, C. A., Mercado, V., Montejo, J., Arcila, M., & Abrahamson, N. A. (2023). Ground-Motion Model (GMM) for Crustal Earthquakes in Northern South America (NoSAm Crustal GMM). Bulletin of the Seismological Society of America, 113(1), 186-203. Arteta et al. (2023)

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• Automating building typology identification for seismic risk assessment using deep learning. (2025). Earthquake Spectra. doi:10.1177/875529302513274 (no resuelve en Crossref; corregir en la hoja)

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