predicciÓn del daÑo interior causado por lluvia en edificios de vivienda durante huracanes

“Estructuras para el Desarrollo, la Integración Regional, y el Bienestar Social”

PREDICCIÓN DEL DAÑO INTERIOR CAUSADO POR LLUVIA EN EDIFICIOS DE VIVIENDA DURANTE HURACANES

INTERIOR HURRICANE RAIN DAMAGE PREDICTION IN RESIDENTIAL BUILDINGS

Jean-Paul Pinelli (1) (P),Tim Johnson (2), ArindamChowdhury (3), Thomas Baheru (4), Kurt

Gurley (5), Johann Weekes (6), Gonzalo Pita (7)

(1) Dr. Prof, Florida Tech, Melbourne, Estados Unidos

(2) Estudiante de doctorado, Florida Tech, Melbourne, Estados Unidos

(3) Dr. Prof. Asociado, Florida International University, Miami, Estados Unidos

(4) Dr. Ing.,, Florida International University, Miami, Estados Unidos

(5) Dr. Prof. Asociado, University of Florida, Gainesville, Estados Unidos

(6) Estudiante de doctorado, University of Florida, Gainesville, Estados Unidos

(7) Dr. Ing., World Bank, Washington, D.C., Estados Unidos

Dirección para correspondencia: [email protected]; (P) Presentador

Resumen

Los autores realizaron ensayos de gran escala en el laboratorio del “Muro de Viento” del Florida

International University, para cuantificar los mecanismos de distribución de lluvia sobre edificios durante

huracanes. Los resultados permiten estimar la cantidad de agua que puede penetrar en un edificio, lo cual

es una de las fuentes principales de daño interior. Los resultados de los ensayos fueron incorporados en

los modelos de predicción de daño de un modelo de catástrofe como el “Florida Public Hurricane Loss

Model” (FPHLM). Se realizaron simulaciones del daño exterior debido al viento, que resultan en ciertas

cantidades de rotura de los elementos de fachada y del techo. Los resultados de los ensayos, combinados

con un modelo de lluvia son utilizados para predecir la cantidad de agua que puede penetrar por esas

roturas y por otros defectos del edificio. Los autores realizaron miles de simulaciones tipo Monte Carlo,

para el caso típico de un edificio de vivienda de un piso con techo a dos aguas. El resultado son matrices

y curvas de vulnerabilidad, que permiten predecir el daño en función de la velocidad del viento. El

estudio permite apreciar la influencia de distintos componentes sobre la resistencia al viento de un

edificio. El modelo es utilizado para predecir perdidas de las compañías de seguro y proponer métodos de

mitigación.

Palabras-clave: huracanes; lluvia; daño interior; edificios residenciales; ensayos, vulnerabilidad.

Abstract

The authors recently carried on large scale tests at the “Wall of Wind” laboratory, at Florida International

University, to quantify the mechanisms of rain distribution over building during hurricanes. The test

results lead to an estimate of the amount of rain water which can penetrate in a building and produce

substantial interior damage. This paper shows how these test results were incorporated into a catastrophe

model like the Florida Public Hurricane Loss Model (FPHLM). First, external damage simulations of the

wind damage yielded estimates of the amount of envelope breaches over the facades and the roof. The

test results, combined with a rain model, were then used to estinate the amount of wáter which can

penétrate through the breaches and other defects in the building envelope. Thousands of Monte Carlo

simulations for the case of a typical one-story residential building with gable roof resulted in vulnerability

matrices and curves, which predict the damage as a function of the wind speed. The research shows the

influence of different components over the wind vulnerability of a building. Ultimately, the model is used

to predict insured losses and to do mitigation studies.

Keywords: hurricanes; rain; interior damage; residential buildings; tests, vulnerability..


1. INTRODUCCION

Existen dos caminos por los cuales el agua puede penetrar en un edificio durante una

tormenta tropical: la presión del viento puede forzar la lluvia impulsada por el viento (LLIV) a

través de los defectos en la cubertura del edificio, y la lluvia puede penetrar a través de las

brechas abiertas en la cobertura.

En condiciones climáticas normales, se puede asumir que el edificio es estanco, y el

escurrimiento de la lluvia en la superficie es gobernado por la gravedad. Sin embargo, durante

eventos tropicales como un huracán, la lluvia horizontal impulsada por el viento impacta la

fachada del edificio, forzando agua a través de componentes que no son usualmente vulnerables a

la lluvia (p. ej., sofito o aberturas protegidas por el techo, etc.). Además, la LLIV puede

infiltrarse a través de pequeños defectos de la fachada (como grietas o alfeizar de ventanas o

puertas), o puede circular hacia arriba en contra del flujo natural de techos inclinados y penetrar a

través de conductos de ventilación.

A medida que la presión del viento aumenta con la velocidad, algunos elementos

constructivos del edificio empiezan a fallar produciéndose brechas en el cerramiento por las

cuales pueden entrar grandes cantidades de LLIV.

A medida que el agua se acumula en el edificio, esta produce sustanciosos daños en el

interior que requieren reparaciones o reemplazos. Este dañó interior es un porcentaje importante

del daño total que puede sufrir un edificio debido a un huracán. Por lo tanto, es importante

entender cómo se genera para poder predecir su amplitud y atenuar sus efectos.

Tradicionalmente, los modelos de predicción de daños han concentrado sus esfuerzos en modelar

el dañó exterior del cual extrapolan empíricamente el dañó interior. En cambio, el Modelo

Publico de Daño por Huracanes de la Florida (FPHLM por sus siglas en inglés) versión 4.1 y 5.0

innovó con un método ingenieril para modelar el daño interior debido a la lluvia en edificios

residenciales.

Un modelo basado en un método ingenieril trata esencialmente de responder a las

siguientes preguntas:

1) Cuanta lluvia cae sobre el edificio durante un huracán?

2) Cuanto de esa lluvia penetra en el edificio a través de las brechas y los defectos de la

cubertura?

3) Cuánto daño interior (tanto físico como monetario) resulta de esa penetración de

lluvia?

El problema de la interacción entre la lluvia y un edificio ha sido estudiado por Straube

(1998), Straube y Burnett (2000), Blocken et al. (2005, 2010, 2012), y Choi (1993, 1994) pero no

para el caso de tormentas tropicales. Investigaciones recientes por Baheru et al. (2013a, 2013b,

2014) son las primeras en cuantificar experimentalmente el impacto de la lluvia y el

escurrimiento de agua sobre un inmueble en condiciones típicas de un huracán. El enfoque de

este artículo es la integración de los resultados de estos ensayos con el modelo de daño exterior

del FPHLM (2012), para cuantificar el volumen de agua que penetra en un edificio y el

subsecuente daño interior.


2. MODELO PUBLICO DE DAÑO POR HURACANES DE LA FLORIDA (FPHLM)

El FPHLM es un modelo de estimación de riesgo que procesa portfolios de compañías de

seguro para calcular el riesgo anual promedio o el riesgo para escenarios específicos para casos

de edificios residenciales sujetos a huracanes (Pinelli et al., 2011;). El modelo combina técnicas

de avanzada de meteorología, ingeniería de viento, y ciencia actuarial (Hamid et al., 2011).

El modelo de vulnerabilidad del FPHLM se divide en dos etapas. La primera etapa

simula el daño físico a los elementaos constructivos exteriores de un edifico expuesto al viento.

La segunda etapa combina los danos exteriores con un modelo de lluvia para predecir el daño

interior y el daño a los contenidos. El programa también extrapola los gastos básicos de

supervivencia.

3. RESULTADOS EXPERIMENTALES

Experimentos a gran escala se llevaron a cabo en el “Muro de Viento” de la Florida

International University de Miami para medir el factor de admitancia de lluvia (FALL) y el

coeficiente de escurrimiento de superficie (CES) para un edificio de un piso con techo a dos

aguas, techo a cuatro aguas, y techo plano, para varias velocidades y direcciones de viento. Los

resultados detallados de los ensayos se encuentran en Baheru et al. (2013a, 2013b, 2014).

3.1. Factor de admitancia de lluvia (FALL)

El FALL se refiere al cociente:

(1)

donde: RRb,DI es la tasa de LLIV medida en un punto de la fachada de un edificio, debida

al impacto directo de las gotas de lluvia; RRv es la tasa de lluvia en el flujo libre del viento (sin

obstrucciones), ambas en mm/s medidas a la misma altura determinada de referencia.

Líneas de contorno de FALL fueron producidas para las paredes y el techo. Un ejemplo

es reproducido en la Figura 1, para el caso de dirección de viento de 0°. Hay que notar que los

valores de FALL para el techo implícitamente incluyen la pendiente del techo. El mapa de las

líneas de contorno fueron simplificados en zonas de valores promedio constante de FALL con

sus respectivas desviaciones estándares.

3.2. Coeficiente de escurrimiento de superficie (CES)

La distribución de escurrimiento de superficie del agua de lluvia sobre la fachada de un

edificio se representa por un coeficiente normalizado llamado coeficiente de escurrimiento de

superficie (CES). El CES en un lugar determinado de la fachada se define como el cociente:

(2)

dónde: RRb,SR es la tasa de deposición del escurrimiento de superficie de precipitación;

Vb,SR es el volumen medido de escurrimiento de superficie de precipitación en un punto

determinado de la fachada del edificio para un experimento o una tormenta de duración t, y AES

es la superficie de referencia de escurrimiento. IR es la cantidad de lluvia en mm que impacta a


través de una superficie de referencia, durante el tiempo t, medida a una altura de referencia, la

cual es en general la altura promedio del techo. Las superficies de referencia de escurrimiento

para diferentes elementos del cerramiento de un inmueble (como las paredes, el techo, las

ventanas, etc.) se definen basadas en el área total sin brechas arriba de la corriente del elemento,

ya que se asume que la acumulación de agua de superficie en una brecha o un defecto depende

del escurrimiento sobre el área intacta a contracorriente de la abertura.

Figura 1: distribución de FALL en edifico con techo a dos aguas para dirección de viento de 0°

Consecuentemente, el área de referencia de define como el producto de una longitud de

referencia (Lref) por el ancho (b) del área a contracorriente. “b” se define como el “lado mojado”

o ancho de la abertura. Lref y b pueden variar en función de la dirección del viento respecto del

elemento del edifico considerado. Para evaluar elementos en las paredes verticales, Lref se toma

como la altura promedio del techo, mientras que b depende del tipo de abertura y la dirección del

viento. Para evaluar elementos en el techo, Lref corresponde a la proyección horizontal de las

dimensiones planas del techo paralelas a la dirección del viento (o sea ancho del techo para

viento normal a la cumbrera del techo, y largo del techo para viento paralelo a la cumbrera),

como se ve en la Figura 2.

Como resultado de los ensayos, líneas de contorno de CES fueron producidas para las

paredes y el techo. Un ejemplo es reproducido en la Figura 3, para el caso de dirección de viento

de 0°. Los mapa de las líneas de contorno fueron simplificados en zonas de valores promedio

constante de CES con sus respectivas desviaciones estándares.

4. METODOLOGIA

El objeto de la metodología era formular una metodología para incorporar los resultados

experimentales de FALL y CES en el modelo de penetración de lluvia del FPHLM versión 6.0.

Las siguientes secciones describen la metodología.

4.1. Definiciones de los parámetros del modelo físico.

El FPHLM tiene una biblioteca de modelos genéricos de edificios residenciales típicos de

la Florida. Cada modelo se define pro su geometría (número de pisos entre uno y tres, forma del

0 50 100 150

-20

0

20

40

60

80

100

120

0.20.40.4 0.60.6

0.8

0.2

0.2

0.40.4 0.6

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

0 50 100 150

-20

0

20

40

60

80

100

120

(0.30,0.18)

(0.60,0.12)

(0.80,0.08)

(0.20,0.10)

(0.30,0.15)

0.25H0.60H

0.20L2


techo), su material (mampostería de hormigón o madera), sus componentes (cubierta y

plataforma de techo, conexiones entre techo y pared, cubierta de paredes), y el número y tipo de

protección de las aberturas (puertas, ventanas, ventanales corredizos). Además, cada modelo

tiene tres niveles de resistencia: débil, mediano, y fuerte, de acuerdo al año de construcción y la

región de Florida, para reflejar diferencias temporales y espaciales en la calidad de la

construcción.

Figura 2: superficies de referencia de escurrimiento para direcciones de viento de (a) 0°, (b) 90°,

y (c) 45°

El modelo elegido como el caso de referencia de este estudio es un edifico residencial de

madera de un piso, con techo a dos aguas cubierto con tablillas con una pendiente de 5:12. Sus

dimensiones son 18.3mx12.2m con una saliente del tejado de 0.60m en todo el perímetro, y una

altura del piso de 3m. El edificio tiene 3 ventanas medianas (1mx1.5m) en los costados. El

frente y la pared trasera tienen cada una una ventana mediana (1mx1.5m). El frente tiene una

puerta de entrada (0.9mx2m) y un ventanal corredizo (2.4mx2m). Ver la Figura 4.

4.2. Evaluación del daño exterior

Evaluaciones probabilísticas del daño exterior se hacen con simulaciones tipo Monte-

Carlo (Weekes et al, 2009). La cubertura y plataforma de techo, las conexiones del techo a las

paredes, la cubertura y paneles del hastial, la cubertura y paneles de las paredes, las aberturas

(puerta, ventanas y ventanales), y los sofitos son todos los elementos que son analizados. Todos

estos componentes hacen al cerramiento del edificio y pueden dejar pasar agua dependiendo en

su nivel de daño.


Figura 3: Distribución de CES en un edificio con techo a dos aguas para dirección de viento 0°.

En cada simulación, el modelo del edificio es sometido a una ráfaga de viento pico de 3-

segundos de una cierta dirección. Las resistencias de cada elemento se asignan aleatoriamente

basadas en distribuciones Gausianas truncadas. Las cargas direccionales se calculan con

coeficientes de presión aleatorios basados en ASCE 7 (2010), y se comparan las cargas

resultantes tanto exteriores como interiores a las resistencias de cada elemento. Un daño sucede

cuando las cargas exceden la resistencia. Una vez que las aberturas fueron chequeadas para

posible falla debido a presión de viento, el posible daño debido a impacto de proyectiles se

evalúa. Componentes dañados se eliminan, y una serie de verificaciones permiten determinar si

elementos eliminados resultan en una redistribución de las cargas a elementos contiguos o un

cambio de la carga total. Convergencia después de varias iteraciones resulta en el estado final de

daño del edificio para esta instancia de simulación, cuyos resultados son archivados en una

matriz. Otra instancia de la simulación empieza asignando aleatoriamente nuevas resistencias a

cada componente, y el proceso se repite para la misma ráfaga con la misma dirección, y nuevos

coeficientes de presión asignados aleatoriamente, cuantas veces haya sido estipulado por el

usuario. El procedimiento se repite para cada una de las o direcciones de viento, y para

incrementos de velocidad de viento entre 80 km/h y 402 km/h con incrementos de 8 km/h.

Figure 4: Disposición de los paneles y componentes de paredes y techo

0 50 100 150

-20

0

20

40

60

80

100

120

0.04 0.04

0.08

0.080.120.160.16

0.0150.015 0.03

0.006

0.006

0.006

0 0.05 0.1 0.15

0 50 100 150

-20

0

20

40

60

80

100

120

(0.108,0.044)

(0.056,0.020)

(0.010,0.007)

(0.003,0.003)

(0.017,0.010)

(0.004,0.003)

0.30H0.70H

0.70L2

0° dirección de viento

Techo lado

1

Techo lado

2

Cumbrera de

techo

Pared 2

Pared 3

Pared 1

Pared 4

has

tial

2 h

astial 1

ventan

al

Puerta

exterior

ventanas

sofito

180˚

135˚ 225˚

90˚

0˚

45˚ 315˚

270˚

Paneles de

pared


4.3. Desarrollo de las matrices de FALL y CES para los componentes

Como ya comentamos más arriba, Baheru et al. (2014) produjeron mapas de contorno de

FALL y CES sobre la superficie de un edificio para 3 direcciones de viento (0, 45, y 90 grados).

Estos resultado fueron extrapolados a otras direcciones basado en la simetría del edificio, y los

mapas de contorno se simplificaron en mapas de zonas (ver Figuras 1 y 3). Estas zonas a su vez

fueron aplicadas sobre los componentes del modelo para crear matrices de FALL and CES para

cada componente del edificio. El proceso se representa en la Figura 5 para el caso de FALL.

Mapa de Contorno de FALL

Angulo viento = 0°

Plano de paneles y aberturas con

valores de FALL asignados por zona

Zonas de FALL (promedio, dest)Angulo viento= 0°

Matriz de FALL para paneles

de techo Angulo viento= 0°

8 direcciones viento

ColumnasPaneles

Hileras

Paneles

Figura 5: Ejemplo de desarrollo de una matriz de FALL

En el caso de brechas que se extienden sobre varias zonas, el CES se adopta corriente

arriba de la brecha. En el caso de defectos, se asume que estos ocurren en el punto más alejado

del componente de forma tal que toda la superficie del componente se presta al escurrimiento.

Por ejemplo, para puertas y ventanas los defectos se ubican en el borde inferior.

4.4. Desarrollo de las ecuaciones de penetración de agua de lluvia

El modelo de daño interior del FPHLM evalúa el volumen total de agua que penetra en el

edificio componente por componente, a través de sus defectos y sus brechas. Cada componente

se evalúa bajo la acción del impacto de la lluvia y del escurrimiento. El volumen total de agua a

través de cada componente puede ser expresado de la manera siguiente:


(3)

dónde: FALL es el factor de admitancia de lluvia para un componente del edificio; IR es

la lluvia que impacta bajo condición de flujo libre (sin obstrucción del edificio); Aa_componente es el

área abierta del componente (por un defecto o una brecha); CES es el coeficiente de

escurrimiento de superficie para el componente; AES es el área de referencia para el escurrimiento

de superficie.

Ecuación (3) se puede modificar y adaptar teniendo en cuenta distintos criterios de daño,

distintas configuraciones de FALL y CES, la rotación del huracán, y correcciones por altura.

4.4.1. Modelo de lluvia

Los meteorólogos del FPHLM desarrollaron un modelo de vanguardia de vientos de

huracán. Es un modelo estadístico basado en los últimos cien años de data sobre huracanes. Esta

descripto en Powell et al. (2005). Por otro lado, se desarrolló un modelo separado para lluvia

durante huracanes, que da estimaciones de acumulación de lluvia de impacto en función de la

velocidad de viento máxima de un huracán (Pita et al., 2012, Pita, 2012). La lluvia de impacto

se define como la lluvia que impacta directamente un área vertical debido al impulso de los

vientos horizontales.

El modelo de simulación de lluvia combina un modelo simplificado de viento con el

modelo R-CLIPER de tasa de lluvia. Los parámetros de tormenta se eligen de distribuciones

relevantes a la Florida. La lluvia de impacto es calculada como una función de la tasa de lluvia

vertical, la velocidad promedio horizontal del viento, y la velocidad terminal de las gotas de

lluvia. Las acumulaciones resultantes de lluvia dan distribuciones de lluvia de impacto en

función de las ráfagas de viento de 3-seg.

Para cada huracán simulado, el modelo de lluvia computa dos cantidades

complementarias de lluvia de impacto, IR1 e IR2. IR1 es la acumulación de lluvia de impacto

desde el comienzo de la tormenta hasta la ocurrencia de la máxima velocidad del viento. IR2 es

la acumulación de lluvia de impacto desde la ocurrencia de la máxima velocidad del viento hasta

el final de la tormenta. Se asume que ambas IR1 e IR2 tienen la misma variación con la altura

que la velocidad de viento.

4.4.2. Rotación del huracán

Ya que el modelo de simulación de daño no tiene un componente temporal (en otras

palabras, no genera un historial en función del tiempo), se adoptó un esquema de direccionalidad

que cuantifica estadísticamente la frecuencia de cambio de dirección de los vientos locales así

como la contribución de IR durante esas rotaciones (ver Tabla 1). Este método es una extensión

del modelo de lluvia descripto más arriba, y simula 1000 huracanes que impactan una población

de 91 casas con diferente ubicación. IR1 y IR2 se mide para cada casa así como el número de

incrementos de 45º en la direccion del viento para cada lugar, lo cual permite determinar el

número probable de cambios en dirección de viento que una casa puede experimentar. El

número total de cambios de dirección previo a la ocurrencia de la máxima ráfaga de viento varía

de 1 a “m” y αm representa la fraccion de IR1 para la direccion “m”. De manera similar, el

número total de cambios de dirección posterior a la ocurrencia de la máxima ráfaga de viento

varía de 1 a “n” y βn representa la fraccion de IR1 para la direccion “n”. El esquema de


ponderación de la Tabla 1 muestra que tanto previo como posterior a la máxima rafaga, la

mayoria de los edificios experimentan de 0 a 1 cambio de dirección de viento (<90°).

Tabla 1. Coeficientes ponderados α y β

α1 α2 α3 α4 -

0.557 0.398 0.037 0.008 -

β 1 β 2 β 3 β 4 β 5

0.511 0.380 0.070 0.038 0.000

Cualquier brecha brechas (las cuales se supone ocurren al mismo tiempo que la máxima

ráfaga) sobre una fachada o techo es sometida a una fracción de IR para cada cambio en la

dirección de viento. Consecuentemente, los valores ponderados de FALL y de CES a lo largo de

la duración de la tormenta, es la suma de todos sus valores multiplicados por su valor para los distintos cambios de dirección de 1 a n. En otras palabras, el proceso pondera FALL and CES en

función de su exposición a la lluvia de impacto.

Ya que tanto IR1 como IR2 y Aa_componente son constantes, ecuación (3) se puede volver a

escribir como:

[∑

] [∑

]

(4)

4.4.3. Corrección por altura

La IR del modelo de precipitación es referenciada a una ráfaga de 3 segundos a una altura

de 10m (33 ft). Ya que los resultados de los ensayos de FALL y CES son referenciados a una

altura de 3.66m (12 ft), la lluvia de impacto necesita ser ajustada desde los 10m a la altura de

referencia de los ensayos. Esto se hace usando la ley logarítmica propuesta pro Simiu et al. (xxx)

(

)

(

) (5)

donde: zo es la rugosidad del terreno.

Para un z0 de 0.03 (terreno suburbano), la IR a la altura del techo resulta ser

aproximadamente 85.5% del IR 10m de altura.

(6)

4.4.4. Volumen final de penetración de lluvia

La metodología descripta en la sección anterior se utilizó para calcular la cantidad de

agua de lluvia que penetra en el edificio a causa de la lluvia de impacto y del escurrimiento de

superficie, a través tanto de los defectos como de las brechas de la estructura. El volumen total

que penetra en el edificio es para cada componente:


(7)

dónde: es el volumen de agua que penetra por los defectos (si existen) debido a la

lluvia de impacto; es el volumen de agua que penetra por los defectos (si existen) debido al

escurrimiento; es el volumen de agua que penetra por las brechas (si existen) debido a la

lluvia de impacto; es el volumen de agua que penetra por las brechas (si existen) debido al

escurrimiento.

5. RESULTADOS

El modelo de vulnerabilidad del FPHLM cuantifica la acumulación de agua para cada uno

de los componentes de las fachadas y del techo, y convierte la altura resultante de agua en el

edificio en un porcentaje de daño interior. La relación altura de agua vs. daño interior es una

simple relación lineal empírica con un techo de 100% de daño interior cuando la altura de agua

alcanza 2.5 cm ((Pita et al.; 2012, Pita, 2012). Para los tres modelos con niveles de resistencia

débil, mediana, y fuerte, se generaron curvas de vulnerabilidad que representan la variación del

daño promedio debido al huracán en función de la velocidad máxima de las ráfagas de viento de

3 segundos. La Figura 6 muestra las curvas para los tres niveles de resistencia, y compara las

curvas generadas con los valores medios de los FALL y los CES (líneas llenas) con las curvas

generadas con más o menos una deviación estándar de esos coeficientes (líneas de guiones). Es

claro que el modelo es muy sensible a las variaciones de valor de FALL y CES.

Figura 6. Curvas de vulnerabilidad para modelos de resistencia débil (colorado), mediana

(verde), y fuerte (azul), incorporando los resultados de los ensayos. (1 mph = 1.6 km/h)

La contribución relativa de cada componente al daño interior se nuestra en la Figura 7.

Para velocidades de viento bajas, la penetración de agua a través de las ventanas, puertas,

ventanales corredizos, y los sofitos contribuye a la totalidad de los daños interiores. Pero a

medida que aumenta la velocidad de viento, los componentes del techo y las paredes empiezan a

fallar, y su contribución aumenta en forma significativa.

Velocidad de viento (ráfagas de 3 segundos en mph)

Rat

io d

e dañ

o


Figura 7. Daño interior relativo por componente en función de la velocidad del viento para un

modelo débil (1 mph = 1.6 km/h)

En la Figura 8, las nuevas curvas de vulnerabilidad (símbolo “o”) de la versión Beta 6.0

del FPHLM se comparan con las curvas originales de la versión 5.0 del FPHLM (línea llena sin

símbolo) que no tienen incorporados ni los resultados de los ensayos ni el nuevo esquema de

direccionalidad. Los resultados indican que las nuevas curvas tienen un incremento substancial

de vulnerabilidad a bajas velocidades, y convergen con las curvas a velocidades más altas.

Figura 8. Curvas de vulnerabilidad: versión Beta 6.0 vs. versión 5.0. (1 mph = 1.6 km/h)

El incremento en vulnerabilidad que se observa a bajas velocidades aparece directamente

ligado a la estimación de la penetración del agua de escurrimiento superficial a través de los

defectos y de la brechas, sobre las superficies verticales, que no se tenía en cuanta en el modelo



Rat

io d

e dañ

o

Dañ

o I

nte

rior

Rel

ativ

o

Sofito

Puertas

Corredizas

Ventanas

Paneles pared

Cubierta pared

Paneles hastial

Cubierta hastial

Paneles techo

Cubierta techo


anterior. La Figura 9 muestra la transformación de las curvas de vulnerabilidad de la versión

Beta 6.0 cuando no se incluye el agua de escurrimiento superficial. Comparando las Figuras 6 y

9, se ve claramente que el ratio de daño para bajas velocidades es bastante menor cuando se

ignora el escurrimiento de superficie.

Figura 9. Curvas de vulnerabilidad de la versión Beta 6.0 sin escurrimiento superficial (media y

+/- desviación estándar) (1 mph = 1.6 km/h)

6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Este articulo presento una metodología para incorporar resultados experimentales sobre

acumulación de agua de lluvia impulsada por el viento en el modelo de daño interior de un

modelo de estimación de riesgo como el FPHLM. Los resultados de los ensayos representan en

forma más real la interacción entre la lluvia y las superficies externas de un inmueble durante un

huracán. Para poder incorporar los resultados de los ensayos, varias mejoras y modificaciones

tuvieron que hacerse al modelo de daño interior. Estas incluyen:

1) Mantener el seguimiento de la ubicación de las brechas de los paneles de

revestimiento y tableros de cubierta de paredes y techo para poder asignarles valores

de FALL y CES.

2) Desarrollar un esquema estadístico de direccionalidad de un huracán para mejorar las

estimaciones de impacto de lluvia sobre las superficies a barlovento y a sotavento a

medida que la tormenta rota.

3) Modificar las ecuaciones del modelo de penetración de lluvia para poder tratar

independientemente la acción de la lluvia de impacto y del escurrimiento de superficie

Resultados preliminares muestran que las nuevas curvas de vulnerabilidad tienen un

aumento importante a velocidades de viento menores. Esto captura de forma realista el daño

interior substancial que has sido consistentemente observado en eventos reales, aun cuando no

hay brechas externas de la cubertura del edificio. Este fenómeno aparece debido

predominantemente al volumen de agua de escurrimiento medido sobre elementos verticales

como ventanas, ventanales corredizos y puertas, y que se introduce por los defectos de esos

elementos.


Rat

io d

e dañ

o


El trabajo de investigación descripto aquí es una labor que continua. La metodología está

en el proceso de ser extendida a otro tipo de modelos de edificios como inmuebles de

mampostería de hormigón, edificios de 2 y 3 pisos de altura, y edificios con techos a cuatro

aguas. La implementación final en el FPHLM dependerá en el desarrollo de una versión

simplificada para generar más eficientemente desde el punto de vista computacional las matrices

de FALL y de CES.

AGRADECIMIENTOS

Este proyecto fue patrocinado por el Florida Office of Insurance Regulation, a través del

proyecto No.: 800003609-04 entre Florida Institute of Technology y Florida International

University. El proyecto fue también patrocinado por el Florida Sea Grant College Program

(FSGCP), como parte del proyecto No.: R/C-D-19. Agradecemos también a la National Science

Foundation, NSF Contrato No.: CMMI-1234004 y NSF MRI Contrato No.: CMMI-0923365 por

facilitar la simulación de la lluvia impulsada por el viento en el “Muro de Viento”, cuya

construcción fue apoyada por el Florida Center of Excellence in Hurricane Damage Mitigation

and Product Development, Department of Energy, Renaissance Re, Roofing Alliance for

Progress, y AIR Worldwide. Las opiniones, resultados, y conclusiones presentadas en este

artículo son responsabilidad de los autores, y no representan necesariamente las opiniones de los

organismos patrocinadores.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

American Society of Civil Engineers (2010). Minimum Load for Buildings. ASCE 7-10.

Washington.

Baheru, T., Chowdhury, A. G., and Pinelli, J.-P. (2013a). Wind-driven rain deposition on

building façade: Development of test-based data. 12th Americas Conference on Wind

Engineering (12ACWE): Wind Effects on Structures, Communities, and Energy Generation

Seattle, WA.

Baheru, T., Chowdhury, A. G., and Pinelli, J.-P., and Bitsuamlak, G. (2013b). Distribution of

Wind-Driven Rain Deposition on Low-Rise Buildings: Direct Impinging Raindrops versus

Surface Runoff. Under review, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics.

Baheru, T., Chowdhury, A. G., and Pinelli, J.-P. (2014). Estimation of Wind-Driven Rain

Intrusion through Building Envelope Defects and Breaches during Tropical Cyclones.

Accpeted for publication by the Natural Hazard Review, ASCE.

Blocken, B., and Carmeliet, J. (2005). High-resolution wind-driven rain measurements on a low-

rise building—experimental data for model development and model validation. J. Wind

Eng. Ind. Aerodyn., 93, 905-928.

Blocken, B., and Carmeliet, J. (2010). Overview of three state-of-the-art wind-driven rain

assessment models and comparison based on model theory. Building and Environment, 45,

691-703.

Blocken, B., and Carmeliet, J. (2012). A simplified numerical model for rainwater runoff on

building facades: Possibilities and limitations. Building and Environment, 53(0), 59-73.

Choi, E. C. C. (1993). Simulation of wind-driven rain around a building. J. Wind Eng. Ind.

Aerodyn., 46&47, 721-729.

Choi, E. C. C. (1994). Determination of wind-driven rain intensity on building faces. J. Wind

Eng. Ind. Aerodyn., 51, 55-69.


FPHLM-5.0 (2012). Florida Public Hurricane Loss Model 5.0. Florida Public Hurricane Loss

Projection Model (FPHLPM), Laboratory for insurance, financial, and economic research,

International Hurricane Research Center(IHRC), Miami, FL.

Hamid, S., Pinelli, J.-P., Chen, S.-C., & Gurley, K. (2011). Catastrophe Model Based

Assessment of Hurricane Risk and Estimates of Potential Insured Losses for the State of

Florida. ASCE Natural Hazard Review, 12(4), 171-176.

Pinelli, J-.P., Pita, G. L., Gurley, K., Torkian, B., & Subramanian, C. (2011). Damage

Characterization: Application to Florida Public Hurricane Loss Model. Natural Hazards

Review, 12,190-195

Pita, G. L. (2012). Hurricane Vulnerability of Commercial-Residential Buildings. Ph.D.

Dissertation. Florida Institute of Technology,.

Pita, G. L., Pinelli, J-.P., Cocke, S., Gurley, K., Mitrani_Reiser, J., Weekes, J., Hamid, S.,

(2012). Assessment of hurricane-induced internal damage to low-rise buildings in the

Florida Public Hurricane Loss Model. Journal of Wind Engineering & Industrial

Aerodynamics, 104-106, 76-87.

Powell, M., G. Soukup, S. Cocke, S. Gulati, N. Morisseau-Leroy, S. Hamid, N. Dorst, and L.

Axe, (2005). State of Florida hurricane loss projection model: Atmospheric science

component, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 93, 651-674.

Straube, J. F. (1998). "Moisure Control and Enclosure Wall Systems." University of Waterloo.

Straube, J., and E. Burnett, (2000). Simplified prediction of driving rain on buildings, in

Proceedings of the international building physics conference, 375--382.

Weekes, J., J. Balderrama, K. Gurley, J-.P. Pinelli, G. L. Pita, & S. Hamid, (2009). Physical

Damage Modeling of Commercial-Residential Structures in Hurricane Winds, in

Proceedings of the 11th American Conference on Wind Engineering,.

predicciÓn del daÑo interior causado por lluvia en edificios de vivienda durante huracanes

Documents

university of florida

of the amount of envelope

through the

over the facades and

florida tech

the test results lead

estados unidos direccin

dao interior causado