Tese de doutoramento em Civil EngineeringSismos de grande intensidade, como aqueles que ocorreram na Turquía-Síria (2023) ou México (2017)
deviam chamar a atenção para o projeto e implementação de ações proativas que conduzam à identificação
de bens vulneráveis. A presente tese propõe um fluxo de trabalho relativamente simples para
efetuar avaliações da vulnerabilidade sísmica à escala urbana mediante ferramentas digitais. Um modelo
de vulnerabilidade baseado em parâmetros é adotado devido à afinidade que possui com o Catálogo Nacional
de Monumentos Históricos mexicano. Uma primeira implementação do método (a grande escala)
foi efetuada na cidade histórica de Atlixco (Puebla, México), demonstrando a sua aplicabilidade e algumas
limitações, o que permitiu o desenvolvimento de uma estratégia para quantificar e considerar as incertezas
epistémicas encontradas nos processos de aquisição de dados. Devido ao volume de dados tratado, foi
preciso desenvolver meios robustos para obter, armazenar e gerir informações. O uso de Sistemas de
Informação Geográfica, com programas à medida baseados em linguagem Python e a distribuição de
ficheiros na ”nuvem”, facilitou a criação de bases de dados de escala urbana para facilitar a aquisição de
dados em campo, os cálculos de vulnerabilidade e dano e, finalmente, a representação dos resultados.
Este desenvolvimento foi a base para um segundo conjunto de trabalhos em municípios do estado de
Morelos (México). A caracterização da vulnerabilidade sísmica de mais de 160 construções permitiu a
avaliação da representatividade do método paramétrico pela comparação entre os níveis de dano teórico
e os danos observados depois do terramoto de Puebla-Morelos (2017). Esta comparação foi a base para
efetuar processos de calibração e ajuste assistidos por algoritmos de aprendizagem de máquina (Machine
Learning), fornecendo bases para o desenvolvimento de modelos de vulnerabilidade à medida (mediante
o uso de Inteligência Artificial), apoiados nas evidências de eventos sísmicos prévios.Strong seismic events like the ones of Türkiye-Syria (2023) or Mexico (2017) should guide our attention
to the design and implementation of proactive actions aimed to identify vulnerable assets. This work is
aimed to propose a suitable and easy-to-implement workflow for performing large-scale seismic vulnerability
assessments in historic environments by means of digital tools. A vulnerability-oriented model based
on parameters is adopted given its affinity with the Mexican Catalogue of Historical Monuments. A first
large-scale implementation of this method in the historical city of Atlixco (Puebla, Mexico) demonstrated its
suitability and some limitations, which lead to develop a strategy for quantifying and involving the epistemic
uncertainties found during the data acquisition process. Given the volume of data that these analyses involve,
it was necessary to develop robust data acquisition, storing and management strategies. The use
of Geographical Information System environments together with customised Python-based programs and
cloud-based distribution permitted to assemble urban databases for facilitating field data acquisition, performing
vulnerability and damage calculations, and representing outcomes. This development was the
base for performing a second large-scale assessment in selected municipalities of the state of Morelos
(Mexico). The characterisation of the seismic vulnerability of more than 160 buildings permitted to assess
the representativeness of the parametric vulnerability approach by comparing the theoretical damage estimations against the damages observed after the Puebla-Morelos 2017 Earthquakes. Such comparison is
the base for performing a Machine Learning assisted process of calibration and adjustment, representing
a feasible strategy for calibrating these vulnerability models by using Machine-Learning algorithms and the
empirical evidence of damage in post-seismic scenarios.This work was partly financed by FCT/MCTES through national funds (PIDDAC) under the R&D Unit
Institute for Sustainability and Innovation in Structural Engineering (ISISE), reference UIDB/04029/2020.
This research had financial support provided by the Portuguese Foundation of Science and Technology
(FCT) through the Analysis and Mitigation of Risks in Infrastructures (InfraRisk) program under the PhD
grant PD/BD/150385/2019
