https://doi.org/10.29059/cienciauat.v19i1.1899
Zonificación del subsuelo en
el sur de Tamaulipas
Subsoil
zoning in southern Tamaulipas
Subsuelo
del sur de Tamaulipas
Julio César Rolón-Aguilar, Yuridia
Azucena Salmerón-Gallardo, Rocío del Carmen Vargas-Castilleja*
*Correspondencia: rocvargas@docentes.uat.edu.mx/Fecha de
recepción: 21 de marzo de 2024/Fecha de aceptación: 9 de julio de 2024/Fecha de
publicación: 16 de julio de 2024
Universidad Autónoma de Tamaulipas, Facultad de
Ingeniería Tampico, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Centro
Universitario Sur, Tampico, Tamaulipas, México, C. P. 89109.
RESUMEN
El
estudio del subsuelo es fundamental en el diseño y construcción de
infraestructuras. El objetivo de este trabajo consistió en zonificar el
subsuelo mediante sistemas de información geográfica hacia un mapa geotécnico
del sur de Tamaulipas. Se integraron los datos
espaciales, obtenidos de 347 sondeos de penetración estándar (SPE),
provenientes de 119 estudios geotécnicos realizados de 2011 a 2018. La
información generada permitió la construcción de 20 unidades de análisis
referenciadas para el área conurbada de Altamira, Tampico y Ciudad Madero, con
las que se desarrolló un mapa de zonificación
del subsuelo en grupos geotécnicos:
zona A: arcillas, limos y arenas; zona B: arcillas arenosas; zona B’:
arcillas de alta plasticidad y zona C: arena arcillosa. La información
originada a través de las unidades de análisis y el mapa de zonificación,
se proyecta con utilidad para estudios
posteriores de exploración geotécnica.
PALABRAS
CLAVE: geodatos, sondeos, zonificación.
ABSTRACT
Studying the subsoil is essential in the design and construction of
infrastructure. The objective of this work was to zone the subsoil using
geographic information systems towards a
geotechnical map of southern Tamaulipas. The spatial data were integrated from
347 standard penetration test (SPT) boreholes, derived from 119 geotechnical
studies conducted from 2011 to 2018. The generated information enabled the
construction of 20 referenced analysis units
for the metropolitan area of Altamira,
Tampico and Ciudad Madero, developing a zoning map of the subsurface
into geotechnical groups: zone A: clays, silts and sands; zone B: sandy clays;
zone B’: highly plastic clays and zone C: clayey sand. The information
generated through the analysis units and zoning map is projected to be useful for subsequent geotechnical exploration
studies.
KEYWORDS: geodata, boreholes, zoning.
INTRODUCCIÓN
La
geotecnia es indispensable para la determinación de propiedades físicas y
mecánicas debido al efecto que ejercen en infraestructura civil como edificios,
carreteras y puentes (Safani y Matsuoka,
2013; Braja, 2015). En este sentido, la estratificación del suelo como
filtro natural de la Tierra (Ciurleo y col., 2017) y el sondeo de penetración
estándar (SPE) como método de exploración, permite identificar zonas propensas
a fallos por capacidad de carga del terreno (Fern y col., 2018; Mohan y col.,
2024), traduciéndose en construcciones adaptables (Zhou y col., 2022).
Los
estudios de mecánica de suelos (EMS) son imprescindibles en ingeniería
geotécnica (Wan-Mohamad y Abdul-Ghani, 2011;
Cariolet y col., 2019). De ahí que, la zonificación es relevante para el
conocimiento de suelos predominantes
(Samadian y Fakher, 2016; Napoli y col., 2022). Al respecto, el empleo
de sistemas de información geográfica (SIG) facilita
el mapeo de información referenciada (Hipólito-Ojalvo
y col., 2019; Kim y col., 2021), y coadyuva en el monitoreo de riesgos
como asentamientos de tierra (Failache y
Zuquette, 2018; Bortolozo y col., 2019; Robbins y col., 2021).
En el
contexto nacional, Juárez-Camarena y col. (2016), renovaron la zonificación del
Valle de México, validando que las perforaciones
geotécnicas reducen la subjetividad de interpretaciones
estratigráficas tradicionales. En el
ámbito local, Benavides y col. (1973), catalogaron el subsuelo del área
urbana de Tampico y Ciudad Madero, Tamaulipas, enfatizando la compilación de sondeos exploratorios para evaluación geotécnica. Sin embargo, existe ausencia de
datos, con excepción de la clasificación fundada en la VI Reunión Nacional de Mecánica de Suelos (la
cual obtuvieron en ese estudio) sin actualizaciones
subsecuentes, explicado por altos costes.
El objetivo de esta investigación fue zonificar el
subsuelo mediante sistemas de información geográfica hacia un mapa geotécnico
del sur de Tamaulipas.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se aplicó
el procesamiento fundamentado en diccionarios de datos topográficos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2018; 2021), determinados como instrumentos complementarios de las Normas Técnicas en Materia Geográfica (NTMG) para regular
el modelo de datos vectoriales (MDV) como un paquete de reglas de entidades abstraídas
del mundo real (INEGI, 2018; 2021); normalizando el tratamiento y la producción
de geoinformación hacia un entorno digital
homogéneo (USGS, 2019; INEGI, 2021). La Figura
1, concentra la estructura operativa constituida por las etapas que
subsecuentemente se describen:
Etapa I.
Se desarrolló una base de datos geográfica
(BDG) en el programa de hojas de cálculo Microsoft® Excel® para
Microsoft 365 MSO, versión 2405, indexando 119 EMS realizados entre 2011 a 2018
por una empresa de servicios de ingeniería; facilitados para uso académico, con
347 SPE que incluían ensayo granulométrico y
número de golpes (valor N), utilizados para la arquitectura de entidades geométricas con lineamientos de Kang-Tsung
(2013) en el SIG Google Earth©, versión 10.55.0.1.
Etapa II.
Se transformaron datos estructurados en lenguaje de marcado extensible (XML,
por sus siglas en inglés: Extensible Markup Language) a información geoespacial
de puntos, líneas y polígonos (.shp, por sus siglas en inglés: Shapefile) en el
conversor con licencias de código abierto MyGeodata©; instaurando un escaneo de
proyecciones (USGS, 2019), geometrías y transferencia de atributos agregados al
mosaico topográfico del Servicio Geológico
Mexicano (SGM, 2022). El modelo de datos vectoriales definió un control armonizado
por proximidad de perforaciones y similitud
granulométrica (INEGI, 2018; 2021);
para ello, en Quantum GIS ‘Maidenhead’, versión 3.36.3, se optimizó la
BDG y se manipuló la herramienta clúster
points para agrupar sondeos; Convex hull y bounding geometries para geometrías
de límite y cierre convexo de unidades de observación espacial (UOE) (USGS,
2019; INEGI, 2021).
Etapa
III. Se integraron las Etapas I, II con atributos vectoriales que proyectan
coordenadas de SPE y perfilan unidades geoespaciales.
En verificaciones de campo del 26 de agosto de 2023 al 25 de noviembre
de 2023, se llevaron a cabo observaciones
visuales, examinando contornos de UOE para el mejoramiento cartográfico sin hincar rutas concretas
(INEGI, 2018; 2021).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El modelo
de datos vectoriales originado con 119 EMS
creó una BDG con 347 entidades geométricas, generando interrelaciones
para la construcción de 20 unidades de análisis (Tabla 1) que delimitan la
trayectoria de zona: A, B, B´, C, ofreciendo una aproximación de cartografía
geotécnica que contempla condiciones in situ (Figura 2).
Zona A. Presenta arcillas, limos orgánicos, arenas y compacidad suelta. La superficie
explorada (04.85 km2) abarca las unidades A-01 y G-18 en el sector urbano y lagunar de Tampico (Tabla 1).
En estado natural el valor N se registra en el orden de 1 a 5 golpes a una profundidad máxima de 42.0 m (Tabla 2). Las
modificaciones antrópicas como la compactación para desplante de
infraestructuras (Safani y Matsuoka, 2013), tienen un efecto adicional de
inseguridad aunado al nivel freático y baja resistencia al esfuerzo cortante
que puede causar fallos por asentamientos
diferenciales (Kim y col., 2021).
Zona B.
Presenta arcilla, arcillas arenosas y sedimentos
acumulados por escurrimientos (Gobierno del Estado, 2020). La superficie
explorada (15.70 km2) abarca las
unidades G-13, G-15 a G-17 en el área urbana de Tampico (Tabla 1). El
valor N se registra en el orden de 08 a 20 golpes a una profundidad máxima de
17.4 m (Tabla 2). Las arcillas y arcillas arenosas indican resistencia moderada
al esfuerzo cortante (Cariolet y col., 2019), mientras que, los afloramientos
de la Formación Mesón son una base estable y desafíos para la excavación
(Hipólito-Ojalvo y col., 2019).
Zona B´.
Presenta arcillas, arcilla arenosa, arenas arcillosas y roca blanda. La
superficie explorada (34.40 km2)
abarca las unidades B-01, G-09 y G10 en el área urbana de Altamira donde se planea el crecimiento urbano (Gobierno del Estado, 2020), (Tabla 1). El valor N se
registra en el orden de 08 a 20 golpes a una
profundidad máxima de 12.0 m (Tabla 2). La roca blanda y arcillas de
alta plasticidad requerirán técnicas de
mejoramiento por asentamientos
diferenciales (Samadian y Fakher, 2016); lo cual, deberá ser considerado en la
planificación de proyectos de construcción (Zhou y col., 2022).
Zona C.
Presenta arena arcillosa, arena fina y macrofósiles (SGM, 2022). La superficie
explorada (103.30 km2) abarca las
unidades G-01 a G-08, G-11, G-12 y G-14 en el área urbana y costera de
Ciudad Madero y Altamira (Tabla 1). El valor
N se registra en el orden de 3 a 20
golpes a una profundidad máxima de 30.0
m (Tabla 2). La variabilidad de resistencia al esfuerzo cortante, alta
deformabilidad y vulnerabilidad a la
licuefacción por eventos sísmicos
como factor desencadenador, pueden provocar pérdida de resistencia de
las arenas produciendo asentamientos y fallos
estructurales.
La caracterización A, B, B´, C, expone criterios con
alcance en la planificación de estudios geotécnicos; ya que, se requerirán
diferentes métodos de exploración a causa de los rasgos de cada zona (Robbins y
col., 2021). Si bien, el área de estudio se clasifica en zona
sísmica A de menor actividad en el país, acorde al SGM (2024): la proximidad al
Golfo de México, la presencia de sedimentos sueltos (zona A, B, B´) y la
vulnerabilidad a la licuefacción (zona C) pueden incrementar el riesgo de daño estructural (Braja, 2015). Por lo
tanto, es crucial el análisis y cumplimiento
de normativas (Failache y Zuquette, 2018).
En zona A, como efecto de valores N (1 a 5 golpes)
hasta 42.0 m, se valoran métodos de exploración geotécnica como ensayos SPE
para un perfil de resistencia al esfuerzo cortante; muestreo de suelo
inalterado para evaluar propiedades de arcillas y limos; ensayo de penetración
de cono para un perfil de resistencia correlacionado con valores SPE; pruebas de
laboratorio incluyendo límites de Atterberg,
análisis granulométrico y pruebas de consolidación para determinar
susceptibilidad a asentamientos; instalación
de piezómetros para evaluar estabilidad y asentamientos diferenciales
(Braja, 2015).
En zona
B, como efecto de valores N (entre 8 y 20 golpes) hasta 17.4 m, se valoran
métodos de exploración geotécnica como ensayos SPE para evaluar variabilidad de
resistencia en arcillas y arcillas arenosas; ensayo de corte directo para
determinar resistencia al esfuerzo cortante de arcillas y arcillas arenosas; ensayos triaxiales para evaluar resistencia y
deformabilidad de arcillas en condiciones
controladas; geofísica de superficie con sísmica de refracción para
identificar presencia de la Formación Mesón ante planificación de excavaciones
(Braja, 2015).
En zona
B´, como efecto de valores N (entre 8 y 20 golpes) hasta 12.0 m, se valoran
métodos de exploración geotécnica como ensayos SPE para evaluar resistencia de
suelos y roca blanda; ensayos de corte
directo y triaxiales para determinar arcillas de alta plasticidad,
ensayos de dilatómetro para evaluar propiedades de deformación de suelos
blandos y arcillas plásticas; estudios de mejoramiento del suelo para determinar asentamientos diferenciales
(Braja, 2015).
En zona
C, como efecto de valores N entre 3 y 20 golpes hasta 30.0 m, se valoran
métodos de exploración geotécnica como ensayos SPE para evaluar resistencia al
esfuerzo cortante de arenas arcillosas y
finas; ensayos de penetración de cono para un perfil continuo de
resistencia del suelo y susceptibilidad a la
licuefacción; ensayos de licuefacción con pruebas de laboratorio y en
campo para determinar la vulnerabilidad de arenas en condiciones sísmicas;
instalación de piezómetros para monitorear el nivel freático por impacto en
licuefacción y asentamientos (Braja, 2015).
Conforme
el principio de Kang-Tsung (2013), INEGI (2018; 2021) y USGS (2019) para la
generación de unidades de observación espacial,
cabe resaltar que, aun cuando se zonificó el área urbana y costera de
Tampico, Ciudad Madero y Altamira (Figura 2),
las limitantes y perspectivas se
centran en una recopilación superior de sondeos exploratorios como
afirmaron Benavides y col. (1973); Juárez-Camarena y col. (2016).
Adicionalmente, la vigilancia por incertidumbre inherente a la geoinformación
requiere supervisión constante, en la medida que los mapas incidan en la toma de decisiones para la elección de métodos de
exploración geotécnica (Ciurleo y col., 2017; Fern y col., 2018). Sin
embargo, la visualización de prospecciones geotécnicas y unidades de análisis que funcionan como descriptores
en una BDG promueven la modernización (Gobierno del Estado, 2020; Mohan y col.,
2024). Para algunos autores (Wan-Mohamad y Abdul-Ghani, 2011; Napoli y col., 2022),
el manejo de geodatos formula una referencia partiendo de estimaciones
preliminares que deberán intensificarse en estudios sucesivos (Bortolozo y col., 2019).
CONCLUSIONES
El modelo
de datos vectoriales utilizado permitió desarrollar una base de datos
geográfica, con prospecciones geotécnicas que conformaron 20 unidades de análisis, que determinan zonas geotécnicas (A, B, B’, C) en el área urbana y costera de
Tampico, Ciudad Madero y Altamira,
Tamaulipas, agrupadas por la
composición del subsuelo, resistencia al esfuerzo cortante y profundidad de
exploración. El mapa desarrollado, que
ubica las diferentes unidades y zonas geotécnicas es una herramienta de
utilidad para la toma de decisiones durante
la selección de métodos de exploración geotécnica, en posteriores
estudios de construcción en la región. Además, puede ser replicado en otros
sitios de la región para ampliar la detección de horizontes de vulnerabilidad y
mitigar riesgos por asentamientos. Es conveniente el desarrollo de estudios que
complementen el mapa actual con un número significativo de SPE, con información
actualizada y precisa, sin eludir normas y códigos aplicables para cada
proyecto.
AGRADECIMIENTOS
A la
M.V.T. Benavides-Osorio, E. R.; M. C. Vera-Hernández, K. V.; M.G. Torres-Pérez,
A., por los datos geotécnicos, asesoramiento
técnico y transferencia de conocimientos.
DECLARACIÓN DE
INTERESES
Los
autores declararon no tener conflicto de interés alguno.
REFERENCIAS
Benavides,
O. E. R., Hernández, M. F., Moreno, G. E. y Vilalta, L. O. (1973). El subsuelo
de la ciudad de Tampico. En VI Reunión Nacional de Mecánica de Suelos (Ed.), Tomo
II. Estado actual del conocimiento. Cimentaciones en áreas urbanas de México:
Acapulco, Morelia, Tampico y Yucatán (pp. 1-35). Sociedad Mexicana de
Ingeniería Geotécnica, A. C.
Bortolozo,
C. A., Motta, M. F. B., Andrade, M. R. M., Lavalle, L. V. A., Mendes, R. M.,
Simões, S. J. C., Mendes, T. S. G., & Pampuch, L. A. (2019). Combined analysis of electrical and
electromagnetic methods with geotechnical soundings and soil characterization as applied to a landslide study in
Campos do Jordão City, Brazil. Journal of applied geophysics,
161, 1-14. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2018.11.017
Braja, M. D. (2015). Fundamentos de ingeniería
geotécnica. Cengage Learning.
Cariolet, J. M., Vuillet, M., & Diab, Y. (2019). Mapping urban
resilience to disasters – A review. Sustainable Cities and society, 51,
101746. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101746
Ciurleo,
M., Cascini, L., & Calvello, M. (2017). A
comparison of statistical and deterministic
methods for shallow landslide susceptibility zoning in clayey soils. Engineering
geology, 223, 71-81. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2017.04.023
Failache, M. F. & Zuquette, L. V. (2018). Geological and
geotechnical land zoning for potential hortonian overland flow in a basin in
southern Brazil. Engineering geology,
246, 107-122. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2018.09.032
Fern, E.
J., Di-Murro, V., Soga, K., Li, Z., Scibile, L.,
& Osborne, J. A. (2018). Geotechnical characterisation of a weak sedimentary rock mass at CERN, Geneva. Tunnelling
and underground space technology, 77, 249-260. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tust.2018.04.003
Gobierno
del Estado (2020). Actualización del programa metropolitano de ordenamiento
territorial de Altamira, Ciudad Madero y Tampico. [En línea]. Disponible en:
https://bit.ly/3RMk1uG. Fecha de consulta: 25 de junio de 2024.
Hipólito-Ojalvo,
F., Zamora-Polo, F., Luque, A., &
Naharro-Sequeda, I. (2019). Evaluation of subsoil properties of badajoz (Spain)
for construction purposes using geographic
information systems. Informes de la construcción,
71(556), 1-9. https://doi.org/10.3989/ic.65204
INEGI,
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2018). Diccionario de datos
topográficos. Escala 1:20 000. Versión 2. [En línea]. Disponible en:
https://bit.ly/3W39rlu. Fecha de consulta: 25 de junio de 2024.
INEGI,
Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(2021). Diccionario de datos topográficos (vectorial). Escala 1:50 000.
[En línea]. Disponible en: https://bit.ly/3L9e1bu. Fecha de consulta: 25 de junio
de 2024.
Juárez-Camarena, M., Auvinet-Guichard, G., & Méndez-Sánchez, E. (2016). Geotechnical Zoning of Mexico Valley Subsoil. Ingeniería, investigación
y tecnología, 17(3), 297-308. https://doi.org/10.1016/j.riit.2016.07.001
Kang-Tsung, Ch. (2013). Geographic Information
Systems. McGraw-Hill Higher Education.
Kim, H. S., Sun, C. G., Lee, M. G., & Cho, H.
I. (2021). Multivariate geotechnical zonation of seismic
site effects with clustering blended model for a city area, South Korea. Engineering
geology, 294, 106365. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2021.106365
Mohan, K., Dugar, S., Pancholi, V., Dwivedi, V. K., Kumar, N., Sairam,
B., & Chopra, S. (2024). A multi-scenario based micro seismic hazard assessment of
the Bhuj City, western India incorporating geophysical and geotechnical
parameters. Quaternary science advances, 13, 100138. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.qsa.2023.100138
Napoli, M. L., Festa, A., & Barbero, M. (2022). Practical
classification of geotechnically complex formations with block-in-matrix
fabrics. Engineering geology, 301, 106595. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2022.106595
Robbins, B. A., Stephens, I. J., & Marcuson,
W. F. (2021). Geotechnical Engineering. In D. Alderton & S. A. Elias (Eds.), Encyclopedia of
Geology (pp. 377-392). Academic Press. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-409548-9.12508-4
Safani, J. & Matsuoka, T. (2013). Softgeotechnical zone determination using surface wave for geotechnical hazard
mitigation. Procedia environmental
sciences, 17, 354-360. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.proenv.2013.02.048
Samadian, B. & Fakher, A. (2016). Proposing a framework to combine
geological and geotechnical information for
city planning in Sanandaj (Iran). Engineering geology, 209, 1-11.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2016.04.033
SGM,
Servicio Geológico Mexicano (2022). Litología. Escala 1:250,000 (ID: 6). [En
línea]. Disponible en:
https://www.sgm.gob.mx/GeoInfoMexGobMx/#. Fecha de consulta: 26 de junio
de 2024.
SGM,
Servicio Geológico Mexicano (2024). Zonificación sísmica de México. [En línea].
Disponible en:
https://www.sgm.gob.mx/Sismotectonica/. Fecha de consulta: 27 de junio
de 2024.
USGS, United States Geological Survey (2019). Landsat 8 (L8). Data Users
Handbook. [En línea]. Disponible en:
https://www.usgs.gov/media/files/landsat-8-data-users-handbook. Fecha de
consulta: 25 de junio de 2024.
Wan-Mohamad, W. N. S. & Abdul-Ghani, A. N. (2011). The use of
geographic information system for geotechnical data processing and
presentation. Procedia engineering, 20, 397-406. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.11.182
Zhou, Y., Wu, T., & Wang, Y. (2022). Urban expansion simulation and development-oriented zoning of rapidly urbanising
areas: A case study of Hangzhou. Science of the total environment, 807,
150813. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150813.