Documento Interno — Confidencial

Análisis Funcional

Plataforma de Análisis Sísmico Probabilista Automatizado (PSHA)

11 febrero 2026 Tomás Corral · Carlos Caramés Appgile × Ingeniería Sísmica

Índice del Documento

~20K€
Precio por informe PSHA
100%
Datos Open Source (GNU/CC)
Global
Cobertura mundial de fallas

Visión del Proyecto

Desarrollar una plataforma SaaS de análisis sísmico probabilista automatizado que transforme un proceso manual, costoso y reservado a pocos especialistas, en un servicio escalable y accesible globalmente.

El proyecto fusiona dos fuentes de datos open source — GEM Foundation (geometría de fallas) y USGS (catálogo de terremotos) — con el know-how de ingeniería sísmica de Carlos Caramés para producir informes profesionales de forma automatizada.

Propuesta de valor: La competencia (RMS, ahora adquirida por un gran grupo) vende exactamente esto. Los datos están en open source porque "saben que nadie los va a replicar" — nosotros sí podemos, combinando la experiencia sísmica de Carlos con la capacidad tecnológica de Appgile.

Fuentes de Datos

🌍 GEM Foundation (OpenQuake)

Global Earthquake Model — Fundación italiana sin ánimo de lucro, fundada en 2009.

TipoGeometría de fallas a nivel mundial
FormatoFicheros TXT con coordenadas (lat/lon)
RepositorioGitHub — Open Source
LicenciaGNU Free / Creative Commons
ContenidoTrazas de fallas, áreas sísmicas, modelos de subducción, propiedades
VisualizadorGeoViewer en openquake.org

🇺🇸 USGS — U.S. Geological Survey

Servicio Geológico de EE.UU. — Catálogo sísmico global en tiempo real.

TipoCatálogo de terremotos (histórico + real-time)
FormatoAPI REST, CSV, ficheros TXT
Datos desde~1890 hasta el presente
LicenciaDatos públicos — Sin restricción
ContenidoEventos sísmicos: fecha, magnitud, coordenadas, profundidad
HerramientasMapa interactivo, búsqueda por radio/zona
Riesgo de licencia: Existe una tendencia creciente de proyectos open source que se privatizan. Es importante descargar y versionar los datasets del GEM de forma proactiva y monitorizar cambios en las licencias.

Arquitectura del Sistema

🌍 GEM Foundation
GitHub — Geometría fallas
🇺🇸 USGS API
Catálogo terremotos
🌐 CERESIS (Perú)
Datos complementarios
⬇ Ingesta & Sincronización ⬇
💾 Data Lake
Fallas + Catálogo + Propiedades
⬇ Procesamiento ⬇
📐 Motor Geométrico
SSM Builder
📊 Motor Matemático
Propiedades + Regresión
🧮 Motor PSHA
Análisis Probabilista
⬇ Generación ⬇
📄 Informes PDF
Automatizados
🗺️ Mapas Interactivos
Visualización
📡 API REST
Para integraciones

Módulos Funcionales

MF-01 — Módulo de Input (Punto de Emplazamiento)

Complejidad: Baja

El usuario introduce las coordenadas del sitio donde se ubicará la estructura a analizar.

Funcionalidades

  • Input manual de coordenadas (latitud/longitud)
  • Selección interactiva sobre mapa mundial
  • Búsqueda por dirección/ciudad (geocoding)
  • Definición de radio de análisis (default: 300 km)
  • Visualización del radio sobre el mapa

Datos de salida

  • Coordenadas del emplazamiento (lon, lat)
  • Radio de influencia (km)
  • Bounding box para consultas a APIs

MF-02 — Motor SSM Geométrico (Seismic Source Model)

Complejidad: Media-Alta

Construye el modelo geométrico de todas las fuentes sísmicas dentro del radio de análisis. Este es el primer producto vendible de forma independiente.

Sub-módulo: Fallas Definidas (Líneas)

Fallas geológicas bien caracterizadas y trazadas.

  • Extracción automática desde GEM/GitHub
  • Filtrado por radio de 300 km
  • Parsing de coordenadas (lon, lat por punto de la traza)
  • Atributos: profundidad (km), dipping (grados), dirección
  • Nombre y clasificación de cada falla

Sub-módulo: Background Seismicity (Áreas)

Zonas con sismicidad pero sin falla definida.

  • Discretización del GEM en áreas poligonales
  • Coordenadas de vértices de cada polígono
  • Cálculo de envolvente automática
  • Visualización sobre mapa interactivo

MF-03 — Motor de Catálogo Sísmico

Complejidad: Media

Extrae, filtra y procesa el catálogo de terremotos históricos del USGS para el área de análisis.

  • Consulta USGS: Extraer todos los terremotos en el radio de 300 km desde 1890 hasta la fecha
  • Filtrado por magnitud: Solo terremotos con M ≥ 5.0 (los menores son irrelevantes para diseño de edificios)
  • Sanitización: Limpieza de datos duplicados, normalización de escalas de magnitud
  • Separación falla/background: Disociar terremotos que pertenecen a una falla definida (tolerancia ~1-2 km) de los de sismicidad de fondo, para evitar contabilización doble
  • Output: Catálogo limpio con fecha, magnitud, coordenadas, profundidad, asignación a fuente

MF-04 — Motor de Propiedades Sísmicas

Complejidad: Alta — Matemática avanzada

Asigna propiedades matemáticas de comportamiento a cada fuente sísmica del SSM. Este es el módulo premium que aporta el mayor valor diferencial.

Propiedades por fuente

ParámetroDescripción
M_minMagnitud mínima (típ. 5.0)
M_maxMagnitud máxima observada/esperada
λ(M)Tasa de ocurrencia anual (terremotos/año para M_min)
β (beta)Parámetro de la ley Gutenberg-Richter
σDesviación típica (coef. variación ±0.1)

Proceso de cálculo

  • Regresión estadística sobre datos históricos del USGS
  • Modelo Gutenberg-Richter (GR) para zonas genéricas
  • Modelo Característico para fallas específicas
  • Análisis de sensibilidad (variación de parámetros)

MF-05 — Generador Automático de Informes

Complejidad: Media

Genera informes profesionales PDF con toda la información del análisis, mapas y gráficos.

  • Mapa del emplazamiento con radio de 300 km
  • Visualización de fallas (color-coded por tipo/magnitud)
  • Tabla de propiedades por fuente sísmica
  • Gráficos de leyes de recurrencia (Gutenberg-Richter)
  • Catálogo sísmico filtrado y clasificado
  • Resumen ejecutivo con PML (Probable Maximum Loss) para aseguradoras

Flujo de Procesamiento

1

INPUT

Lat/Lon + Radio 300km

2

GEM FETCH

Fallas en radio → geometría

3

USGS FETCH

Catálogo M≥5 → filtrado

4

SSM BUILD

Modelo geométrico completo

5

PROPIEDADES

λ(M), β, regresión GR

6

INFORME

PDF automático + mapas

Modelo de Datos (Entidades Principales)

EntidadCampos claveFuente
Siteid, latitude, longitude, radius_km, name, created_atUsuario
Fault (Falla)id, name, type (line/area), coordinates[], depth_km, dipping_deg, dip_direction, source_gem_idGEM
SeismicZone (Área BG)id, name, polygon_vertices[], type (crustal/subduction)GEM
Earthquakeid, date, magnitude, latitude, longitude, depth_km, source_usgs_idUSGS
SeismicPropertyid, source_id, source_type, m_min, m_max, lambda_m, beta, model_type (GR/characteristic), sigmaCalculado
Analysisid, site_id, ssm_data, properties_data, report_url, status, created_atSistema
Reportid, analysis_id, pdf_url, tier (basic/premium), delivered_atSistema

Productos y Pricing

TIER 1 — BÁSICO

SSM Geométrico

Modelo geométrico de todas las fuentes sísmicas en el radio del emplazamiento.

~2.000 - 5.000€

Incluye: geometría de fallas + áreas + mapa + informe básico

Modelo: Por informe o suscripción con actualizaciones

TIER 2 — PREMIUM

SSM + Propiedades

Modelo completo con propiedades matemáticas y análisis de comportamiento.

~10.000 - 15.000€

Incluye: Tier 1 + λ(M), β, regresión GR, sensibilidad, gráficos

Modelo: Por proyecto con parámetros tuneables

TIER 3 — ENTERPRISE

PSHA Completo

Análisis probabilista completo con ley de atenuación y resultados de riesgo.

~20.000€+

Incluye: Tier 2 + análisis probabilista + PML para aseguradoras

Modelo: Por proyecto, margen muy alto

Mercado Objetivo

🏢 Aseguradoras

Necesitan PML (Probable Maximum Loss) para calcular primas de seguros contra terremotos. Mercado de alto ticket: Mapfre, AXA, Zurich, aseguradoras peruanas.

👷 Ingenierías Estructurales

Empresas de ingeniería que diseñan edificios en zonas sísmicas. Necesitan el SSM y las propiedades para sus cálculos de diseño. Clientes no técnicos en sismología.

🏗️ Constructoras / Promotoras

Grandes proyectos de infraestructura que requieren estudios de riesgo sísmico como parte de la due diligence técnica.

🌎 Mercados Geográficos Prioritarios

Perú (contacto con CERESIS, zona de alta sismicidad), Filipinas (modelo ya calibrado), España (costa mediterránea), Oriente Medio (Dubái como hub de operaciones).

Referente de mercado: La empresa RMS (Risk Management Solutions) nació vendiendo exactamente este tipo de informes a aseguradoras y fue adquirida por un gran grupo — validando el modelo de negocio.

Stack Tecnológico Propuesto

CapaTecnologíaJustificación
FrontendReact/Next.js + Mapbox/LeafletMapas interactivos, visualización de fallas y terremotos
Backend APIPython (FastAPI)Ecosistema científico (NumPy, SciPy, GeoPandas), fácil integración con MATLAB
Motor MatemáticoPython (SciPy/NumPy) o portado de MATLABRegresión Gutenberg-Richter, cálculos probabilistas
Base de DatosPostgreSQL + PostGISConsultas geoespaciales nativas (radio, intersección con fallas)
Data PipelineTemporal.ioOrquestación de workflows: ingesta GEM → USGS → cálculo → informe
Generación PDFPuppeteer / WeasyPrintInformes con gráficos y mapas incrustados
InfraestructuraSupabase + Vercel / AWSEscalabilidad, auth, storage para informes
IAClaude APIGeneración de resúmenes ejecutivos, interpretación para no-técnicos

Roadmap de Desarrollo

Fase 0 — Semanas 1-2

Discovery & Data Exploration

Recepción de ficheros TXT del GEM (Carlos), análisis de estructura de datos del GitHub de OpenQuake, prototipo de parsing de coordenadas de fallas, exploración de API USGS para catálogo sísmico. Zona piloto: Filipinas (modelo ya calibrado por Carlos).

Fase 1 — Semanas 3-6

MVP: Motor Geométrico (SSM)

Input de coordenadas → radio 300 km → fetch automático de fallas del GEM → filtrado → visualización en mapa interactivo → generación de informe básico PDF con geometría. Primer producto vendible.

Fase 2 — Semanas 7-10

Motor de Catálogo + Separación Falla/BG

Integración con USGS API → filtrado M ≥ 5 → sanitización de datos → algoritmo de separación falla/background (tolerancia 1-2 km) → enriquecimiento del informe con catálogo histórico.

Fase 3 — Semanas 11-16

Motor de Propiedades Matemáticas

Implementación de regresión Gutenberg-Richter → cálculo de λ(M) y β → análisis de sensibilidad → modelo Característico para fallas definidas → informe Premium con gráficos de recurrencia. Requiere validación intensiva con Carlos.

Fase 4 — Semanas 17-20

Plataforma SaaS + Primer Cliente

Dashboard de usuario → sistema de pagos → API para integraciones → extensión a más zonas geográficas (Perú, España). Presentación a potenciales clientes (aseguradoras, ingenierías).

Fase 5 — Futuro

PSHA Completo + Ley de Atenuación

Implementación del análisis probabilista completo con leyes de propagación. Este es el producto de máximo valor (~20K€ por informe). Posible constitución de empresa en Dubái como hub de operaciones global.

Riesgos y Mitigaciones

RiesgoProbabilidadImpactoMitigación
GEM cambia licencia a privativaMediaAltoDescargar y versionar datasets inmediatamente. Monitorizar cambios en GitHub.
Validación de modelos matemáticosMediaAltoContrastar con modelos calibrados de Carlos (Filipinas). Revisión cruzada con OpenQuake.
Dependencia de Carlos como expertoAltaMedioDocumentar todo el know-how, crear tests de validación, formar equipo técnico.
Competencia de RMS o similaresBajaMedioEnfocarse en nicho (informes automatizados para no-expertos). Precio competitivo.
Calidad de datos USGS/GEM incompletos en algunas zonasMediaMedioComplementar con fuentes regionales (CERESIS para Perú, IGN para España).

KPIs y Métricas de Éxito

Fase MVP

1

Informe SSM generado automáticamente (Filipinas) validado por Carlos

Mes 3

3

Zonas geográficas soportadas (Filipinas, Perú, España)

Mes 6

5

Informes vendidos a clientes reales (aseguradoras/ingenierías)

Tiempo de generación

< 5 min

Informe SSM básico (vs. semanas de trabajo manual)

Precisión

95%+

Concordancia con modelos manuales de Carlos

Revenue Target Y1

1M€

Combinación de Tier 1-3 + suscripciones