Nueva herramienta para detectar grandes terremotos meses antes
Mario Picazo
Cada año se producen más de 200.000 terremotos en nuestro planeta. Sin embargo, solo se consigue avisar a la población unos segundos antes de que el suelo comience a moverse. Predecirlos con suficiente antelación es uno de los grandes retos de los sismólogos. Lograrlo ayudaría a salvar miles de vidas cada año en todo el mundo.
Ahora, con ayuda de la Inteligencia Artificial, en concreto el aprendizaje automático, geofísicos de la Universidad de Alaska y la Ludwig-Maximilians-Universität de Múnich han diseñado una nueva herramienta de predicción sísmica. Esta permite identificar agitación tectónica de bajo nivel en grandes áreas antes de que se registre un terremoto, incluso con meses de antelación.
La técnica utilizada emplea datos de terremotos del pasado, organizados en un catálogo que recoge todas sus características. Usando técnicas estadísticas avanzadas, los expertos han logrado identificar precursores de terremotos de gran magnitud. El algoritmo desarrollado permite detectar actividad sísmica anómala.
Los dos grandes terremotos que sirvieron de modelo
Para crear la herramienta, se usaron datos de dos grandes terremotos documentados y de considerable magnitud. El primero es el M7.1 que sacudió Anchorage, Alaska en 2018. El segundo es el terremoto de Ridgecrest, California, que osciló entre magnitudes M6.4 y M7.1.
Una de las conclusiones clave fue que antes de estos terremotos se registró una actividad sísmica anormal durante 3 meses en el 15% del centro-sur de Alaska y el 25% del sur de California. Las anomalías se reflejaron en una actividad sísmica con magnitudes inferiores a 1.5.
En el caso del terremoto de Alaska, la probabilidad de que ocurriera un sismo de magnitud significativa aumentó a cerca del 80%, 3 meses antes de producirse. Para el de California, ocurrió algo similar 40 días antes del temblor.
La física detrás de estos movimientos prematuros
La investigación también sugiere que la causa de esa actividad precursora de baja magnitud está relacionada con un aumento de la presión del fluido intersticial. Este fluido se encuentra dentro de las rocas. Si la presión es lo suficientemente alta como para superar la fricción entre las rocas de una falla, se puede desencadenar un terremoto.
Este tipo de presión interna puede provocar movimientos anómalos que alteran las propiedades mecánicas de las fallas. Gracias al aprendizaje automático y su implementación en supercomputadoras, se pueden identificar patrones que podrían advertir sobre un terremoto inminente.
En el futuro, esta novedosa herramienta será probada en situaciones en tiempo casi real. Así, se buscarán patrones que aporten información sobre potenciales terremotos. Para ello, será necesario disponer de información sísmica precisa de cada región del planeta.
Este método podría salvar muchas vidas y reducir pérdidas económicas en regiones vulnerables. Sin embargo, los expertos advierten que uno de los riesgos de esta metodología es la posibilidad de generar falsas alarmas, lo que podría causar pánico y trastornos en la economía.
