Un grupo de científicos quiere hacer lo que creíamos imposible: predecir terremotos con ayuda de modelos computacionales

Un grupo de científicos quiere hacer lo que creíamos imposible: predecir terremotos con ayuda de modelos computacionales
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Durante años, los científicos han trabajado en dar pronósticos confiables de los grandes terremotos sin mucho éxito, pues al igual que los rayos, se consideran algo impredecible. Sin embargo, una nueva iniciativa encabezada por un equipo de científicos dirigidos por la Universidad de Texas en Austin quiere cambiar la situación.

Este pronóstico, basado en la física, quiere aprovechar los detalles de las placas tectónicas para advertir si se está por generar alguna falla importante, lo que llevaría a proteger vidas e infraestructura.

El proyecto que busca develar los secretos de los terremotos

El profesor Thorsten Becker, líder del proyecto, comentó que esta investigación financiada por la Fundación Nacional de Ciencia (NSF) será por cinco años, en la que se busca desarrollar nuevas herramientas informáticas, software y material centrado en el modelado de pronósticos. Además, realizarán capacitaciones a estudiantes, talleres y reclutarán a geocientíficos computacionales.

El objetivo final es que con estos modelos informativos, sean capaces de pronosticar las probabilidades de que ocurra un terremoto, así como su probable impacto, algo parecido a lo que ya existe para hacer el pronóstico del clima, pero considerando escalas de tiempo muchísimo más amplias.

Mapa Riesgo Terremotos
Mapa de riesgo de terremotos. Las zonas entre amarillo y rojo representan los lugares con mayor probabilidad a registrar un evento en los próximos 50 años

Sin embargo, Becker considera que en este rango de tiempo para la investigación, es poco probable ver algún programa para hacer los pronósticos de terremotos, pero si cree que es técnicamente posible, pues lo único que falta por descubrir son los principios físicos e incertidumbres detrás estos fenómenos, para poder desentrañarlos y establecer una metodología para su determinación.

Las investigaciones serán en las zonas históricas de terremotos más fuertes registrados

En este proyecto estarán trabajando investigadores de universidades y laboratorios nacionales que trabajan en tres de los puntos críticos de terremotos en el mundo: el noroeste del Pacífico de EE. UU., Nueva Zelanda y Japón. Estos sitios seleccionados por ser zonas de subducción (lugares donde chocan las placas tectónicas) serán analizados para entender sus diferencias y probar los modelos informáticos actuales, para obtener mayor información sobre los factores detrás de la generación de sismos.

Estas zonas sobre las que se harán los estudios tienen una relevancia especial, pues son sitios donde se han generado los terremotos más poderosos del mundo, capaces de generar también tsunamis, como el de 2004 en el Océano Indico que mató a casi un cuarto de millón de personas a lo largo de 14 países.

Tsunami Oceano Indico
Modelo generado por computadora del Tsunami en el Océano Índico

El problema está en que la gran mayoría de estos movimientos se generan en altamar por fuerzas geológicas que tardan de cientos a millones de años en desarrollarse, por lo que se utilizan computadoras para simular las fallas y sus configuraciones tectónicas.

"Es un poco como calcular la probabilidad de una pandemia", dijo Laura Wallace, científica investigadora del Instituto de Geofísica de la Universidad de Texas, con sede en Nueva Zelanda. "No se puede saber cuándo y dónde sucederá el próximo, pero puede observar los factores que lo hacen más probable y modelar cómo podría desarrollarse".

Este proyecto tendrá un financiamiento de 2.8 millones de dólares y entre las instituciones colaboradoras se encuentran la UT Austin, la Universidad de California en San Diego, la Universidad de Indiana, el Instituto de Tecnología de Massachusetts, ETH Zürich, la Universidad de Utrecht, la Agencia Japonesa para la Ciencia y Tecnología de la Tierra y el Mar, el Instituto de Investigación de Terremotos en la Universidad de Tokio, NIED y GNS Science de Nueva Zelanda.

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