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Terremotos, el fenómeno catastrófico que la ciencia aún no es capaz de anticipar

Redacción créditos publico.es ANCOP



Los terremotos son desastres naturales temibles. A diferencia de otros fenómenos como los huracanes o las erupciones volcánicas, se producen casi sin avisar, duran apenas un minuto y tienen la capacidad de causar una gran destrucción, como vemos estas semanas en la devastación que han producido en Turquía y Siria.


Predecir un terremoto es un reto para la ciencia. A través de diferentes disciplinas de investigación se estudian los seísmos para tratar de anticipar sus efectos y adecuar los elementos urbanos. Sin embargo, el conocimiento que podemos obtener sobre estos peligros durmientes todavía es limitado.


Rodríguez Pascua: "La geología puede indicarnos cómo y dónde van a ser los terremotos, lo que no podemos saber es cuándo"


"Si se han realizado los estudios adecuados, la geología puede indicarnos cómo de grandes y dónde van a ser los terremotos, lo que no podemos determinar es cuándo", explica Miguel Ángel Rodríguez Pascua, geólogo y científico titular del Instituto Geológico y Minero de España (IGME).


Este experto del IGME señala que uno de los principales retos de la ciencia para predecir terremotos es la ausencia de datos históricos, especialmente sobre aquellos de mayor magnitud.


¿Por qué no podemos saber cuándo?


La serie de terremotos del pasado 6 de febrero en Turquía y Siria fue desencadenada por dos eventos sísmicos de magnitudes 7,8 y 7,5 respectivamente, en el sistema de fallas del este de Anatolia. Dos semanas después, Turquía ha sido sacudida nuevamente por dos terremotos de magnitudes 6,4 y 5,8, que han provocado el colapso de edificios y el pánico entre los supervivientes de los primeros terremotos.


Las fallas son fracturas en la corteza terrestre sometidas a grandes presiones por parte de las placas tectónicas. Cuando el proceso de acumulación de energía por los esfuerzos –que puede durar siglos e incluso miles de años– alcanza un punto crítico, se produce un terremoto, que no es otra cosa que una rotura de la falla y la liberación de energía elástica acumulada que puede durar desde segundos a varios minutos.


Unas 865.000 personas viven en tiendas de campaña tras los terremotos en Turquía

En Turquía, la energía liberada por el primer evento sismológico del 6 de febrero fue 12.000 veces mayor que la que liberó el terremoto de Lorca en 2011, según estiman los profesores J. M. Insua, J. J. Martínez y J. A. Álvarez, del departamento de Geodinámica, Estratigrafía y Paleontología de la Facultad de Ciencias Geológicas de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).


El sistema de fallas del este de Anatolia se considera de fallas "rápidas", donde se registraron grandes terremotos hace menos de 200 años. Por el contrario, las fallas de la península ibérica, como la de Alhama de Murcia –donde se produjo el terremoto de Lorca– acumulan energía a una velocidad baja. Los terremotos son fenómenos que se repiten en el tiempo con una frecuencia. Esto se conoce como ciclo sísmico.


"En el caso de la península ibérica, los grandes terremotos se espacian mucho en el tiempo. Eso hace que no tengamos noticias de muchos de los que han ocurrido. Si en un lugar concreto hubo un terremoto hace 3.000 años y el periodo de retorno son otros 3.000 años, estaríamos muy cerca del siguiente. Lo desconocemos, aunque sí se podría si se realizan estudios geológicos adecuados", apunta Rodríguez Pascua.


'Big data' y estadística


A pesar de la dificultad de obtener datos históricos, un equipo científico de la Universidad Pablo de Olavide (UPO) y de la Universidad de Sevilla (US), liderado por Francisco Martínez Álvarez y Antonio Morales Esteban, desarrolla modelos de predicción de terremotos mediante Big data.


Estas técnicas permiten procesar grandes volúmenes de datos de forma más rápida y eficiente que las técnicas estadísticas tradicionales. Además, posibilita analizar la información en tiempo real, fusionar datos de diversas fuentes ­–como imágenes de satélite y series temporales­– y combinar técnicas avanzadas de análisis de datos como el aprendizaje automático (machine learning) y la inteligencia artificial.


El equipo ya ha conseguido validar sus modelos experimentales en terremotos de magnitud moderada, con hasta un 80% de fiabilidad.


Sin embargo, en el caso de los grandes terremotos los modelos estadísticos no son tan efectivos. Como los grandes sismos ocurren con muy poca frecuencia se produce un problema altamente desbalanceado, desde el punto de vista computacional. Es decir, se recogen muchas muestras de terremotos menores y pocas de los más grandes, por lo que el modelo estadístico tiende a generalizar y no tener en cuenta la existencia de la clase minoritaria, los de mayor magnitud.

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