Investigadores de la Universidad de Bristol evaluaron 27 modelos sísmicos durante más de una década en California y comprobaron que algunos estiman de manera consistente los patrones de actividad del día siguiente, aunque no pueden predecir terremotos individuales.
Redacción: Redacción Noticias de la Tierra
Editor: Karem Díaz S.
Un equipo científico dirigido por la Universidad de Bristol, en el Reino Unido, ha presentado nuevas evidencias sobre la fiabilidad de los pronósticos probabilísticos de terremotos. Tras evaluar durante más de diez años distintos modelos aplicados a California, Estados Unidos, los investigadores comprobaron que algunas herramientas pueden describir de manera consistente los patrones de actividad sísmica esperados durante las siguientes 24 horas.
La investigación, publicada el 15 de octubre de 2026 en la revista Nature Communications, examinó 27 modelos que produjeron automáticamente más de 50.000 pronósticos diarios. Sus resultados fueron contrastados con casi 600 terremotos de magnitud igual o superior a 3,95 registrados durante el período de evaluación.
El hallazgo aporta evidencia a favor del uso de determinados modelos en sistemas operativos de pronóstico sísmico, especialmente cuando las autoridades necesitan evaluar cambios en el riesgo durante períodos de actividad elevada.
Sin embargo, los investigadores subrayan una distinción fundamental: pronosticar probabilidades de actividad sísmica no significa predecir con exactitud cuándo, dónde y con qué magnitud ocurrirá el próximo terremoto.
Más de 50.000 pronósticos puestos a prueba con terremotos reales
Uno de los principales desafíos de la sismología consiste en determinar si los modelos utilizados para estimar la actividad futura producen resultados coherentes con los terremotos que realmente ocurren.
Para responder a esta cuestión, el equipo analizó una base de datos excepcional por su duración y alcance. Durante más de una década, 27 modelos generaron pronósticos diarios sobre la actividad sísmica esperada en California.
Las estimaciones fueron elaboradas antes de que ocurrieran los terremotos utilizados posteriormente para comprobar su desempeño.
Esta característica, conocida como evaluación prospectiva, resulta especialmente importante porque impide ajustar los modelos retrospectivamente a los acontecimientos que se pretende explicar.
Los científicos compararon las previsiones con casi 600 terremotos de magnitud 3,95 o superior registrados durante el experimento.
El análisis permitió examinar si los modelos describían adecuadamente la cantidad de terremotos, su distribución espacial y sus magnitudes.
Los resultados mostraron que determinados modelos mantuvieron una correspondencia estadística consistente con las observaciones durante períodos prolongados.
Esto no significa que cada terremoto hubiera sido anticipado individualmente. La consistencia se refiere a la capacidad de los modelos para representar patrones probabilísticos de actividad sísmica.
Qué significa pronosticar un terremoto sin conocer su fecha exacta
La diferencia entre predicción y pronóstico probabilístico es esencial para interpretar el avance científico.
Una predicción determinista tendría que identificar con precisión el momento, la ubicación y la magnitud de un terremoto concreto.
Actualmente no existe un método científico capaz de realizar ese tipo de predicción de manera fiable.
Los pronósticos probabilísticos, en cambio, estiman la posibilidad de que ocurran terremotos dentro de una región, durante un intervalo determinado y en ciertas categorías de magnitud.
Por ejemplo, un modelo puede identificar áreas donde la actividad sísmica resulta estadísticamente más probable durante el día siguiente, sin establecer que necesariamente ocurrirá un terremoto.
José A. Bayona, investigador de la Escuela de Ciencias de la Tierra de la Universidad de Bristol y autor principal del estudio, explicó que los modelos probabilísticos pueden proporcionar información útil sobre dónde, cuándo y con qué magnitud es más probable que se produzca actividad sísmica dentro de un período definido.
El investigador destacó que las herramientas examinadas son semejantes a las empleadas actualmente en determinados sistemas operativos de pronóstico sísmico.
La utilidad de estas estimaciones depende de su calibración, de la calidad de los datos y de una comunicación adecuada de la incertidumbre.
California permitió desarrollar una evaluación excepcionalmente extensa
California constituye uno de los territorios más estudiados del mundo desde el punto de vista sísmico.
Su ubicación sobre el límite entre las placas tectónicas del Pacífico y Norteamérica genera una actividad geológica persistente, distribuida entre numerosas fallas.
Entre ellas destaca la falla de San Andrés, aunque el riesgo sísmico regional también depende de otras estructuras activas.
Las investigaciones sobre los posibles escenarios de ruptura de la falla de San Andrés han mostrado que los grandes terremotos pueden desarrollarse mediante secuencias complejas, con características diferentes de las representadas por modelos simplificados.
Esta complejidad hace especialmente valiosas las evaluaciones prolongadas de herramientas estadísticas.
El experimento analizado por la Universidad de Bristol fue organizado mediante el Collaboratory for the Study of Earthquake Predictability (CSEP), una comunidad científica internacional dedicada a comprobar de manera prospectiva la capacidad de los modelos de sismicidad.
CSEP ha desarrollado experimentos en otras regiones sísmicas, incluidas Japón, Nueva Zelanda e Italia.
Sin embargo, la evaluación de California destaca por la combinación de tres factores: la cantidad de modelos examinados, la duración del experimento y el volumen de terremotos observados para contrastar las estimaciones.
Estas características permitieron someter los pronósticos a una prueba estadística más extensa que la disponible en numerosos estudios anteriores.
Los modelos se evaluaron antes de conocer los resultados
La metodología prospectiva constituye uno de los aspectos centrales del trabajo.
Cuando un investigador desarrolla un modelo utilizando un catálogo de terremotos ya registrados, existe el riesgo de que la herramienta reproduzca características particulares de esos datos sin funcionar igualmente bien ante nuevos acontecimientos.
Ese problema puede aparecer cuando un modelo se ajusta demasiado a las observaciones utilizadas durante su construcción.
Para reducirlo, los experimentos prospectivos exigen generar los pronósticos antes de conocer los terremotos que servirán para evaluarlos.
Posteriormente, las previsiones se comparan con los registros obtenidos durante el intervalo correspondiente.
El procedimiento permite determinar si las estimaciones conservan su consistencia fuera del conjunto de datos empleado originalmente para desarrollar los modelos.
En el estudio de California, este proceso se repitió durante más de diez años, generando una base de datos de más de 50.000 pronósticos.
Los investigadores encontraron que algunos modelos describieron de manera consistente el número de terremotos, sus ubicaciones y la distribución de sus magnitudes.
La conclusión respalda la posibilidad de utilizar determinadas herramientas para evaluar probabilidades sísmicas a corto plazo, pero no implica que todos los modelos examinados hayan demostrado un desempeño equivalente.
La actividad sísmica elevada puede modificar las probabilidades
Uno de los contextos en los que los pronósticos operativos pueden resultar especialmente relevantes es el período posterior a un terremoto importante.
Los grandes movimientos sísmicos pueden alterar el estado de esfuerzos de las fallas próximas y dar lugar a secuencias de réplicas.
Durante estas etapas, la probabilidad de que ocurran nuevos terremotos puede ser considerablemente diferente de la correspondiente a períodos de actividad habitual.
Los modelos probabilísticos buscan representar esos cambios mediante información estadística y características de la sismicidad observada.
Sin embargo, las secuencias no siempre siguen un patrón sencillo de terremoto principal y réplicas.
Los enjambres sísmicos registrados en Granada, España, ilustran que algunos episodios concentran numerosos movimientos sin que exista necesariamente un único terremoto dominante.
La diversidad de comportamientos sísmicos exige que los modelos sean evaluados frente a distintas condiciones y no únicamente ante una clase de secuencia.
En este sentido, el nuevo estudio aporta información sobre qué características de los modelos favorecen una correspondencia consistente con las observaciones.
Un avance para los sistemas operativos de riesgo sísmico
Los investigadores consideran que sus resultados pueden contribuir al desarrollo de sistemas de pronóstico utilizados por organismos científicos, autoridades públicas y servicios de protección civil.
Estos sistemas no sustituyen los mapas de amenaza sísmica de largo plazo ni los procedimientos de alerta temprana.
Los mapas de amenaza estiman la probabilidad de experimentar determinados niveles de sacudida durante períodos prolongados, mientras que los pronósticos operativos pueden actualizar las probabilidades de actividad sísmica en intervalos más cortos.
La alerta temprana constituye otra herramienta diferente: utiliza las primeras señales detectadas después de que comienza un terremoto para advertir, cuando las condiciones lo permiten, antes de que lleguen las ondas sísmicas más destructivas a determinados lugares.
El nuevo estudio se refiere específicamente a la evaluación de pronósticos probabilísticos y no a la detección anticipada de un terremoto que todavía no ha comenzado.
Esta distinción resulta importante para evitar expectativas incorrectas sobre las posibilidades actuales de la sismología.
La investigación podría ayudar a las instituciones a seleccionar y evaluar modelos adecuados para sus sistemas de información sobre riesgo sísmico.
La investigación complementa otros avances sobre las fallas tectónicas
La capacidad de estimar probabilidades de actividad sísmica constituye una línea de investigación diferente de los métodos destinados a identificar dónde se acumula tensión en las fallas.
En septiembre de 2026, un estudio sobre la localización de sectores bloqueados capaces de producir grandes terremotos examinó el comportamiento de la zona de subducción de Kamchatka mediante observaciones geodésicas.
Aquella investigación se centró en delimitar regiones con mayor probabilidad de ruptura a partir de las deformaciones acumuladas en el terreno.
El trabajo dirigido por Bristol aborda una cuestión distinta: comprobar si los modelos de pronóstico diario representan correctamente la actividad sísmica observada durante períodos prolongados.
Ambos enfoques contribuyen al conocimiento del peligro sísmico, pero responden a preguntas diferentes.
La identificación de una falla con tensión acumulada no determina necesariamente cuándo se romperá. Del mismo modo, un aumento de la probabilidad diaria no permite asegurar que un terremoto ocurrirá en un punto específico.
La integración de distintas herramientas científicas puede proporcionar información más completa sobre el comportamiento de las regiones tectónicamente activas.
Los investigadores publicaron herramientas para reproducir los análisis
Además de evaluar los modelos, el equipo desarrolló un conjunto de recursos destinados a facilitar la reproducción independiente de los resultados.
Según explicó José A. Bayona, la investigación identifica elementos que pueden considerarse al construir modelos capaces de describir de manera consistente la cantidad, distribución espacial y magnitudes de los terremotos observados.
Los autores también pusieron a disposición un paquete de software de código abierto que incluye herramientas, datos y documentación para reproducir los análisis estadísticos y las figuras del estudio.
La disponibilidad de estos materiales permite que otros investigadores examinen los procedimientos utilizados y comparen nuevas herramientas con los resultados obtenidos.
Este aspecto resulta especialmente relevante en los sistemas de pronóstico que pueden servir de apoyo a decisiones públicas.
La transparencia metodológica facilita detectar limitaciones, comprobar la estabilidad de las estimaciones y mejorar los modelos mediante evaluaciones independientes.
El trabajo recibió financiación del Leverhulme Trust, del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) y del Statewide California Earthquake Center.
Qué demuestran los resultados y qué continúa fuera del alcance científico
El estudio proporciona evidencias de que determinados modelos pueden generar pronósticos probabilísticos consistentes con las observaciones durante más de una década.
Esta conclusión es importante porque se basa en previsiones formuladas antes de conocer los terremotos que posteriormente se utilizaron para evaluarlas.
Sin embargo, la consistencia estadística no garantiza que un modelo acierte cada acontecimiento individual.
Tampoco significa que los investigadores puedan anunciar con certeza un terremoto para el día siguiente.
Incluso cuando la probabilidad estimada aumenta, puede no ocurrir ningún terremoto durante el período considerado. Del mismo modo, pueden producirse movimientos sísmicos en regiones donde las probabilidades previstas eran relativamente bajas.
Los resultados corresponden al experimento desarrollado en California. Su aplicación a otros territorios requiere considerar las características tectónicas, la disponibilidad de datos y la calidad de los modelos utilizados.
Por ello, los autores plantean que las herramientas deben continuar sometiéndose a evaluaciones prospectivas y transparentes.
Una base científica más sólida para informar sobre terremotos
La investigación de la Universidad de Bristol ofrece una referencia para mejorar la evaluación de los pronósticos sísmicos operativos.
El análisis de 27 modelos, más de 50.000 pronósticos y casi 600 terremotos permitió identificar herramientas capaces de describir de manera consistente determinados patrones de actividad sísmica a lo largo del tiempo.
El resultado puede ser útil para instituciones que necesitan comunicar probabilidades de terremotos durante períodos de actividad elevada, siempre que la información se presente con sus correspondientes incertidumbres.
Los investigadores consideran que la combinación de evaluaciones prolongadas, modelos transparentes y datos observacionales constituye una vía para fortalecer los sistemas públicos de pronóstico.
La principal aportación del estudio no es haber descubierto cómo predecir un terremoto individual, sino demostrar que algunas estimaciones probabilísticas a corto plazo pueden superar pruebas científicas rigurosas y mantenerse consistentes con las observaciones durante más de una década.
Fuentes referenciales:
Universidad de Bristol — New forecasting research could help millions living in earthquake-prone regions, 15 de octubre de 2026
Universidad de Bristol — Escuela de Ciencias de la Tierra, noticias de investigación
