Un nuevo método para detectar megaterremotos, que capta las ondas de gravedad que generan mediante el uso de modelos de aprendizaje profundo creados en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, puede estimar la magnitud del terremoto en tiempo real y proporcionar una advertencia más temprana de los tsunamis.
por el Laboratorio Nacional de Los Álamos
“Nuestro modelo desbloquea la estimación en tiempo real de la magnitud del terremoto, utilizando datos tratados habitualmente como ruido, y puede ser inmediatamente transformador para la alerta temprana de tsunamis”, dijo Bertrand Rouet-Leduc, científico del grupo de Geofísica de Los Alamos.
La estimación rápida y confiable de la magnitud de los grandes terremotos es crucial para mitigar el riesgo asociado con fuertes temblores y tsunamis. Los sistemas estándar de alerta temprana basados en ondas sísmicas no pueden estimar rápidamente el tamaño de los grandes terremotos; los sistemas se basan en estimar la magnitud del terremoto directamente a partir de la sacudida que produce. Estos sistemas no pueden distinguir entre terremotos de magnitud 8 y 9, a pesar de que este último es 30 veces más enérgico y destructivo.
Importantes distinciones posibles
En una nueva investigación, publicada el 11 de mayo en Nature , un equipo de investigación descubrió que una onda de gravedad teorizada durante mucho tiempo asociada con terremotos muy grandes también se puede usar para la alerta temprana de terremotos. A diferencia de la alerta temprana sísmica, la alerta temprana basada en la gravedad no se satura con la magnitud, lo que significa que la alerta temprana de terremotos basada en la gravedad puede distinguir inmediatamente entre terremotos de magnitud 8 y 9.
Otros enfoques actuales se basan en el GPS para estimar la magnitud del terremoto. Si bien este enfoque proporciona mejores estimaciones que la alerta temprana sísmica de terremotos, también está sujeto a grandes incertidumbres y latencia.
Enfoque PEGS más preciso para terremotos más grandes
El enfoque de señales de elasto-gravedad a la velocidad de la luz recientemente descubierto generó esperanzas de superar estas limitaciones, pero hasta ahora, nunca se había probado para la alerta temprana de terremotos . A diferencia de los métodos actuales, el enfoque PEGS para la detección se vuelve más preciso para terremotos más grandes.
El equipo de investigación demostró que PEGS se puede usar en tiempo real para rastrear el crecimiento y la magnitud de los terremotos inmediatamente después de que alcanza un cierto tamaño. El equipo desarrolló un modelo de aprendizaje profundo que aprovecha la información transportada por PEGS, que es registrada por sismómetros regionales de banda ancha en Japón.
Después de entrenar el modelo de aprendizaje profundo en una base de datos de formas de onda sintéticas aumentadas con ruido empírico medido en la red sísmica , el equipo pudo mostrar el primer ejemplo de seguimiento instantáneo de una fuente sísmica en datos reales.
Este modelo, combinado con datos en tiempo real, puede alertar a las comunidades mucho antes si un mega terremoto de subducción es lo suficientemente grande como para crear un tsunami que romperá los diques en el lugar y pondrá en peligro a las poblaciones costeras.
