Terremotos, redes y el complicado tema de la predicción de terremotos

Uno de los objetivos de la investigación de terremotos es proporcionar advertencias que puedan mitigar los efectos de un desastre. En la actualidad, estos intentos se limitan a avisos de largo alcance que estiman el riesgo de daños importantes durante un período de años o décadas, y a avisos de muy corto alcance, del orden de unos pocos segundos.

Pero las advertencias de alta calidad de que un terremoto es inminente en los próximos días o semanas, un período que podría permitir una evacuación a gran escala, aún eluden a los científicos de terremotos.

Puede ser que este tipo de advertencias no sean posibles en principio. Pero eso no ha impedido que los científicos busquen. El estudio de los terremotos revela todo tipo de patrones ocultos en la forma en que ocurren. Gran parte de este trabajo ha comparado las propiedades de terremotos específicos en sí mismos, cosas como su magnitud y el tiempo entre terremotos sucesivos.

Esto ha sido gratificante, ya que ha revelado todo tipo de leyes de poder que gobiernan cosas como el número de eventos de una magnitud específica y la diferencia entre el impacto principal y su réplica más grande.

Pero ninguno de estos patrones ha resultado ser particularmente útil para predicciones en la escala de días o semanas. Quizás, dicen los optimistas, todo lo que se necesita es una nueva forma de pensar sobre los terremotos.

Hoy, Gene Stanley y sus amigos de la Universidad de Boston presentan un enfoque tan nuevo. En lugar de estudiar las propiedades de los terremotos individuales, estos chicos han comparado los patrones de los terremotos en diferentes lugares de Japón. Luego crean una red en la que vinculan ubicaciones con patrones similares (vea la imagen de arriba).

Ese podría resultar un enfoque poderoso. Una de las razones por las que la ciencia de los terremotos es tan compleja es que los terremotos futuros dependen de manera crucial de la historia de los terremotos en ese lugar.

Para entender por qué, una buena analogía es con los incendios forestales, que también siguen una ley de potencia en su distribución de tamaño. Es obvio que el tamaño de un incendio forestal no depende del tamaño del fósforo que lo inicia. En cambio, la forma en que se propaga el fuego está determinada en gran medida por la red de conexiones entre los árboles. Si no hay conexión, el fuego no se puede propagar.

Por tanto, el tamaño de un incendio forestal depende fundamentalmente de la historia del crecimiento de los árboles (algo que podría medirse en principio pero no en la práctica).

Muchos sismólogos creen que un proceso similar explica la distribución de tamaño de los terremotos. Un terremoto se agranda si, en el momento en que comienza, la red de fallas permite que se propague. Entonces, el tamaño de un terremoto depende del historial de la red de fallas.

Pero si bien este enfoque de red ha revolucionado las ideas sobre cómo ocurren los terremotos, ha contribuido poco a la predicción de terremotos en la escala de días.

Por supuesto, los sismólogos han estudiado durante mucho tiempo si las regiones con pasados ​​similares tendrán futuros similares. En el lenguaje de la física, estos tipos quieren saber si la serie temporal de eventos en el pasado es un predictor de la serie temporal en el futuro.

La respuesta es un sí con reservas. Si vive en una región que ha experimentado grandes terremotos en el pasado, es una buena apuesta que los recibirá en el futuro. Sin embargo, los datos no permiten predicciones en la escala que nos interesa aquí.

Lo que han hecho Stanley y compañía es aplicar un enfoque de red al estudio de estas series de tiempo. De modo que identificaron regiones de Japón con historiales de terremotos similares y luego trazaron un mapa de cómo estas áreas están vinculadas geográficamente entre sí.

El resultado es una red que refleja la estructura geográfica de la zona de falla que describe. Eso nunca se había hecho antes con la ciencia de redes.

La pregunta que surge, por supuesto, es si un enfoque de red para las historias de terremotos será más predictivo que el análisis tradicional de series de tiempo.

Stanley y compañía plantean la idea de mejorar la predicción de terremotos al principio de su artículo, pero evitan deliberadamente discutir el impacto que su enfoque puede tener en las predicciones de terremotos.

Es una omisión que dice mucho. Pero este enfoque aún puede ayudar a aclarar y revelar otros secretos de la ciencia de los terremotos.

Ref: arxiv.org/abs/1105.3415 : Redes de terremotos basadas en patrones de actividad similares

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