Investigador desarrolla modelo para estimar peligro sísmico

Bajo la hipótesis de que no todos los sismos que ocurren en una región se derivan del mismo proceso, Alejandro Nava Pichardo, investigador del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE), desarrolla un modelo para estimar peligro sísmico.

El especialista señala que pronosticar sismos es un tema clásico entre sismólogos; sin embargo, hasta ahora no es posible elaborar modelos concluyentes.

«Lo único que podemos hacer es decir: ‘En una determinada ventana de tiempo y una determinada ventana geográfica en una cierta región, a largo plazo o mediano plazo, entonces yo les diría que hay tal probabilidad de que ocurra un sismo'», comentó.

Mediante su investigación Métodos y modelos para estimar peligro sísmico, Alejandro Nava incorpora la posibilidad de que los sismos se estén generando desde distintas secuencias.

«Nosotros decimos que no todos los sismos tienen que ser del mismo proceso que se está generando, puede haber varios procesos y entonces podemos extraer secuencias sísmicas para decir: ‘De esta secuencia, el próximo sismo va a ocurrir aquí'», agregó.

La utilidad del GPS

Debido a la complejidad que representa intentar predecir un sismo, la investigación de Alejandro Nava se apoya en probabilidades, estadísticas y en la consideración de datos que se pueden recabar por medio de tecnologías como el sistema de posicionamiento global (GPS, por sus siglas en inglés).

Explica que cuando se cuenta con una red de GPS se puede percibir cómo se está deformando el terreno, si hay movimiento en una falla, lo que sería un indicador de que está escapando energía y no hay motivo para preocuparse por un sismo.

“Estos datos vienen de unos cuantos años para acá, que ya pueden darnos datos útiles, porque antes los GPS no tenían la precisión suficiente”, aclara.

Esta tecnología también se ha utilizado para ver cómo es la deformación postsísmica, colocando GPS inmediatamente después del sismo y analizando cómo el terreno se relaja después del evento, lo que sirve para hacer modelos más confiables para estimar el peligro.

Precursores y periodicidad

Una fuente de datos para incorporar en los modelos para la predicción de sismos son los fenómenos precursores, que consisten en indicios como el contenido de radón (Rn) en el agua subterránea, que el nivel de sismicidad aumenta y disminuye o que los sismos son cada vez más súbitos.

“Son datos que nosotros tenemos que añadir a nuestro cálculo probabilístico para poder tener mejores estimaciones”, considera Alejandro Nava.

Menciona que otro aspecto importante para considerar es la periodicidad, la cual siempre se ha buscado para conocer si los sismos ocurren por efecto de una alineación de los planetas, si tenían que ver con las mareas terrestres u otro tipo de fenómenos; sin embargo, solo se ha encontrado relación con sismos muy pequeños.

“El modelo en el que se basa la sismología en general, el rebote elástico, nos dice que ocurre un sismo cuando el terreno no soporta los esfuerzos a los cuales está sometido, se rompe, se liberan los esfuerzos y causan muchas veces cambios geodésicos y generan una gran cantidad de energía que viaja como ondas sísmicas y después hace que se libere el esfuerzo que hay en la falla y vuelve a aumentar poco a poco por los movimientos entre placas”, explica.

Derivado de ello, se esperaría que hubiera un ciclo pero los sismos ocurren por patrones que no son fáciles de analizar y eso dificulta predecirlos; no obstante, los esfuerzos se concentran en integrar la mayor cantidad de información para generar un modelo innovador y no determinista.

Fuente: CONACYT.