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Los 1.8 millones de terremotos ocultos de California revelados en un nuevo estudio

Los 1.8 millones de terremotos ocultos de California revelados en un nuevo estudio


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Los científicos del Instituto de Tecnología de California informaron la semana pasada que después de analizar una década de datos sísmicos de 2008 a 2017, identificaron 1,81 millones de terremotos que azotaron California y que nadie había notado.

Casi 2 millones de terremotos se esconden dentro del ruido de fondo

Usando diez años de datos sísmicos del sur de California, los científicos del Instituto de Tecnología de California (Caltech) desarrollaron un algoritmo que fue capaz de aislar casi 2 millones de terremotos de magnitud negativa a baja que afectaron al estado de California entre 2008 y 2017 que, hasta ahora, nadie se había dado cuenta.

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Estos terremotos recién descubiertos representan un aumento de diez veces en el número de terremotos registrados en California durante los años examinados y muestran una región mucho más sismológicamente activa de lo que se creía anteriormente, y California es famosa por sus terremotos tal como es.

"No es que no supiéramos que estos pequeños terremotos estaban ocurriendo. El problema es que pueden ser muy difíciles de detectar en medio de todo el ruido", dijo Zachary Ross, un becario postdoctoral en geofísica, listo para unirse a la facultad de Caltech en junio, y quien fue el autor principal del estudio.

A Ross se unieron Egill Hauksson, profesor de investigación de geofísica en Caltech; Daniel Trugman, del Laboratorio Nacional de Los Alamos; y Peter Shearer, de la Universidad de California en el Instituto de Oceanografía Scripps de San Diego.

Aislar las señales de la estática

El ruido en el registro sismológico que estos investigadores esperaban filtrar podría ser algo tan simple como un trabajo de construcción cercano o un camión que pasa por una carretera adyacente.

Los terremotos de magnitud negativa a baja entre -2,0 y 1,7 se mezclarían perfectamente con estas lecturas, por lo que el desafío siempre ha sido aislar una señal enterrada dentro de un montón de estática.

Para ello, los investigadores partieron de la premisa de que la señal en sí es la misma para cualquier terremoto; simplemente escala más o menos según su magnitud.

Si es así, entonces sabríamos exactamente qué buscar, ya que lo hemos visto muchas veces antes en terremotos de mayor magnitud, solo tendríamos que reducir la señal a la magnitud apropiada y ver si una lectura dada en el sismológico la grabación coincide con esa señal reducida.

Al observar el registro de terremotos de un área en particular, desarrollaron una forma generalizada de cómo debería verse un terremoto en un área determinada utilizando las lecturas de terremotos grandes y fácilmente identificables como guía.

Luego, mientras revisaban los datos históricos de una ubicación determinada, cada vez que detectaban algo que se parecía a la plantilla de terremoto, verificaban los registros de otros sismómetros cercanos y veían si esos sismómetros detectaban un terremoto utilizando la plantilla de terremotos desarrollada para esa área. casi al mismo tiempo.

Si pudieran correlacionar diferentes lecturas de terremotos con un solo evento, podrían verificar que, de hecho, fue un terremoto.

Esta técnica, conocida como coincidencia de plantillas, no es nueva, pero generalmente está reservada para conjuntos de datos mucho más pequeños debido a la forma en que los conjuntos de datos más grandes requieren exponencialmente más recursos computacionales a medida que crece el conjunto de datos.

Diez años de lecturas sismológicas segundo a segundo de una red completa de instrumentos de recolección de datos alrededor de uno de los estados más grandes y con mayor actividad sismológica del país ciertamente suena como una gran cantidad de datos para procesar.

De hecho, es tan laborioso que se necesitaron 200 GPU trabajando durante semanas para revisar todos los datos, escanear, detectar, volver a escanear varias veces más y catalogar los hallazgos.

Si hubieran utilizado el tiempo para extraer Bitcoin en su lugar, probablemente tendrían decenas de miles de dólares para mostrar, pero afortunadamente, los investigadores han dedicado sus vidas a la ciencia y el esfuerzo resultó ser más valioso para la gente de California al final de lo que probablemente serán las criptomonedas.

Al combinar cada punto de datos de área por punto de datos, los investigadores pudieron aislar casi 2 millones de terremotos que los instrumentos pudieron registrar, pero que nadie más había notado.

"La sismicidad a lo largo de una falla afecta las fallas y los terremotos que la rodean", dijo Hauksson, "y esta imagen recién desarrollada de la sismicidad en el sur de California nos dará nuevos conocimientos sobre cómo funciona".

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Incluso pudieron identificar temblores que precedieron a más terremotos importantes, lo que sugiere que algún día podría ser posible detectar estos temblores casi en tiempo real, dando una advertencia anticipada a las personas en la región afectada de terremotos más grandes y mortales que pueden estar a punto de ocurrir. ocurrir.

"El avance que Zach Ross y sus colegas han realizado cambia fundamentalmente la forma en que detectamos terremotos dentro de una red sísmica densa como la que Caltech opera con el [Servicio Geológico de EE. UU.]", Dijo Michael Gurnis, Director del Laboratorio Sismológico y John E. y Hazel S. Smits Profesor de Geofísica en Caltech.

"Zach ha abierto una nueva ventana que nos permite ver millones de terremotos nunca antes vistos y esto cambia nuestra capacidad para caracterizar lo que sucede antes y después de grandes terremotos".

El estudio fue publicado la semana pasada en la revista Ciencias.


Ver el vídeo: Aumentan las probabilidades de un terremoto en California en el próximo año. Noticias Telemundo (Mayo 2022).