El trabajo de predicción forma parte de un proyecto más amplio para mejorar los sistemas de alerta de peligro

Investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (Estados Unidos) y de la Universidad de Cardiff (Reino Unido) han desarrollado un sistema de alerta temprana que combina tecnología acústica de vanguardia con inteligencia artificial para clasificar inmediatamente los terremotos y determinar el riesgo potencial de tsunami, según publican en la revista Physics of Fluids.

Los tsunamis son olas increíblemente destructivas, por lo que las alertas tempranas de estos desastres naturales son difíciles, ya que depende en gran medida de las características del terremoto submarino que lo desencadena. Estos fenómenos pueden desencadenar tsunamis si se desplaza una gran cantidad de agua, por lo que determinar el tipo de terremoto es fundamental para evaluar el riesgo de tsunami.

Los fenómenos tectónicos con un fuerte elemento de deslizamiento vertical «tienen más probabilidades de elevar o bajar la columna de agua» en comparación con los elementos de deslizamiento horizontal, explica Bernabé Gómez, coautor del estudio. Por lo que al conocer el tipo de deslizamiento en las primeras fases de la evaluación puede reducir las falsas alarmas y aumentar la fiabilidad de los sistemas de alerta mediante una validación cruzada independiente.

En estos casos, el tiempo es esencial, y confiar en las boyas de oleaje oceánico profundo para medir los niveles de agua suele dejar un tiempo de evacuación insuficiente. En su lugar, los investigadores proponen medir la radiación acústica (sonido) producida por el terremoto, que transmite información sobre el fenómeno tectónico y viaja mucho más rápido que las olas del tsunami. Los micrófonos subacuáticos, llamados hidrófonos, registran las ondas acústicas y controlan la actividad tectónica en tiempo real.

«La radiación acústica viaja a través de la columna de agua mucho más rápido que las olas del tsunami. Transporta información sobre la fuente de origen y su campo de presión puede registrarse en lugares distantes, incluso a miles de kilómetros de la fuente. La obtención de soluciones analíticas para el campo de presión es un factor clave para el análisis en tiempo real», explica Usama Kadri, coautor del estudio.

El modelo informático triangula la fuente del seísmo a partir de los hidrófonos y algoritmos de inteligencia artificial clasifican su tipo de deslizamiento y magnitud. A continuación, calcula propiedades importantes como la longitud y anchura efectivas, la velocidad de levantamiento y la duración, que determinan el tamaño del tsunami.

Los autores probaron su modelo con los datos de hidrófonos disponibles y comprobaron que describía casi instantáneamente y con éxito los parámetros del terremoto con una baja demanda computacional. Están mejorando el modelo incorporando más información para aumentar la precisión de la caracterización del tsunami.

Su trabajo de predicción del riesgo de tsunami forma parte de un proyecto más amplio para mejorar los sistemas de alerta de peligros. La clasificación de tsunamis es un aspecto secundario de un programa informático que puede mejorar la seguridad de las plataformas marinas y los buques.

Fuente: eldebate.com