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| Unos investigadores han desarrollado un sistema de alerta temprana de tsunamis que combina la tecnología acústica más avanzada con la inteligencia artificial. Este sistema mide la radiación acústica producida por los terremotos submarinos, que viaja más rápido que las olas del tsunami y transmite información sobre el fenómeno tectónico. Gracias al uso de hidrófonos para registrar las ondas acústicas, el sistema puede vigilar la actividad tectónica en tiempo real. A continuación, un modelo informático triangula el origen del seísmo y algoritmos de inteligencia artificial clasifican su tipo de deslizamiento y magnitud para determinar el riesgo potencial de tsunami. Este método permite realizar evaluaciones más rápidas y precisas, reduciendo las falsas alarmas y aumentando la fiabilidad de los sistemas de alerta. |
Se necesita un sistema fiable de alerta temprana de tsunamis para prevenir las pérdidas humanas y económicas derivadas de las catástrofes provocadas por los terremotos.
Las olas de los tsunamis son un peligro constante para las localidades costeras, lo que pone de relieve la importancia de un sistema funcional de alerta temprana de tsunamis.
Existen otros obstáculos que los sistemas de alerta temprana de tsunamis deben resolver, como la clasificación del tipo y tamaño del terremoto, así como la estimación de la dinámica y geometría de la falla, que requieren el estudio en tiempo real de la fuente.
Los tsunamis son olas extremadamente potentes que pueden destruir infraestructuras costeras y matar a personas. La alerta temprana de estas catástrofes naturales es difícil, ya que la probabilidad de que se produzca un tsunami depende en gran medida de las características del terremoto submarino que lo produce.
Investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles y la Universidad de Cardiff (Reino Unido) han creado un sistema de alerta temprana que combina tecnología acústica de vanguardia con Inteligencia artificial para identificar terremotos y evaluar posibles riesgos de tsunami.
Dado que los terremotos submarinos pueden provocar tsunamis si se desplaza una cantidad suficiente de agua, determinar el tipo de terremoto es fundamental para calcular el riesgo de tsunami.
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| Este estudio investiga cuatro escenarios diferentes de terremotos pasados asociados a tsunamis. Los rectángulos rojos y amarillos representan las dimensiones, ubicaciones y orientaciones proyectadas de los terremotos obtenidas por el modelo inverso propuesto para la radiación acústica. Los terremotos analizados son: a) 29 de septiembre de 2009, Mw 8,1, SSW de Matavai, Samoa; b) 21 de diciembre de 2010, Mw 7,4, Islas Bonin, región de Japón; c) 14 de marzo de 2012, Mw 6,9, SSE de Kushiro, Japón; y d) 25 de octubre de 2013, Mw 7,1, frente a la costa este de Honshu, Japón. El modelo proporciona dos posibles orientaciones de la falla para cada escenario sísmico, que se modelan numéricamente y se comparan. Crédito: Bernabé Gómez y Usama Kadri |
Los fenómenos tectónicos con un elemento de deslizamiento vertical significativo tienen más probabilidades de elevar o disminuir la columna de agua que los elementos de deslizamiento horizontal, por lo que identificar el tipo de deslizamiento en una fase temprana de la evaluación puede reducir las falsas alarmas y mejorar la fiabilidad de los sistemas de alerta.
El tiempo es importante en estas situaciones, y depender de las boyas de oleaje oceánico profundo para medir el nivel del mar suele dar lugar a un tiempo de evacuación insuficiente. En su lugar, los investigadores aconsejan medir la radiación acústica (sonido) del terremoto, que transmite información sobre el evento tectónico y viaja mucho más rápido que las olas del tsunami.
Bernabé Gómez afirma: "Así, 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."
Los hidrófonos son micrófonos submarinos que registran las ondas acústicas y rastrean continuamente la actividad tectónica.
Según Usama Kadri, "la radiación acústica viaja por la columna de agua mucho más deprisa que las olas del tsunami. Transporta información sobre la fuente que la origina. Su campo de presión puede registrarse en lugares distantes, incluso a miles de kilómetros de la fuente. La derivación de soluciones analíticas para el campo de presión es un factor clave en el análisis en tiempo real".
El modelo computacional triangula la fuente del terremoto mediante hidrófonos, y algoritmos de IA clasifican el tipo de deslizamiento y su magnitud. A continuación, calcula factores importantes como la longitud y anchura efectivas, la velocidad de levantamiento y la duración, que influyen en el tamaño del tsunami.
Para probar su modelo, los científicos utilizaron datos de hidrófonos que estaban fácilmente disponibles y descubrieron que representaba casi instantáneamente y con éxito los parámetros del terremoto con poca carga de procesamiento. Para mejorar la precisión de la categorización del tsunami, están mejorando el modelo añadiendo más datos.
Con ello contribuyen a un esfuerzo mayor para mejorar los sistemas de alerta de peligros. La categorización de tsunamis es una función del software que puede aumentar la seguridad de las plataformas marinas y los buques.
Fuentes, créditos y referencias: