El sur de California tiene el mayor riesgo de terremoto de cualquier región de los EE. UU., Pero sigue siendo una pregunta abierta qué riesgo y dónde se encuentran los mayores riesgos.
Los terremotos ocurren con poca frecuencia y dependen de factores geológicos complejos en las profundidades subterráneas, por lo que es difícil predecirlos de manera confiable por adelantado. Por esa razón, pronosticar terremotos significa confiar en modelos informáticos masivos y simulaciones multifacéticas, que recrean la física de rocas y la geología regional y requieren grandessupercomputadoras para ejecutar
En junio de 2017, un equipo de investigadores del Servicio Geológico de EE. UU. Y del Centro de Terremotos del Sur de California SCEC publicó un documento importante en Cartas de investigación sismológica que resumió los resultados científicos y de riesgos de uno de los proyectos de simulación de terremotos más grandes y conocidos del mundo: el Pronóstico Uniforme de Ruptura de Terremotos de California UCERF3.
Los resultados se basaron en los cálculos realizados en la supercomputadora Stampede original en el Centro de Computación Avanzada de Texas, los recursos en el Centro de Computación de Alto Rendimiento de la Universidad del Sur de California, así como en la supercomputadora Stampede2 recientemente implementada, a la que el equipo de investigación tuvo tempranamenteacceso Stampede 1 y Stampede2 son apoyados por subvenciones de la National Science Foundation.
"La informática de alto rendimiento en el sistema Stampede de TACC, y durante el período inicial del usuario de Stampede2, nos permitió crear lo que es, según todas las medidas, el pronóstico de terremotos más avanzado del mundo", dijo Thomas H. Jordan, director deel Centro de Terremotos del Sur de California y uno de los autores principales del artículo.
El nuevo pronóstico es el primer modelo basado en fallas que proporciona probabilidades de ruptura autoconsistentes desde el muy corto plazo, durante un período de menos de una hora, hasta el muy largo plazo, hasta más de un sigloTambién es el primer modelo capaz de evaluar los peligros a corto plazo que resultan de secuencias de eventos múltiples de fallas complejas.
Para derivar el modelo, los investigadores ejecutaron 250,000 escenarios de ruptura del estado de California, mucho más que en el modelo anterior, que simuló 8,000 rupturas.
Entre sus nuevos hallazgos, las simulaciones de los investigadores mostraron que en la semana siguiente a un terremoto de magnitud 7.0, la probabilidad de otro terremoto de magnitud 7.0 sería hasta 300 veces mayor que la semana anterior. Se demostró este escenario de rupturas en 'cascada'.en los terremotos de 2002 de magnitud 7.9 Denali, Alaska, y de magnitud 7.8 de 2016 Kaikoura, Nueva Zelanda, según David Jacobson y Ross Stein de Temblor.
El aumento dramático en la probabilidad de fuertes réplicas se debe a la inclusión de una nueva clase de modelos que evalúan los cambios a corto plazo en el riesgo sísmico en función de lo que se sabe sobre el agrupamiento de terremotos y las excitaciones de réplica. Estos factores nunca se han utilizado enun modelo integral a nivel estatal como este.
El modelo actual también tiene en cuenta la probabilidad de rupturas que saltan de una falla a una cercana, lo que se ha observado en el sistema de fallas altamente interconectado de California.
Basado en estos y otros factores nuevos, el nuevo modelo aumenta la probabilidad de fuertes réplicas, pero reduce la frecuencia prevista de terremotos entre magnitud 6.5 y 7.0, que no coincidía con los registros históricos.
Es importante destacar que UCERF3 se puede actualizar con sismicidad observada, datos en tiempo real basados en terremotos en acción, para capturar los efectos de activación estáticos o dinámicos que se producen durante una secuencia particular de eventos. El marco es adaptable a muchos otros continentessistemas de fallas, y el componente a corto plazo podría ser aplicable a la predicción de terremotos y temblores menores causados por la actividad humana.
El impacto de un modelo tan mejorado va más allá de la mejora científica fundamental que representa. Tiene el potencial de impactar los códigos de construcción, las tasas de seguro y la respuesta del estado a un poderoso terremoto.
Dijo Jordan, "El Servicio Geológico de EE. UU. Ha incluido UCERF3 como el componente de California del Modelo Nacional de Riesgo Sísmico, y el modelo se está evaluando para su uso en pronósticos de terremotos operativos en escalas de tiempo de horas a décadas".
Estimando el costo de reconstrucción
Además de pronosticar la probabilidad de un terremoto, modelos como UCERF3 ayudan a predecir los costos asociados de los terremotos en la región. En los últimos meses, los investigadores utilizaron UCERF3 y Stampede2 para crear un modelo prototipo de pérdida operativa, que describieron en un documentopublicado en línea en Earthquake Spectra en agosto.
El modelo estima las pérdidas financieras a nivel estatal en la región los costos de reparación de edificios y otros daños causadas por un terremoto y sus réplicas. La métrica de riesgo se basa en una función de vulnerabilidad y el costo total de reemplazo de los tipos de activos en un determinadotramo censal.
El modelo encontró que la pérdida esperada por año cuando se promedia durante muchos años sería de $ 4.0 mil millones en todo el estado. Más importante aún, el modelo pudo cuantificar cómo las pérdidas esperadas cambian con el tiempo debido a la actividad sísmica reciente. Por ejemplo, las pérdidas esperadas enun año después de un pico de choque principal de magnitud 7.1 a $ 24 mil millones debido a réplicas potencialmente dañinas, un factor de seis mayor que durante los tiempos "normales".
Ser capaz de cuantificar tales fluctuaciones permitirá a las instituciones financieras, como los proveedores de seguros contra terremotos, ajustar sus decisiones comerciales en consecuencia.
"Se trata de proporcionar herramientas que ayudarán a que la sociedad sea más resistente a las secuencias dañinas de terremotos", dice Ned Field del USGS, otro autor principal de los dos estudios.
Aunque existe una gran incertidumbre tanto en las estimaciones de sismicidad como de pérdida, el modelo es un paso importante para cuantificar el riesgo de terremoto y la posible devastación en la región, ayudando así a los responsables de la toma de decisiones a determinar si y cómo responder.
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Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Austin, Centro de Computación Avanzada de Texas . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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