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Investigadores de la Universidad de Tohoku han desarrollado un nuevo método numérico que allana el camino para simular tsunamis por deslizamientos de tierra.
Su investigación fue publicada en la revista Mecánica computacional el 13 de mayo 2021.
Los deslizamientos de tierra que ocurren en tierra o debajo del mar, conocidos como deslizamientos de tierra subaéreos y submarinos, respectivamente, pueden causar tsunamis devastadores. También plantean otros peligros, como cortar cables y tuberías submarinos.
Sin embargo, los mecanismos en juego detrás de estos deslizamientos de tierra se comprenden menos, en parte debido a las interacciones multifacéticas que tienen lugar:un colapso del lecho marino y / o la interacción entre el suelo y el agua. Los enfoques convencionales hacen que sea difícil predecir el comportamiento del suelo y el agua de mar con alta precisión.
El avance de los investigadores propone un nuevo método de simulación híbrido que puede expresar la interacción compleja entre las estructuras del suelo, denominadas masas granulares, y los líquidos.
"Nuestro método novedoso combina dos métodos computacionales que analizan las interacciones de sólidos y líquidos:el método de elementos finitos (FEM) junto con el método de puntos de material (MEM), "dijo Kenjiro Terada, profesor del Instituto Internacional de Investigación de Ciencias de Desastres de la Universidad de Tohoku y coautor del estudio.
Usando el algoritmo recién creado, los investigadores pudieron simular una ola que imitaba un colapso granular submarino y una ola inducida por un deslizamiento subaéreo sobre un plano inclinado. Para su deleite, las simulaciones coincidieron razonablemente con las mediciones numéricas.
Varios ejemplos numéricos también revelaron que el método propuesto se puede aplicar a otros tipos de eventos naturales potencialmente peligrosos que involucran la interacción del aire, agua, y sólidos.
Mirando hacia el futuro, Terada y su equipo tienen como objetivo mejorar la precisión de sus mediciones experimentales y aplicarla a datos reales a mayor escala.
