El sur de California tiene el mayor riesgo de terremotos de todas las regiones de EE. UU., pero exactamente qué tan riesgoso y dónde se encuentran los mayores riesgos sigue siendo una pregunta abierta.

Los terremotos ocurren con poca frecuencia y dependen de complejos factores geológicos a gran profundidad, haciéndolos difíciles de predecir de forma fiable por adelantado. Por esta razón, pronosticar terremotos significa confiar en modelos informáticos masivos y simulaciones multifacéticas, que recrean la física de las rocas y la geología regional y requieren grandes supercomputadoras para su ejecución.

En junio de 2017, un equipo de investigadores del Servicio Geológico de EE. UU. y el Centro de Terremotos del Sur de California (SCEC) publicó un importante artículo en Cartas de investigación sismológica que resumió los resultados científicos y de peligros 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 cálculos realizados en la supercomputadora Stampede original en el Centro de Computación Avanzada de Texas, recursos en el Centro de Computación de Alto Rendimiento de la Universidad del Sur de California, así como la supercomputadora Stampede2 recientemente implementada, a la que el equipo de investigación tuvo acceso temprano. (Stampede 1 y Stampede2 cuentan con el apoyo de subvenciones de la National Science Foundation).

"Computación de alto rendimiento en el sistema Stampede de TACC, y durante el período de uso inicial de Stampede2, nos permitió crear lo que es, por todas las medidas, el pronóstico de terremotos más avanzado del mundo, "dijo Thomas H. Jordan, director del Southern California Earthquake Center 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 siglo. También es el primer modelo capaz de evaluar los peligros a corto plazo que resultan de secuencias de múltiples eventos de fallas complejas.

Para derivar el modelo, los investigadores corrieron 250, 000 escenarios de ruptura del estado de California, mucho más que en el modelo anterior, que simuló 8, 000 rupturas.

Entre sus novedosos 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. Este escenario de rupturas 'en cascada' se demostró en el año 2002 de magnitud 7,9 Denali, Alaska, y el Kaikoura de magnitud 7,8 de 2016, Terremotos de Nueva Zelanda, según David Jacobson y Ross Stein de Temblor.

El dramático aumento en la probabilidad de que se produzcan réplicas potentes se debe a la inclusión de una nueva clase de modelos que evalúan los cambios a corto plazo en la amenaza sísmica en función de lo que se sabe sobre la agrupación de terremotos y las excitaciones de las réplicas. Estos factores nunca se han utilizado en un modelo estatal como este.

El modelo actual también tiene en cuenta la probabilidad de que las rupturas salten de una falla a otra cercana, que se ha observado en el sistema de fallas altamente interconectado de California.

Sobre la base de estos y otros factores nuevos, El nuevo modelo aumenta la probabilidad de que se produzcan réplicas potentes, pero reduce la frecuencia prevista de terremotos entre magnitud 6,5 y 7,0. que no coincide con los registros históricos.

En tono rimbombante, 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 sistemas de fallas continentales, 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 afectar los códigos de construcción, tarifas de seguros, 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 está siendo evaluado para su uso en la predicción operativa de terremotos en escalas de tiempo de horas a décadas ".

ESTIMACIÓN DEL 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 meses recientes, los investigadores utilizaron UCERF3 y Stampede2 para crear un prototipo de modelo de pérdida operativa, que describieron en un artículo publicado en línea en Earthquake Spectra en agosto.

El modelo estima las pérdidas financieras estatales para la región (los costos de reparación de edificios y otros daños) causados ​​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 tramo censal determinado.

El modelo encontró que la pérdida esperada por año cuando se promedia durante muchos años sería de $ 4 mil millones en todo el estado. Más importante, el modelo pudo cuantificar cómo las pérdidas esperadas cambian con el tiempo debido a la actividad sísmica reciente. Por ejemplo, las pérdidas esperadas en un año después de un pico de magnitud 7,1 de la conmoción principal a $ 24 mil millones debido a réplicas potencialmente dañinas, un factor de seis más que durante tiempos "normales".

Poder cuantificar tales fluctuaciones permitirá a las instituciones financieras, como proveedores de seguros contra terremotos, para ajustar sus decisiones comerciales en consecuencia.

"Se trata de proporcionar herramientas que ayuden a que la sociedad sea más resistente a las secuencias dañinas de los terremotos, "dice Ned Field del USGS, otro autor principal de los dos estudios.

Aunque existe una gran incertidumbre tanto en la sismicidad como en las estimaciones de pérdidas, el modelo es un paso importante para cuantificar el riesgo de terremotos y la posible devastación en la región, ayudando así a los responsables de la toma de decisiones a determinar si deben responder y cómo hacerlo.