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    Ruptura de falla inusual durante el terremoto de Kaikōura

    Fig.1 Mapa del terremoto de Kaikōura de 2016 y sus alrededores. (A) Entorno tectónico transpresional del noreste de la Isla Sur de Nueva Zelanda. (B) Mapa de rupturas superficiales del terremoto de Kaikōura de 7.8 Mw de 2016, se muestra en líneas negras en negrita con la falla Papatea en rojo (8, 28). Los puntos representan la liberación de energía relativa escalada de los resultados de la retroproyección (15) y están coloreados por el tiempo desde el inicio de la ruptura. Las fallas activas mapeadas que no se rompieron durante el evento de Kaikōura están indicadas por delgadas líneas negras (28). Crédito:Science Advances 02 de octubre de 2019:Vol. 5, no. 10, eaax5703, DOI:10.1126 / sciadv.aax5703

    Una de las más de 24 fallas que se rompieron en el terremoto de Kaikōura de magnitud 7.8 en 2016 ha resultado ser aún más inusual de lo que los científicos pensaron en un principio y puede provocar un replanteamiento sobre cómo se calcula el peligro sísmico.

    La falla de Papatea, sin cartografiar antes del terremoto y corriendo por un camino similar a la parte baja del río Clarence en Marlborough, produjo una ruptura en la superficie de 19 km de largo y desplazó una gran área montañosa hacia arriba en 8 m en cuestión de segundos.

    Un estudio publicado esta semana en la revista Avances de la ciencia indica que la falla se rompió a pesar de que no había acumulado tensión normalmente asociada con la ruptura de la falla.

    El coautor y geólogo de terremotos de GNS Science, Rob Langridge, dice que parece que la falla repentinamente se apretó para obtener espacio debido a la ruptura de las fallas vecinas, lo que provocó que se rompa "de una manera muy enfática".

    “La ruptura de la falla de Papatea destaca por ser uno de los elementos más dramáticos de lo que fue una secuencia de ruptura inusual en primer lugar, "Dijo el Dr. Langridge.

    "Produjo los movimientos verticales más grandes de todas las fallas que se rompieron durante el terremoto y ha desconcertado a los científicos porque su ruptura no pudo ajustarse a los modelos estándar de ruptura de fallas".

    Sin embargo, el artículo publicado esta semana utilizó análisis informáticos de imágenes LIDAR para encontrar una solución a su comportamiento inusual. Fue escrito por la estudiante canadiense de maestría Anna Diederichs con su colega y geofísico Ed Nissen, ambos de la Universidad de Victoria en Columbia Británica. Tres científicos de GNS Science, incluido Langridge, fueron coautores.

    "Descubrimos una serie de características inusuales de esta falla. Lo más inusual, el modelo estándar de rebote elástico de fallas sísmicas no se ajustaba a la deformación del suelo observada, "Dijo el Dr. Nissen.

    "Hemos llegado a la conclusión de que la falla de Papatea no liberó tensión tectónica almacenada elásticamente como lo hacen normalmente las fallas durante una ruptura".

    El Dr. Nissen dijo que los hallazgos indican que algunas fallas pueden quedar fuera del comportamiento típico de fallas y que el modelado convencional puede no capturar el peligro que representan.

    Dijo que el pronóstico de terremotos se basa en el modelo de ciclo de deformación elástica donde las fallas acumulan deformación gradualmente hasta que fallan. y luego se repite el ciclo.

    "Sin embargo, la falla de Papatea no parece seguir este modelo, y es posible que aún sea necesario tener en cuenta tales fallas en los modelos de pronóstico de terremotos ".

    Avanzando, Dijo que este hallazgo de la investigación podría considerarse al evaluar el riesgo de fallas que podrían tener una señal de acumulación de tensión baja o poco clara.

    La investigación se basó en el análisis por computadora de imágenes LIDAR anteriores y posteriores al terremoto del área de ruptura de la falla. Fortuitamente, Environment Canterbury recolectó LIDAR del área de Clarence Valley varios años antes del terremoto de Kaikōura principalmente con fines de protección contra inundaciones. Estas imágenes se compararon con las imágenes LIDAR recopiladas a raíz del terremoto de 2016.


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