La falla de San Andrés, una falla de rumbo madura, está bien estudiada porque se encuentra cerca de los principales centros de población. Comprender la madurez de las fallas aquí y en otras fallas puede ayudar a los científicos a modelar los terremotos y evaluar los riesgos para las comunidades cercanas. Crédito:Doc Searls, CC BY-SA 2.0
Los terremotos no se pueden pronosticar como el clima, pero las características de la línea de falla, como la madurez estructural, pueden dar pistas sobre cómo podría actuar un terremoto en el futuro. La madurez estructural está relacionada con la edad de la falla, pero es especialmente importante su "experiencia", cuánto se ha desarrollado y cambiado una falla con el tiempo y la actividad.
Las fallas maduras e inmaduras generan terremotos muy diferentes. Las fallas maduras liberan menos estrés, pero su ruptura se propaga rápidamente a lo largo de su longitud, mientras que las fallas inmaduras crean sismos más lentos y de alta energía. Una evaluación rápida de la madurez de una falla ayudará a los científicos a comprender mejor los riesgos que representan para las comunidades cercanas.
Un nuevo estudio busca cuantificar la madurez de las fallas en una métrica útil para ayudar a evaluar los riesgos de terremotos. Manighetti et al. Midió las características superficiales de las líneas de falla que estudios previos habían evaluado en varios niveles de madurez. Luego analizaron sus medidas para ver cómo se relacionaban con el juicio de madurez.
Los investigadores encontraron que la ondulación (es decir, la ondulación) y los traspasos eran buenos indicadores de madurez. Las fallas inmaduras fueron confiablemente más cortas, con alta ondulación y alta densidad de paso. A medida que maduraron, las fallas se alargaron y suavizaron, reduciendo las ondulaciones y la densidad de paso.
Estos rasgos no solo son confiables en todas las fallas; también son detectables a bajas resoluciones. Los científicos pueden mapear tan solo un tercio de la longitud de una falla con una resolución relativamente baja y aun así generar una evaluación precisa de la madurez de una falla. Esto significa que estas métricas son prácticas para modelos y evaluaciones de peligros. La aplicación de redes neuronales al proceso de mapeo facilitaría aún más este método, según los autores.