Terremoto en Marruecos: por qué es tan dificil predecir un sismo

WASHINGTON.- En cuestión de segundos, el terremoto de magnitud 7,8 que sacudió a Turquía y Siria en febrero y dejó decenas de miles de muertos. Este viernes, un potente e inusual sismo hizo temblar Marruecos, dejando también cientos de víctimas. El horror de esas dos postales de devastación casi instantánea plantea un interrogante: ¿Por qué nadie supo que se avecinaba un terremoto?

La respuesta no es simple. A pesar de todo lo que está en juego, la capacidad de predecir dónde y cuándo ocurrirá un terremoto elude a los científicos desde hace añares. En las últimas dos décadas, los terremotos fueron la causa de casi la mitad de todas las muertes por desastres naturales, según datos de la Organización Mundial de la Salud.

Muchos geólogos dicen que anticipar con precisión un terremoto es prácticamente imposible, debido a la mera dificultad de monitorear la totalidad de la corteza terrestre.

Otros dicen que hay un montón de tecnología nueva —inteligencia artificial que puede hacer predicciones más rápidas y exactas, y teléfonos celulares capaces de enviar alertas instantáneas que adviertan a la gente para que se ponga a resguardo— que puede salvar muchas vidas.

Sin embargo, hasta los intentos más prometedores solo dan unos segundos o a lo sumo unos minutos de preaviso, haciendo casi imposible evacuar un lugar a tiempo. Los expertos en ciencias de la Tierra dicen que ese futuro en el que la tecnología pueda predecir con mayor precisión la ubicación, el tiempo y la intensidad de un terremoto está a años de distancia, y advierten que las estimaciones inexactas pueden hacer más daño que bien.

“Los terremotos se desencadenan muy, muy rápido”, dice Christine Goulet, directora del Centro de Ciencias Sísmicas del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). “Lo cierto es que por el momento somos totalmente incapaces de predecir un terremoto.”

Sorpresa

Los movimientos de las placas que explican los terremotos son lentos, pero las fracturas suelen ocurrir de manera repentina, provocando sismos que causan estragos sin previo aviso.

Los grandes terremotos, como el temblor de 2010 en Haití, llegaron de sorpresa. Para evitar conjeturas incorrectas, en vez de intentar pronosticar eventos individuales, ahora los geólogos se centran en las probabilidades de que ocurra.

Los científicos usan mediciones geológicas, datos de máquinas sismográficas y registros históricos para delimitar las áreas que con riesgo de terremoto, y luego usan modelos estadísticos para evaluar la probabilidad de que ocurra en el futuro.

Pero a diferencia del pronóstico meteorológico, que mejoró mucho gracias al poder de la computación, los modelos matemáticos y el auge de los drones y los satélites, la calidad de la predicción de los terremotos está estancada.

Los científicos vienen intentando predecir los terremotos desde hace medio siglo y con variados métodos, todos infructuosos.

En las décadas de 1970 y 1980, los investigadores se abocaron a encontrar señales que pudieran preceder a los terremotos, analizando un combo de indicadores, como el comportamiento de los animales, las emisiones de radón y las señales electromagnéticas. A veces los resultados mostraban la repetición de ciertos patrones, pero ninguno lo suficientemente confiable como para cumplir con estándares científicos que permitieran hacer una predicción, dice John Rundle, profesor de física y geología en la Universidad de California en Davis.

En la década de 1980, los sismólogos informaron que un segmento de la falla de San Andrés cercano a Parkfield, California, ya estaba en fecha para causar un terremoto y analizaron una gran cantidad de datos históricos para predecir cuándo se produciría. Decidieron que el evento sería en 1993, pero el sismo no sucedió hasta 2004, y atravesó California de lado a lado sin previo aviso.

“Fue una sentencia de muerte para la predicción de terremotos”, dice Rundle, por eso muchos científicos empezaron a centrarse en brindar modelos estadísticos y evaluaciones de probabilidad en vez de hacer pronósticos de tipo climático.

Sistemas de alerta temprana

A medida que la tecnología siguió avanzando, sin embargo, se desarrollaron algunos sistemas de alerta temprana. Estas redes utilizan sismógrafos para detectar y analizar temblores, y se conectan a un sistema que envía notificaciones a las residentes unos segundos antes de que ocurra un terremoto.

ShakeAlert, un sistema creado por el USGS, puede enviar alertas al teléfono de una persona para avisarle la inminencia de un terremoto con entre 20 segundos y un minuto de anticipación.

Esa tecnología recibe datos de los sensores de las estaciones del USGS que miden la intensidad de los temblores del suelo. Cuando una estación detecta un terremoto, las computadoras pueden calcular los datos y predecir en cinco segundos hacia dónde se dirigirá el sismo.

En ese momento los operadores de telefonía celular pueden emitir advertencias a los usuarios que residen en el área. El sistema funciona porque las señales de Internet y celulares viajan a la velocidad de la luz, mucho más rápido que las ondas de los terremotos que deben atravesar las rocas.

Pero dar alerta con más de unos pocos segundos de anticipación es muy difícil, señalan los sismólogos. Para una predicción exacta de los terremotos haría falta un mapeo y un análisis exhaustivos de la corteza terrestre, incluido el marcado de cada fractura en estado de tensión, para observar cuidadosamente cuáles están cerca de moverse.

El momento en que ocurre un terremoto también tiene un factor aleatorio y a veces puede llegar sin señales de advertencia, agregan los expertos. Y por prometedores que sean los avances tecnológicos, muchos científicos temen que se lance y promocione un producto prematuramente, sin pruebas rigurosas, y que luego falle, generando desconfianza de la opinión pública hacia las recomendaciones de los científicos.

“Una falta alarma es casi peor que una predicción acerada”, dice Rundle, “porque la gente pierde la fe en el sistema.”

Los investigadores también están recurriendo a la inteligencia artificial, utilizando software de aprendizaje automático, que digiere grandes cantidades de datos para detectar patrones. La esperanza, señalan los expertos, es desarrollar un software que analice datos más rápidamente que los humanos, para ayudarnos a comprender mejor lo que antecede a los terremotos y así detectar otras señales de advertencia.

Algunos están desarrollando “modelos de predicción inmediata” inspirados en el sistema que usa la Reserva Federal norteamericana para predecir la salud de la economía estadounidense, apunta Rundle.

Los científicos alimentan modelos de aprendizaje automático con una inmensa cantidad de datos —desde lecturas sismográficas hasta datos de radar sobre las deformaciones en la superficie de la Tierra—, y así mejorar la predicción de la hora y la ubicación de futuros terremotos, agrega Rundle.

Pero incluso si esa tecnología se desarrolla, es poco probable que sea terriblemente precisa. A lo sumo, los científicos podrán predecir la ubicación de un terremoto en el rango de un área de 1000 kilómetros de lado, y en algún momento en el transcurso de los próximos años.

Lograr más detalles es muy poco probable, dice Rundle, porque la cantidad de datos disponibles sobre terremotos pasados es muy escasa.

“Los datos de los terremotos recién empezaron a automatizarse y digitalizarse en los últimos 25 o 30 años, así que los datos anteriores con los que trabajamos están bastante incompletos.”

También han surgido teorías alternativas para la predicción de terremotos, pero según los sismólogos, deben analizarse con escepticismo.

Hay un método controvertido basado en el estudio de la alineación de los planetas. El lunes, se viralizaron las publicaciones en Twitter de un investigador de los Países Bajos que aparentemente pudo predecir con varios días de anticipación y gran grado de detalle el terremoto de Turquía utilizando ese método.

Por Pranshu Verma

Traducción de Jaime Arrambide

* Este artículo fue publicado originalmente el 7 de febrero de 2023 y actualizado el 9 de septiembre de 2023

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