Los recientes terremotos en Colombia, Japón y Venezuela han servido como un crudo recordatorio de la importancia de estar lo mejor preparados ante un sismo. Ahora, una investigación liderada por la Universidad de Bristol ha puesto a prueba durante más de una década los modelos que calculan, con un día de antelación, dónde, cuándo y con qué magnitud es más probable que tiemble la tierra en California.
El trabajo, publicado el 3 de septiembre en Nature Communications(1) y liderado por el investigador José A. Bayona, del programa para jóvenes investigadores de la Fundación Leverhulme en la Escuela de Ciencias de la Tierra de la Universidad de Bristol, aporta la evidencia más sólida hasta la fecha de que los modelos de pronóstico pueden describir de forma fiable los patrones de actividad sísmica durante el día siguiente. Los resultados podrían ayudar a millones de personas que viven en países propensos a los terremotos a tomar decisiones mejor informadas sobre el riesgo sísmico, especialmente durante los periodos actuales de mayor actividad sísmica.
Una década de pruebas en California
Para saber hasta qué punto son fiables los modelos actuales, el equipo ha evaluado 27 modelos de pronóstico que, a lo largo de más de una década, han generado de forma automática una base de datos única con más de 50.000 pronósticos para el día siguiente en California. Los pronósticos se pueden representar en mapas para días concretos: los colores brillantes señalan las regiones donde se espera una sismicidad relativamente alta y los oscuros, las zonas donde se espera lo contrario. Después, esos pronósticos se han comparado con casi 600 terremotos de magnitud 3,95 o superior registrados durante el periodo de prueba.
Los modelos seleccionados han descrito de forma consistente la ubicación, el momento y la magnitud de la actividad sísmica
Los modelos seleccionados han descrito de forma consistente la ubicación, el momento y la magnitud de la actividad sísmica, según el estudio, al medirlos con observaciones recogidas de forma prospectiva. Eso significa que los pronósticos se evaluaron frente a terremotos observados después. La conclusión se refiere a los modelos seleccionados, no a los 27 en bloque: así lo refleja el propio título del trabajo, que habla de “algunos modelos”.
Los pronósticos han sido generados de forma automática y totalmente prospectiva por el Laboratorio Colaborativo para el Estudio de la Predictibilidad de los Terremotos (CSEP, por sus siglas en inglés)(2), una comunidad global de científicos dedicada a impulsar la investigación sobre la predictibilidad de los terremotos mediante la evaluación de modelos probabilísticos de sismicidad. Un modelo probabilístico no anuncia un sismo concreto: calcula con qué probabilidad puede producirse en cada zona.
Los experimentos anteriores del CSEP ya habían evaluado pronósticos en regiones como Japón, Nueva Zelanda e Italia. El de California se distingue por combinar tres factores: el número de modelos probados, la duración del experimento y la cantidad de terremotos observados de forma prospectiva que han estado disponibles para evaluarlos.
Pronosticar no es predecir
Los resultados no significan que la ciencia sepa anunciar el próximo gran terremoto. La diferencia entre predecir y pronosticar es clave para entender el alcance del trabajo: predecir sería señalar con exactitud cuándo y dónde va a ocurrir un sismo, mientras que pronosticar consiste en estimar dónde, cuándo y con qué magnitud es más probable que ocurra en un periodo determinado.
Actualmente, ningún método científico puede predecir con exactitud cuándo y dónde ocurrirá el próximo terremoto
JOSÉ A. BAYONA, Universidad de Bristol
“Actualmente, ningún método científico puede predecir con exactitud cuándo y dónde ocurrirá el próximo terremoto. Sin embargo, el pronóstico probabilístico puede proporcionar información útil sobre dónde, cuándo y con qué magnitud es más probable que se produzcan grandes terremotos durante un período determinado”, ha explicado José A. Bayona, autor principal del estudio, según el comunicado de la Universidad de Bristol.
Bayona subraya además el valor de estos resultados para los sistemas que ya funcionan en algunos países, los llamados sistemas operativos de pronóstico, que son los que se utilizan en la práctica: “Nuestro estudio demuestra que el tipo de modelos que se utilizan actualmente para el pronóstico operativo de terremotos en algunos países puede generar pronósticos que se mantienen consistentes con las observaciones durante largos períodos de pruebas prospectivas. Esto proporciona una sólida evidencia para su uso en sistemas públicos de pronóstico operativo”.
En otras palabras, los modelos seleccionados no dicen que mañana vaya a producirse un terremoto en un lugar concreto, pero sí ayudan a saber dónde, cuándo y con qué magnitud es más probable que ocurran. Y lo hacen, según los autores, de forma consistente con lo que después ha ocurrido de verdad.
Implicaciones prácticas para las autoridades
Los hallazgos podrían tener implicaciones prácticas para los organismos gubernamentales, las autoridades de protección civil y las organizaciones científicas que desarrollan –o que estudian desarrollar– sistemas operativos de pronóstico de terremotos. Para la población, la utilidad apuntada es que quienes viven en regiones sísmicas puedan tomar decisiones más informadas sobre el riesgo sísmico, especialmente en los periodos de mayor actividad.
Hemos proporcionado una ‘receta’ de modelo que identifica los elementos que se pueden considerar al desarrollar pronósticos coherentes
JOSÉ A. BAYONA, Universidad de Bristol
“Hemos proporcionado una ‘receta’ de modelo que identifica los elementos que se pueden considerar al desarrollar pronósticos coherentes con el número observado, la ubicación espacial y la distribución de magnitud de los terremotos. También hemos proporcionado un paquete de software de código abierto que contiene el código, los datos y la documentación necesarios para replicar de forma transparente los análisis, las figuras y los resultados del estudio”, ha añadido Bayona.
Dicho de otro modo, el equipo no solo ofrece resultados, sino también las herramientas para que cualquier otro grupo pueda repetir y comprobar el trabajo con total transparencia.
La investigación ha contado con la financiación de la Fundación Leverhulme, a través de su programa para jóvenes investigadores, del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) y del Centro Estatal de Terremotos de California.
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