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martes, julio 22, 2025

AI descubre 86,000 terremotos ocultos debajo de la superficie de Yellowstone


Yellowstone, un popular destino turístico y homónimo de un programa de televisión igualmente popular, fue el primer Parque Nacional de los Estados Unidos. Y burbujear debajo de él, hasta el día de hoy, es una de las redes de actividad volcánica más sísmicamente activas de la Tierra.

En un nuevo estudio, publicado el 18 de julio en la revista High Impact Avances científicosProfesor de Ingeniería Occidental Bing Li y sus colaboradores en Universidad Industrial de Santander (Universidad Industrial de Santander) en Colombia y el Servicio Geológico de los Estados Unidos utilizaron el aprendizaje automático para reexaminar datos de terremotos históricos de la caldera de Yellowstone durante un período de 15 años. El equipo pudo detectar y asignar retroactivamente magnitudes a aproximadamente 10 veces más eventos o terremotos sísmicos, que los registrados anteriormente.

Una caldera, como la del Parque Yellowstone que abarca partes de Wyoming, Idaho y Montana, es una gran depresión o hueco formado cuando un volcán estalla y la cámara de magma debajo de ella, lo que lleva al colapso de la tierra de arriba. Esto es diferente a un cráter volcánico, que se forma mediante explosiones exteriores.

El catálogo histórico para la Caldera Yellowstone ahora contiene 86,276 terremotos que abarcan los años 2008 a 2022, mejorando significativamente la comprensión previa de los sistemas volcánicos y sísmicos a través de una mejor recopilación de datos y análisis sistemáticos.

Un hallazgo clave en el estudio es que más de la mitad de los terremotos registrados en Yellowstone fueron parte de los enjambres de terremotos: grupos de terremotos pequeños e interconectados que se propagan y cambian dentro de un área relativamente pequeña durante un período de tiempo relativamente corto. Esto es diferente a una réplica, que es un terremoto más pequeño que sigue a un mainshock más grande en la misma área general.

«Si bien Yellowstone y otros volcanes tienen características únicas, la esperanza es que estas ideas se puedan aplicar en otro lugar», dijo Li, un experto en terremotos inducidos por fluidos y mecánica de rocas. «Al comprender los patrones de sismicidad, como los enjambres de terremotos, podemos mejorar las medidas de seguridad, informar mejor al público sobre los riesgos potenciales e incluso guiar el desarrollo de la energía geotérmica lejos del peligro en áreas con un flujo de calor prometedor».

Máquinas de detección fundida

Antes de la aplicación del aprendizaje automático, los terremotos generalmente se detectaron a través de la inspección manual por expertos capacitados. Este proceso lleva tiempo, es costoso y a menudo detecta menos eventos que posible ahora con el aprendizaje automático. El aprendizaje automático ha provocado una fiebre del oro que minera datos en los últimos años a medida que los sismólogos revisan la riqueza de los datos históricos de la forma de onda almacenada en los centros de datos de todo el mundo y aprenden más sobre las regiones sísmicas actuales y previamente desconocidas en todo el mundo.

«Si tuviéramos que hacerlo de la vieja escuela con alguien haciendo clic manualmente en todos estos datos en busca de terremotos, no podría hacerlo. No es escalable», dijo Li.

El estudio también muestra que los enjambres de terremotos debajo de la caldera de Yellowstone se han producido a lo largo de estructuras de fallas relativamente inmaduras y más ásperas, en comparación con las estructuras de fallas maduras más típicas observadas en regiones como el sur de California e incluso inmediatamente fuera de la caldera.

La rugosidad se midió caracterizando los terremotos como fractales, que son formas geométricas que exhiben auto-similitud, lo que significa que parecen similares a diferentes escalas. Primero visualizado por Benoit Mandelbrot en 1980, los patrones fractales se observan en costas, copos de nieve, brócoli e incluso en la ramificación de los vasos sanguíneos. Los modelos basados en fractales, dirigidos a la rugosidad versus la regularidad, pudieron caracterizar estos enjambres de terremotos, que los investigadores creen que fueron causados por la combinación de agua subterránea que se mueve lentamente y repentinas explosiones de fluido.

«En gran medida, no hay una comprensión sistemática de cómo un terremoto desencadena a otro en un enjambre. Solo podemos medir indirectamente el espacio y el tiempo entre los eventos», dijo Li. «Pero ahora, tenemos un catálogo mucho más robusto de actividad sísmica bajo la caldera de Yellowstone, y podemos aplicar métodos estadísticos que nos ayuden a cuantificar y encontrar nuevos enjambres que no hemos visto antes, estudiarlos y ver lo que podemos aprender de ellos».



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