Algoritmo revoluciona la comprensión del historial sísmico de la zona de subducción de Cascadia

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Juanita Lopez
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Gráficos de datos sísmicos con resultados de análisis algorítmico resaltados.

MadridLa zona de subducción de Cascadia en el noroeste del Pacífico es conocida por provocar fuertes terremotos y tsunamis. El último gran terremoto ocurrió en 1700. Los científicos están trabajando arduamente para determinar cuándo ocurrirá el próximo gran evento sísmico. Estudian patrones antiguos de terremotos en registros geológicos, especialmente los turbiditas, que son capas de depósitos de deslizamientos submarinos. Sin embargo, un nuevo estudio pone en duda si las turbiditas son una manera confiable de rastrear terremotos pasados.

Puntos clave:

  • Investigadores de la Universidad de Texas en Austin cuestionaron la precisión de las capas de turbiditas como registro de terremotos pasados.
  • El estudio aplicó un algoritmo llamado alineamiento temporal dinámico a capas de turbiditas que datan de hace 12,000 años.
  • Los resultados mostraron que las correlaciones entre muchas muestras de turbiditas no son mejores que el azar.
  • Los hallazgos resaltan la necesidad de más investigación y de mejorar los métodos para interpretar datos geológicos.

Las turbiditas se forman cuando los sedimentos vuelven a asentarse en el fondo marino después de ser desplazados por deslizamientos submarinos. Antes, los geólogos creían que las capas de turbiditas generadas por terremotos podían identificarse entre diferentes muestras del fondo marino. Sin embargo, este estudio refuta esa idea. El análisis demostró que, en la mayoría de los casos, las capas de turbiditas no coincidían lo suficiente como para vincularlas claramente a los mismos eventos sísmicos.

Este estudio demuestra la dificultad de interpretar los registros geológicos. Los turbiditas pueden ser causadas por terremotos, pero también por tormentas, inundaciones y otros eventos. Utilizando el algoritmo de alineamiento temporal dinámico para comparar muestras de turbiditas en detalle, los investigadores descubrieron que muchas similitudes parecían ocurrir por casualidad. Esto sugiere que los métodos más antiguos podrían haber sobreestimado la frecuencia y localización de terremotos pasados.

La alineación dinámica de tiempo es un método útil que no se emplea con frecuencia en geología. Proporciona una forma coherente para que los investigadores comparen datos. Esta técnica evalúa cómo coinciden los datos de diferentes muestras, incluso si sus características físicas varían. Esto es crucial porque los turbiditas, un tipo de sedimento, pueden presentar apariencias muy distintas según su ubicación. Los resultados del algoritmo resaltan la necesidad de utilizar diversos tipos de datos y métodos para mejorar las líneas de tiempo de terremotos.

El estudio verificó sus resultados utilizando datos simulados, los cuales confirmaron su precisión. Al examinar las capas de turbiditas de muestras geológicas, las coincidencias fueron en su mayoría aleatorias, excepto en lugares que estaban a menos de 15 millas de distancia entre sí.

Comprender con precisión los registros de turbiditas es crucial para la preparación ante terremotos. Errores en la interpretación de estos registros pueden llevar a evaluaciones de riesgo incorrectas. Debemos mejorar estas líneas de tiempo utilizando mejores métodos y una variedad de datos. El objetivo es emplear nuevas herramientas de manera efectiva y analizar sus resultados con cuidado.

Este estudio no modifica significativamente la frecuencia con que creemos que ocurren terremotos en Cascadia, pero resalta la necesidad de que los geocientíficos mejoren sus métodos y recolecten datos más detallados para comprender con precisión los riesgos sísmicos pasados y futuros de la región.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1130/B37343.1

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Nora M. Nieminski, Zoltán Sylvester, Jacob A. Covault, Joan Gomberg, Lydia Staisch, Ian W. McBrearty. Turbidite correlation for paleoseismology. Geological Society of America Bulletin, 2024; DOI: 10.1130/B37343.1
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