Nuevas técnicas para predecir deslizamientos tras el sismo en Sichuan usando datos GNSS

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Juanita Lopez
- en
Superposición de datos GNSS en áreas propensas a deslizamientos de tierra en Sichuan.

MadridInvestigadores utilizaron datos de Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS) para prever deslizamientos de tierra tras un terremoto de magnitud 6.8 en el condado de Luding, provincia de Sichuan, en 2022. Sus métodos localizaron correctamente alrededor del 80% de las zonas afectadas en aproximadamente 40 minutos. Esta técnica podría mejorar los tiempos de respuesta ante desastres y reducir los daños en futuros terremotos.

El terremoto de Luding provocó más de 6,000 deslizamientos de tierra, afectando alrededor de 3,500 kilómetros cuadrados. Dada la topografía de la zona y la frecuencia de sismos, la magnitud de los daños no fue sorprendente. Es crucial llevar a cabo una vigilancia continua y mejorar los métodos de predicción para manejar mejor los riesgos de deslizamientos en la región.

Puntos clave del estudio incluyen:

  • Los datos GNSS permiten medir el movimiento del suelo durante un terremoto.
  • Los investigadores desarrollaron un método para construir modelos de deslizamiento utilizando datos GNSS.
  • Las simulaciones basadas en la física con estos modelos miden la velocidad máxima del suelo.
  • Un algoritmo de aprendizaje automático predice la distribución espacial de deslizamientos de tierra.

China emplea más de 10,000 acelerómetros de bajo costo llamados MEMS en su sistema de alerta sísmica. Al combinar datos de estos dispositivos MEMS con información de GNSS, se mejora la precisión de las predicciones de deslizamientos de tierra. Este enfoque combinado garantiza un monitoreo exhaustivo.

Los hallazgos indican que los datos de GNSS pueden prever deslizamientos de tierra rápidamente. Estas nuevas tecnologías podrían mejorar notablemente nuestra respuesta a desastres.

Combinar datos de GNSS con información de MEMS fortalece el sistema de monitoreo. Esta integración de datos puede reducir la probabilidad de falsas alarmas y hacer que las predicciones de deslizamientos de tierra sean más precisas. A medida que las computadoras se vuelvan más rápidas, se necesitará menos tiempo para realizar estas predicciones, permitiendo respuestas más rápidas.

Esta investigación puede ser útil en otras regiones con paisajes y riesgos sísmicos similares, no solo en la provincia de Sichuan. La adopción de esta tecnología a nivel mundial podría revolucionar la gestión de deslizamientos de tierra provocados por terremotos.

Las investigaciones futuras deberán concentrarse en algunos puntos cruciales:

  • Mejorar la precisión y velocidad de los métodos basados en GNSS.
  • Integrar aún más los datos de GNSS con otros sensores como MEMS.
  • Ampliar el alcance geográfico de los modelos predictivos.
  • Entrenar los algoritmos de aprendizaje automático con una variedad más diversa de terremotos.

Este estudio demuestra un avance significativo en la gestión de desastres naturales. El uso del GNSS para predecir deslizamientos puede ayudar a reducir los daños causados por terremotos. A medida que la tecnología avanza, mejoramos en la protección de personas y bienes contra estos peligros.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1785/0220240069

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Lei Xia, Kejie Chen, Chenyong Fang, Xin Wang, Wenqiang Wang, Guoguang Wei, Ji Wang, Haishan Chai, Hai Zhu, Zhenguo Zhang. Feasibility of Coseismic Landslide Prediction Based on GNSS Observations: A Case Study of the 2022 Ms 6.8 Luding, China, Earthquake. Seismological Research Letters, 2024; DOI: 10.1785/0220240069
Ciencia: Últimas noticias
Leer siguiente:

Compartir este artículo

Comentarios (0)

Publicar un comentario
NewsWorld

NewsWorld.app es un sitio de noticias premium gratuito. Proporcionamos noticias independientes y de alta calidad sin cobrar por artículo y sin un modelo de suscripción. NewsWorld cree que las noticias generales, de negocios, económicas, tecnológicas y de entretenimiento deberían ser accesibles a un alto nivel de forma gratuita. Además, NewsWorld es increíblemente rápido y utiliza tecnología avanzada para presentar artículos de noticias en un formato altamente legible y atractivo para el consumidor.


© 2024 NewsWorld™. Todos los derechos reservados.