Dos semanas después del trágico terremoto, se registran nuevos sismos en el sur de Turquía. Dos nuevos terremotos han vuelto a sacudir ese país en la noche del 20 de febrero del 2023. A la vista de estas réplicas y de los efectos tan catastróficos de estos fenómenos, cabe preguntarse por qué la ciencia no es capaz de saber cuándo y en qué lugar se producirán. Las nuevas técnicas de procesamiento masivo de datos mejoran la prevención sismológica, pero sigue siendo un desafío predecirlos.
Un anciano reacciona tras un nuevo terremoto de magnitud 6,3 en Hatay, Turquía, el 20 de febrero de 2023.
Los terremotos son desastres naturales temibles. A diferencia de otros fenómenos como los huracanes o las erupciones volcánicas, se producen casi sin avisar, duran apenas un minuto y tienen la capacidad de causar una gran destrucción, como vemos estas semanas en la devastación que han producido en Turquía y Siria.
Predecir un terremoto es un reto para la ciencia. A través de diferentes disciplinas de investigación se estudian los seísmos para tratar de anticipar sus efectos y adecuar los elementos urbanos. Sin embargo, el conocimiento que podemos obtener sobre estos peligros durmientes todavía es limitado.
“Si se han realizado los estudios adecuados, la geología puede indicarnos cuan grandes y dónde van a ser los terremotos, lo que no podemos determinar es cuándo”, explica Miguel Ángel Rodríguez Pascua, geólogo y científico titular del Instituto Geológico y Minero de España (IGME).
Este experto del IGME señala que uno de los principales retos de la ciencia para predecir terremotos es la ausencia de datos históricos, especialmente sobre aquellos de mayor magnitud.
La serie de terremotos del pasado 6 de febrero en Turquía y Siria fue desencadenada por dos eventos sísmicos de magnitudes 7,8 y 7,5 respectivamente, en el sistema de fallas del este de Anatolia. Dos semanas después, Turquía ha sido sacudida nuevamente por dos terremotos de magnitudes 6,4 y 5,8, que han provocado el colapso de edificios y el pánico entre los supervivientes de los primeros terremotos.
Las fallas son fracturas en la corteza terrestre sometidas a grandes presiones por parte de las placas tectónicas. Cuando el proceso de acumulación de energía por los esfuerzos –que puede durar siglos e incluso miles de años– alcanza un punto crítico, se produce un terremoto, que no es otra cosa que una rotura de la falla y la liberación de energía elástica acumulada que puede durar desde segundos a varios minutos.
En Turquía, la energía liberada por el primer evento sismológico del 6 de febrero fue 12.000 veces mayor que la que liberó el terremoto de Lorca en España en el 2011, según estiman los profesores J. M. Insua, J. J. Martínez y J. A. Álvarez, del departamento de Geodinámica, Estratigrafía y Paleontología de la Facultad de Ciencias Geológicas de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).
El sistema de fallas del este de Anatolia se considera de fallas ‘rápidas’, donde se registraron grandes terremotos hace menos de 200 años. Por el contrario, las fallas de la península ibérica, en Europa, como la de Alhama de Murcia –donde se produjo el terremoto de Lorca– acumulan energía a una velocidad baja. Los terremotos son fenómenos que se repiten en el tiempo con una frecuencia. Esto se conoce como ciclo sísmico.
“En el caso de la península ibérica, los grandes terremotos se espacian mucho en el tiempo. Eso hace que no tengamos noticias de muchos de los que han ocurrido. Si en un lugar concreto hubo un terremoto hace 3.000 años y el periodo de retorno son otros 3.000 años, estaríamos muy cerca del siguiente. Lo desconocemos, aunque si se podría si se realizan estudios geológicos adecuados”, apunta Rodríguez Pascua.
A pesar de la dificultad de obtener datos históricos, un equipo científico de la Universidad Pablo de Olavide (UPO) y de la Universidad de Sevilla (US), liderado por Francisco Martínez Álvarez y Antonio Morales Esteban, desarrolla modelos de predicción de terremotos mediante "big data".
Estas técnicas permiten procesar grandes volúmenes de datos de forma más rápida y eficiente que las técnicas estadísticas tradicionales. Además, posibilita analizar la información en tiempo real, fusionar datos de diversas fuentes –como imágenes de satélite y series temporales– y combinar técnicas avanzadas de análisis de datos como el aprendizaje automático ("machine learning") y la inteligencia artificial.
El equipo ya ha conseguido validar sus modelos experimentales en terremotos de magnitud moderada, con hasta un 80 % de fiabilidad.
Sin embargo, en el caso de los grandes terremotos los modelos estadísticos no son tan efectivos. Como los grandes sismos ocurren con muy poca frecuencia se produce un problema altamente desbalanceado, desde el punto de vista computacional. Es decir, se recogen muchas muestras de terremotos menores y pocas de los más grandes, por lo que el modelo estadístico tiende a generalizar y no tener en cuenta la existencia de la clase minoritaria, los de mayor magnitud.
“Estuvimos testeando durante un año de manera prospectiva, con umbrales mayores de 5,0, en varias regiones con una alta sismicidad (Chile, California e India). Los resultados fueron ciertamente buenos –alcanzando una precisión superior al 85 %– pero creemos que aún estamos lejos de poder predecir con exactitud, acotando mucho el dónde y el cuándo, la ocurrencia de un terremoto de estas características”, reconoce Martínez Álvarez, catedrático de la UPO.
Para desarrollar sus modelos de predicción, el equipo de Martínez y Morales utiliza habitualmente el parámetro conocido como valor-b (b-value). Este indicador relaciona la cantidad de energía que se almacena en el subsuelo, con la susceptibilidad de una región para sufrir terremotos.
“Se cree que una disminución en el b-value puede ser un precursor de un terremoto grande, mientras que un aumento puede indicar una disminución en la actividad sísmica. Cabe destacar que la predicción de terremotos basada en este parámetro es un área de investigación activa y controvertida en sismología, ya que los terremotos son fenómenos complejos y multifactoriales”, matiza Morales Esteban, profesor de la US.
Para afinar los modelos de predicción es necesario recabar más información. Por este motivo, los (as) investigadores (as) recurren a disciplinas como la paleosismología para obtener datos sobre terremotos de los que no hay registro. Mediante trincheras en el terreno se puede llegar a calcular la magnitud de terremotos que sucedieron hace 3.000 años y su estudio puede ayudar a entender dónde podrían producirse nuevos terremotos de grandes magnitudes.
No obstante, en terremotos como el de Lorca, donde la corteza terrestre no se rompió, los (as) investigadores (as) no pueden recabar los datos en el terreno y buscan información en otros lugares, como en los edificios históricos.
“En la Colegiata de San Patricio vimos bloques de sillería que ya se habían desplazado con el mismo vector que con el terremoto anterior, en el siglo XVIII. Es decir, que el terremoto del siglo XVIII fue muy parecido al del siglo XXI. Este tipo de información oculta es la que intentamos desvelar”, explica Rodríguez Pascua.
También en Lorca, el equipo de investigación pudo validar esta metodología al combinar el estudio sobre los edificios históricos, de más de 500 años de antigüedad, y los datos del acelerómetro del Instituto Geográfico Nacional (IGN), ubicado en el ayuntamiento.
Más allá de tratar de determinar cuándo y dónde puede suceder un terremoto, la ciencia también puede ayudar a prevenir los efectos geológicos de los terremotos. Mediante la cartografía del escenario sísmico, se identifica dónde y cómo es adecuado construir edificaciones.
En el caso del IGME-CSIC, los (as) investigadores (as) han participado en los planes de formación de servicios de emergencia, como la UME, para alertar sobre fenómenos geológicos como los deslizamientos y las licuefacciones.
“En zonas de vegas de los ríos y llanuras de inundación no se debería construir, pero se hace. Estos sedimentos no son roca consolidada, sino que son sedimentos blandos. Si están empapados en agua, con el paso de las ondas sísmicas durante un breve espacio de tiempo se comportan como un líquido. Esto se denomina licuefacción, y aunque construyas edificios con normas sismorresistentes, puedes ver como estos literalmente se hunden en la arena. Aunque el terremoto no hubiese causado ningún daño”, explica Rodríguez Pascua.
El geólogo afirma que estos fenómenos de licuefacción pueden prolongarse durante días después del sismo, como ocurrió en el terremoto de Acambay (México, 1912), y que pueden hacer que el suelo se mueva como un colchón de agua, como en el terremoto de Tohoku (Japón, 2011).
Otra de las consecuencias más dañinas de un terremoto son los deslizamientos. Rodríguez Pascua recuerda que en el terremoto de Amatrice (Italia, 2016) muchas carreteras quedaron inutilizadas a causa de los deslizamientos provocados por el paso de las ondas sísmicas, quedando muchos lugares solo accesibles con helicóptero.
Los equipos de emergencia deben tener en cuenta la posible aparición de estos fenómenos tras un terremoto. “Se trata de efectos geológicos de los terremotos que en ningún caso son predecibles, ni siquiera por los mapas de peligrosidad. La estadística no funciona para procesos naturales, pero sí se pueden diagnosticar realizando escenarios sísmicos”, explica el geólogo.
Una vez que ya se ha producido el terremoto, la ciencia también aporta información muy útil a los equipos de emergencia. “Nosotros buscamos el orden dentro del caos. El paso de las ondas sísmicas deja deformaciones orientadas. Hay determinadas orientaciones en las que va a ser mucho más fácil que colapse un edificio dañado si viene una réplica.
"Por ejemplo, si un edificio tiene más posibilidades de caerse en dirección Norte-Sur cortará las calles perpendiculares, es decir las Este-Oeste. Por tanto, será mejor utilizar calles paralelas a la dirección en la que colapsan los edificios (Norte-Sur), para que no nos caigan encima”, explica Rodríguez Pascua.
Por otro lado, el seguimiento de las réplicas puede permitir predecir nuevos terremotos. Al igual que en el caso de Turquía, donde el primer terremoto del 6 de febrero disparó un segundo terremoto en otra falla, en 2012 hubo una situación parecida en los sismos de Emilia-Romaña (Italia), en este caso la diferencia entre terremotos fue de casi una semana.
“Eran dos fallas muy cercanas y cuando llegamos nuestros (as) colegas italianos (as) ya habían identificado que la segunda falla se podía romper también. Y se rompió; de hecho generó más muertos que el primer terremoto. Se pueden hacer este tipo de estimaciones sobre posibles nuevos terremotos, pero no podíamos saber cuándo sería”, explica el geólogo.
En el caso de Turquía, dos semanas después de los primeros terremotos los sismos del 20 de febrero podrían repetir aquel esquema de Emilia-Romaña en 2012. Morales Esteban explica qué sería necesario para configurar un sistema de prevención y monitoreo de riesgos sísmicos en escenarios como Turquía y Siria.
“Se necesitaría una red de acelerogramas que pudiese procesar y transmitir la información en tiempo real. Además, haría falta un "software" de monitorización y cálculo en tiempo real, con el fin de poder emitir una señal de emergencia. Esa señal podría servir para advertir a los servicios de protección civil y a los cuerpos de seguridad del incremento de la probabilidad de ocurrencia de un terremoto.
Idealmente, este "software" debería estar dotado de inteligencia artificial para poder generar diferentes estados de alarma en función del análisis de los datos para tomar decisiones preventivas, tales como detener centrales nucleares u obras singulares.”
Catástrofes como la de Turquía nos recuerdan la importancia de potenciar la prevención. “Es una cuestión de organización y de inversión. Japón tiene terremotos muy importantes y no tiene los problemas que ha habido en Turquía, porque las construcciones están más preparadas”, concluye Rodríguez Pascua.
Más allá de tratar de determinar cuándo y dónde puede suceder un terremoto, la ciencia también puede ayudar a prevenir los efectos geológicos de los terremotos. Mediante la cartografía del escenario sísmico, se identifica dónde y cómo es adecuado construir edificaciones.
