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    Cientistas de dados e sismólogos usam tremores profundos para prever fortes terremotos

    Crédito:Dr. Kevin Chao

    Os pesquisadores há muito têm bons motivos para acreditar que os terremotos são inerentemente imprevisíveis. Mas uma nova descoberta da Northwestern University pode ser uma mudança sísmica para essa velha maneira de pensar.

    Uma equipe interdisciplinar descobriu recentemente que "terremotos lentos, "que liberam energia por um período de horas a meses, poderia levar a "terremotos regulares" nas proximidades. A descoberta pode ajudar os sismólogos a prever melhor alguns terremotos fortes que ocorrerão dentro de uma determinada janela de tempo, permitindo avisos e outros preparativos que podem salvar vidas.

    "Embora o aumento do estresse na crosta terrestre seja amplamente previsível, a liberação de estresse por meio de terremotos regulares é mais caótica por natureza, o que torna difícil prever quando eles podem ocorrer, "disse Kevin Chao, acadêmico de ciência de dados no Northwestern Institute on Complex Systems. "Mas nos últimos anos, mais e mais pesquisas descobriram que grandes terremotos em zonas de subducção são frequentemente precedidos por abalos e terremotos lentos. "

    Apoiado pela National Science Foundation, a pesquisa foi publicada no Journal of Geophysical Research:Solid Earth . Chao, que também é membro do Centro de Otimização e Aprendizagem Estatística da Northwestern, serviu como o primeiro autor do artigo. Suzan van der Lee, professor de ciências terrestres e planetárias no Weinberg College of Arts and Sciences de Northwestern, também contribuiu para o trabalho.

    Chao e seus colegas começaram seu trabalho há vários anos, voltando-se para uma região dentro de Taiwan, lar de aproximadamente 100 estações sísmicas que têm registrado continuamente o movimento do solo por anos. Foi lá que a equipe percebeu tremores profundos, um tipo de terremoto lento que normalmente ocorre em ciclos de dias ou semanas.

    "O tremor profundo é muito sensível a pequenas mudanças de estresse, "Chao disse." Então, decidimos usá-los como medidores de estresse para monitorar as variações locais no aumento e liberação de estresse antes e depois de grandes terremotos. "

    Para detectar e monitorar esta atividade de tremor profundo, A equipe de Chao desenvolveu um conjunto sofisticado de algoritmos e o aplicou a dados de 10 estações sísmicas em Taiwan. Eles descobriram que o tremor profundo começou a mudar seu comportamento cerca de dois meses antes da ocorrência de um terremoto de magnitude 6,4 em março de 2010 no sul de Taiwan. A duração do tremor, por exemplo, aumentou duas vezes antes deste evento e continuou a aumentar depois.

    Embora tremor profundo tenha sido relatado pela primeira vez em 2002, os cientistas não encontraram muitos casos em que o comportamento mudou antes de grandes terremotos. "Depois que o terremoto de magnitude 6,4 ocorreu, notamos um potencial para estudar tremores profundos perto do evento, "Chao disse." Identificamos o aumento na duração do tremor três semanas antes do terremoto, mas inicialmente não pudemos tirar conclusões porque as taxas de tremor aumentam o tempo todo e por diferentes razões.

    Mas três anos após a magnitude de 6,4, Chao e seus colegas notaram que suas observações da atividade de tremor coincidiram com uma gravação de GPS próxima, que indicou uma mudança na direção do movimento do solo perto de fontes de tremor.

    Ao combinar dados de observatórios da Terra, como GPS e estações sísmicas, com estatísticas e uma série de algoritmos, a equipe mostrou que mudanças nos padrões de tremores profundos podem sinalizar um terremoto iminente nas proximidades. Para testar ainda mais a descoberta, Chao examinou quatro terremotos adicionais e descobriu que existiam padrões precursores semelhantes. Ele e Van der Lee esperam que este trabalho inspire mais pesquisas baseadas em dados no campo da sismologia.

    "É necessária muito mais análise de dados desses sinais de tremor minúsculos, mas fascinantes, " ele disse, "antes que as previsões de terremotos de médio a curto prazo se tornem confiáveis."


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