O sul da Califórnia tem o maior risco de terremoto de qualquer região dos EUA, mas exatamente quão arriscado e onde estão os maiores riscos permanece uma questão em aberto.

Terremotos ocorrem com pouca frequência e dependem de fatores geológicos complexos nas profundezas do subsolo, tornando-os difíceis de prever com antecedência de forma confiável. Por essa razão, prever terremotos significa confiar em enormes modelos de computador e simulações multifacetadas, que recriam a física das rochas e a geologia regional e requerem grandes supercomputadores para serem executados.

Em junho de 2017, uma equipe de pesquisadores do U.S. Geological Survey e do Southern California Earthquake Center (SCEC) publicou um importante artigo em Cartas de pesquisa sismológica que resumiu os resultados científicos e de risco de um dos maiores e mais conhecidos projetos de simulação de terremotos:The Uniform California Earthquake Rupture Forecast (UCERF3).

Os resultados se basearam em cálculos realizados no supercomputador Stampede original no Texas Advanced Computing Center, recursos do Centro de Computação de Alto Desempenho da University of Southern California, bem como o recém-implantado supercomputador Stampede2, ao qual a equipe de pesquisa teve acesso antecipado. (Stampede 1 e Stampede2 são financiados por doações da National Science Foundation).

"Computação de alto desempenho no sistema Stampede da TACC, e durante o período inicial do usuário do Stampede2, nos permitiu criar o que é, por todas as medidas, a previsão de terremoto mais avançada do mundo, "disse Thomas H. Jordan, diretor do Southern California Earthquake Center e um dos principais autores do artigo.

A nova previsão é o primeiro modelo baseado em falha a fornecer probabilidades de ruptura autoconsistentes desde o curtíssimo prazo - durante um período de menos de uma hora - até o muito longo prazo - até mais de um século. É também o primeiro modelo capaz de avaliar os perigos de curto prazo que resultam de sequências de múltiplos eventos de falhas complexas.

Para derivar o modelo, os pesquisadores executaram 250, 000 cenários de ruptura do estado da Califórnia, muito mais do que no modelo anterior, que simulou 8, 000 rupturas.

Entre suas novas descobertas, as simulações dos pesquisadores mostraram que na semana seguinte a um terremoto de magnitude 7,0, a probabilidade de outro terremoto de magnitude 7,0 seria até 300 vezes maior do que na semana anterior. Este cenário de rupturas em 'cascata' foi demonstrado na magnitude de 2002 7,9 Denali, Alasca, e a magnitude de 2016 7,8 Kaikoura, Terremotos na Nova Zelândia, de acordo com David Jacobson e Ross Stein de Temblor.

O aumento dramático na probabilidade de tremores secundários poderosos é devido à inclusão de uma nova classe de modelos que avaliam mudanças de curto prazo no risco sísmico com base no que se sabe sobre o agrupamento de terremotos e excitações de tremores secundários. Esses fatores nunca foram usados ​​de uma forma abrangente, modelo estadual como este.

O modelo atual também leva em consideração a probabilidade de rupturas saltando de uma falha para outra próxima, que foi observado no sistema de falhas altamente interconectado da Califórnia.

Com base nesses e em outros novos fatores, o novo modelo aumenta a probabilidade de tremores secundários poderosos, mas reduz a frequência prevista de terremotos entre magnitude 6,5 e 7,0, que não coincidiu com os registros históricos.

Mais importante, O UCERF3 pode ser atualizado com a sismicidade observada - dados em tempo real baseados em terremotos em ação - para capturar os efeitos de acionamento estático ou dinâmico que ocorrem durante uma sequência particular de eventos. A estrutura é adaptável a muitos outros sistemas de falha continental, e o componente de curto prazo pode ser aplicável à previsão de pequenos terremotos e tremores causados ​​pela atividade humana.

O impacto de tal modelo aprimorado vai além do aprimoramento científico fundamental que ele representa. Tem o potencial de impactar os códigos de construção, taxas de seguro, e a resposta do estado a um poderoso terremoto.

Disse Jordan, "O U.S. Geological Survey incluiu UCERF3 como o componente da Califórnia do National Sismic Hazard Model, e o modelo está sendo avaliado para uso em previsões operacionais de terremotos em escalas de tempo de horas a décadas. "

ESTIMANDO O CUSTO PARA RECONSTRUIR

Além de prever a probabilidade de um terremoto, modelos como o UCERF3 ajudam a prever os custos associados a terremotos na região. Nos últimos meses, os pesquisadores usaram UCERF3 e Stampede2 para criar um modelo de perda operacional de protótipo, que eles descreveram em um artigo publicado online no Earthquake Spectra em agosto.

O modelo estima as perdas financeiras estaduais para a região (os custos para reparar edifícios e outros danos) causadas por um terremoto e seus tremores secundários. A métrica de risco é baseada em uma função de vulnerabilidade e no custo total de reposição de tipos de ativos em um determinado setor censitário.

O modelo descobriu que a perda esperada por ano, quando calculada a média de muitos anos, seria de US $ 4,0 bilhões em todo o estado. Mais importante, o modelo foi capaz de quantificar como as perdas esperadas mudam com o tempo devido à atividade sísmica recente. Por exemplo, as perdas esperadas em um ano após um pico de choque principal de magnitude 7,1 para US $ 24 bilhões devido a tremores secundários potencialmente prejudiciais, um fator de seis a mais do que durante os tempos "normais".

Ser capaz de quantificar tais flutuações permitirá que as instituições financeiras, como provedores de seguros contra terremotos, para ajustar suas decisões de negócios de acordo.

"Trata-se de fornecer ferramentas que ajudarão a tornar a sociedade mais resiliente a sequências de terremotos, "diz Ned Field do USGS, outro autor principal dos dois estudos.

Embora haja uma grande incerteza tanto na sismicidade quanto nas estimativas de perda, o modelo é um passo importante para quantificar o risco de terremotos e potencialmente devastação na região, ajudando assim os tomadores de decisão a determinar se e como responder.