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    Nova abordagem de modelagem por computador pode melhorar a compreensão dos terremotos de megaterrustas

    O terremoto e tsunami Tohoku que atingiu a costa do Japão em 11 de março, 2011, matou mais de 15, 000 pessoas. Pesquisadores da Universidade do Texas em Austin estão liderando esforços para desenvolver modelos de computador que possam melhorar nossa compreensão das forças que impulsionam esses terremotos devastadores. Crédito:Douglas Sprott

    Anos antes do devastador terremoto Tohoku atingir a costa do Japão em 2011, a crosta terrestre próxima ao local do terremoto estava começando a se mexer. Pesquisadores da Universidade do Texas em Austin estão usando modelos de computador para investigar se pequenos tremores detectados perto deste local podem estar relacionados ao próprio desastre.

    A pesquisa pode ajudar a aumentar a compreensão dos cientistas sobre as forças que impulsionam os terremotos megaterrustes - o tipo de terremoto mais poderoso do mundo - e melhorar a avaliação do risco de terremoto. O estudo foi publicado em 15 de dezembro, 2018, no Cartas da Terra e da Ciência Planetária .

    Autor principal Thorsten Becker, professor da Escola de Geociências UT Jackson e pesquisador do Instituto de Geofísica da Universidade do Texas, disse que este foi o primeiro estudo abrangente mostrando mudanças na atividade de tremores quase imperceptíveis antes do terremoto de megaterrugem Tohoku.

    "A parte da crosta que fica próxima ao local que eventualmente se rompeu muda o estado de estresse alguns anos antes do evento, "disse Becker." Ao demonstrar isso, nosso trabalho complementa os estudos de deformação crustal e nossa compreensão das forças que impulsionam os terremotos. "

    O Institute for Geophysics é uma unidade de pesquisa da Jackson School of Geosciences.

    Embora a localização dos tremores levante questões sobre sua potencial ligação com o terremoto, Becker disse que não se sabe no momento se os dois eventos estão relacionados. Contudo, a assinatura sísmica dos tremores está ajudando a refinar um modelo de computador que pode ajudar a desemaranhar a conexão. Esta nova técnica de modelagem permite que os cientistas criem uma imagem quadridimensional da crosta terrestre e das interações entre as placas tectônicas, mostrando como as forças que impulsionam a falha mudam ao longo do tempo.

    Uma vez que os dados sísmicos foram inseridos, o modelo combinou observações de como a placa deformou nos anos antes e depois do terremoto. Isso permitiu que os cientistas fizessem inferências sobre o tipo de forças que ocorrem no limite da placa, o ponto onde uma placa mergulha no calor da Terra, manto viscoso. Nesta camada semifundida, rochas sólidas escorrem e se comportam de maneiras inesperadas, portanto, compreender a dinâmica da camada pode ajudar a identificar a conexão entre a pressão ao longo de uma falha antes e depois de um grande terremoto.

    A nova pesquisa é significativa porque o modelo foi originalmente desenvolvido usando um conjunto de dados diferente:informações geodésicas sobre a forma da superfície da Terra. Ao obter resultados semelhantes usando diferentes conjuntos de dados - ondas sísmicas e mudanças na forma do planeta - os cientistas podem ficar muito mais confiantes sobre a precisão dos modelos de terremoto.

    Becker acredita que com a pesquisa e o suporte certos, modelos de computador avançados podem ser usados ​​para estudar a física de terremotos e talvez contribuir para melhores previsões.

    Atualmente, os cientistas podem, na melhor das hipóteses, oferecer mapas de perigo mostrando zonas de terremotos conhecidas e uma vaga probabilidade de um terremoto nas próximas décadas. Saber mais sobre quando e onde tal terremoto pode ocorrer, mesmo dentro de alguns anos, representaria uma melhoria significativa na previsão do terremoto atual e talvez permitiria às autoridades e à indústria tempo adequado para se preparar para tal evento.

    Para este fim, os autores esperam que seu estudo contribua para os esforços globais para melhorar a avaliação de risco de terremoto, como o Modeling Collaboratory for Subduction RCN, uma nova rede de colaboração em pesquisa liderada pela UT, financiada pela National Science Foundation (NSF).


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