Os turistas que visitaram Whakaari / Ilha Branca em 9 de dezembro do ano passado não tiveram nenhum aviso de sua violenta erupção iminente. A explosão de vapor ácido e gases matou 21 pessoas, e a maioria dos sobreviventes sofreu ferimentos graves e queimaduras graves.

A tragédia nos levou a desenvolver um sistema de alerta precoce. Nossa pesquisa mostra padrões de atividade sísmica antes de uma erupção que tornam o aviso prévio possível. Se nosso sistema estivesse funcionando, teria disparado o alerta 16 horas antes da erupção mortal do vulcão.

Também ficamos motivados pelo fato de que vários outros vulcões da Nova Zelândia representam ameaças semelhantes. Explosões e ondas na área geotérmica de Waimangu, um destino popular para visitantes, mataram três pessoas em 1903, uma erupção na Ilha Raoul em 2006 matou uma pessoa, a balística no Monte Ruapehu em 2007 causou ferimentos graves e os turistas escaparam por pouco de duas erupções em uma caminhada de um dia popular no parque nacional de Tongariro em 2012.

Nosso sistema de alerta automatizado fornece informações de perigo em tempo real e um nível muito maior de segurança para proteger os turistas e ajudar os operadores a determinar quando é seguro visitar vulcões.

Uma história de erupções

A Nova Zelândia tem uma rede de instrumentos de monitoramento que medem continuamente até os menores movimentos da Terra. Esta rede GeoNet fornece dados de alta taxa de vulcões, incluindo Whakaari, mas não é usado atualmente como um sistema de alerta em tempo real para erupções vulcânicas.

Embora alinhado com as melhores práticas internacionais, O sistema atual de Volcano Alert Level (VAL) da GeoNet é atualizado muito lentamente, porque se baseia principalmente na opinião de especialistas e no consenso. Nem estima a probabilidade de uma erupção futura - em vez disso, dá uma visão posterior do estado do vulcão. Todas as erupções anteriores em Whakaari ocorreram nos níveis de alerta 1 ou 2 (agitação), e o nível foi então elevado somente após o evento.

Nosso estudo usa algoritmos de aprendizado de máquina e a última década de monitoramento contínuo de dados. Durante este tempo, houve cinco erupções registradas em Whakaari, muitos semelhantes ao evento de 2019. Desde 1826, ocorreram mais de 30 erupções em Whakaari. Nem todos foram tão violentos quanto 2019, mas porque há água quente e vapor presos em uma área hidrotérmica acima de uma camada rasa de magma, podemos esperar explosões destrutivas a cada um a três anos.

A erupção do ano passado foi precedida por 17 horas de alerta sísmico. Isso começou com uma forte explosão de atividade sísmica de quatro horas, que pensamos ser um fluido magmático fresco subindo para adicionar pressão ao gás e à água presos na rocha acima.

Isso levou ao seu eventual estouro, como a tampa de uma panela de pressão sendo explodida. Um sinal semelhante foi registrado 30 horas antes de uma erupção em agosto de 2013, e esteve presente (embora menos óbvio) em duas outras erupções em 2012.

Construindo um sistema de alerta precoce

Usamos algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina para analisar os dados sísmicos em busca de padrões não descobertos antes das erupções. A explosão de energia de quatro horas provou ser um sinal que muitas vezes anunciava uma erupção iminente.

Em seguida, usamos esses padrões de pré-erupção para ensinar um modelo de computador a disparar um alerta e testamos se ele poderia antecipar outras erupções com as quais não havia aprendido. Este modelo continuará a "aprender com a experiência". Cada evento sucessivo que usamos para ensiná-lo melhora sua capacidade de prever o futuro.

Também estudamos a melhor forma de otimizar quando os alertas são emitidos para tornar o sistema de alerta mais eficaz. A principal compensação é entre um sistema que é altamente sensível e gera muitos alertas e um que define a fasquia muito alta, mas também perde algumas erupções.

Estabelecemos um limite que gera um alerta cada vez que a probabilidade de uma erupção ultrapassar 8,5%. Isso significa que quando um alerta é disparado - cada um com duração de cerca de cinco dias - há uma chance de 1 em 12 de ocorrer uma erupção.

Este sistema teria gerado um alerta para quatro das últimas cinco grandes erupções em Whakaari. Teria fornecido um aviso de 16 horas para a erupção de 2019. Mas essas avaliações foram feitas com o benefício de uma retrospectiva:os sistemas de previsão só podem provar seu valor em dados futuros.

Acreditamos que há uma boa chance de erupções como o evento de 2019 ou maiores serem detectadas. A desvantagem é que os alertas, se houver ação, manteria a ilha fora do alcance de visitantes por cerca de um mês a cada ano.

Para onde vamos a partir daqui

Estamos operando o sistema há cinco meses, 24 horas por dia, 7 dias por semana, e estão trabalhando com a GNS Science sobre a melhor forma de integrar isso para fortalecer seus protocolos existentes e fornecer avisos mais oportunos sobre os vulcões da Nova Zelândia.

Pretendemos desenvolver o sistema para outros vulcões ativos da Nova Zelândia, incluindo Monte Tongariro e Monte Ruapehu, que recebem dezenas de milhares de visitantes todos os anos. Eventualmente, isso pode ser valioso para outros vulcões ao redor do mundo, como Mt Ontake no Japão, onde uma erupção de 2014 matou 63 pessoas.

Por causa do imenso valor público desses tipos de sistemas de alerta precoce, disponibilizamos todos os nossos dados e software em código aberto.

Embora a maioria das erupções no Whakaari pareçam ser previsíveis, é provável que haja eventos futuros que desafiam o aviso. Em 2016, ocorreu uma erupção que não tinha um precursor sísmico óbvio e isso não teria sido previsto pelo nosso sistema de alerta.

Erupções em outros vulcões podem ser previsíveis usando métodos semelhantes se houver dados suficientes para treinar modelos. Em todo o caso, operadores humanos, assistido ou não por sistemas de alerta precoce, continuará a desempenhar um papel importante na salvaguarda dos que vivem perto ou dos visitantes dos vulcões.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.