Durante um terremoto, A crosta terrestre se move, ou deslizes, ao longo de fraturas na rocha chamadas falhas. Esses movimentos podem ser detectados e registrados por instrumentos geofísicos localizados em vários locais da superfície da Terra. As gravações de instrumentos geofísicos têm uma orientação diferente em relação ao epicentro do terremoto e, portanto, registram um aspecto diferente de um deslizamento de falha. Um problema importante na sismologia é reconciliar essas diferentes medições para determinar a verdadeira orientação das muitas falhas de um terremoto, bem como as tensões em grande escala que os criam.

O processo de determinação da distribuição de deslizamentos de falha que cria um determinado conjunto de observações geofísicas é chamado de inversão de deslizamento. Na era do computador, tradicionalmente, isso tem sido realizado por uma variedade de rotinas de ajuste de mínimos quadrados que tentam combinar possíveis distribuições de deslizamento com os dados observados. Contudo, esta técnica enfrenta vários desafios, incluindo a garantia de uma solução fisicamente plausível, lidar adequadamente com incertezas observacionais complexas, e determinar uma distribuição de deslizamento que varia espacialmente.

Para resolver esses problemas, técnicas modernas de inversão de escorregamento começaram a usar uma abordagem probabilística usando métodos de Monte Carlo de cadeia de Markov (MCMC). Uma abordagem MCMC tradicional supera muitos dos problemas encontrados por uma técnica de otimização como mínimos quadrados, mas pode enfrentar dificuldade ao encontrar a distribuição severamente não uniforme de observações sísmicas. Para endereçar isto, Tomita et al. desenvolveu uma técnica MCMC transdimensional. Em uma abordagem transdimensional, o número de parâmetros do modelo não é predeterminado, mas, em vez, emerge naturalmente da complexidade dos dados de entrada.

Os autores criaram sua abordagem a partir da técnica de salto reversível MCMC (rj-MCMC), uma estrutura existente para a realização de cálculos MCMC transdimensionais. Para avaliar sua abordagem, eles simularam os efeitos de um terremoto localizado em uma trincheira submarina a várias centenas de quilômetros de vários locais de observação geodésica. Eles consideraram três cenários:dois com uma mistura de locais de observação onshore e offshore e um com apenas localizações onshore.

Nos cenários mistos, a técnica rj-MCMC e a abordagem dos mínimos quadrados reproduziram a distribuição de deslizamento razoavelmente. Contudo, apenas o cálculo rj-MCMC poderia lidar com o cenário mais assimétrico de apenas observações onshore.

Finalmente, eles aplicaram o método rj-MCMC aos dados observacionais do terremoto Tōhoku-oki de 2011 no Japão, no Oceano Pacífico. Seu resultado é amplamente semelhante ao trabalho anterior sobre este evento, mas fornece uma melhor expressão dos deslizes mais substanciais. Geral, o transdimensional, abordagem probabilística parece ser uma ferramenta promissora para estudos futuros de terremotos.

Esta história é republicada por cortesia de Eos, patrocinado pela American Geophysical Union. Leia a história original aqui.