p Terremotos ocorrem quando a tensão tectônica que se acumulou gradualmente ao longo de uma falha é liberada repentinamente. Medidas de quanto a superfície da Terra se deforma ao longo do tempo, ou a taxa de deformação, pode ser usado em modelos de risco sísmico para prever onde podem ocorrer terremotos. Uma forma que os cientistas usam para estimar a taxa de deformação é por meio de satélites em órbita e medições detalhadas de quanto as estações GPS na superfície da Terra se movem. p Existem desafios, Contudo, para usar esses dados geodésicos. As estações fornecem medições apenas em locais específicos e não estão uniformemente distribuídas - a construção de um mapa de taxa de deformação contínua requer que os cientistas façam estimativas para preencher as lacunas de dados. Esses dados interpolados adicionam incerteza aos modelos matemáticos resultantes.

p Para resolver esses problemas, Pagani et al. desenvolveu um método bayesiano transdimensional para estimar as taxas de deformação de superfície no sudoeste dos Estados Unidos, com foco na Falha de San Andreas. Seu método essencialmente dividiu a área de estudo em triângulos não sobrepostos e velocidades calculadas dentro de cada triângulo, incorporando medições das estações GPS localizadas no interior.

p A equipe não se baseou em apenas um desses modelos. Eles usaram um algoritmo de Monte Carlo de cadeia de Markov de salto reversível para produzir até centenas de milhares de tais modelos, com coordenadas ligeiramente ajustadas para esses triângulos 2D. Na verdade, entre esses modelos, até mesmo o número de triângulos pode mudar, porque o método é transdimensional, os autores não predeterminaram nenhum parâmetro. Finalmente, eles empilharam todos esses modelos juntos para gerar um mapa final da taxa de deformação contínua.

p Usando dados de teste, os autores descobriram que sua abordagem lidava com erros de dados e distribuição irregular de dados melhor do que um esquema de interpolação B spline padrão. Além disso, porque a abordagem incluiu informações de muitos modelos, ele produziu uma gama de estimativas de taxa de deformação em cada ponto e probabilidades para esses valores.

p Quando a equipe usou a nova abordagem para calcular as taxas de deformação em torno do sistema de falha de San Andreas, eles descobriram que seu mapa estava de acordo com estudos anteriores. Ele até mesmo identificou com sucesso seções rastejantes do sistema de falha de segmentos bloqueados. A técnica recém-descrita poderia ser usada por pesquisadores para desenvolver outros mapas de taxa de deformação e geralmente pode ter aplicação a outros problemas de interpolação nas geociências. p Esta história é republicada por cortesia de Eos, patrocinado pela American Geophysical Union. Leia a história original aqui.