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Ondas de gravidade dão alerta precoce de megaterremotos e tsunamis

Os sistemas atuais de alerta de terremotos não conseguem estimar rapidamente o tamanho de grandes terremotos. Por depender de estimativas da magnitude do terremoto diretamente do tremor que ele produz, esses sistemas não conseguem distinguir entre terremotos de magnitude 8 e magnitude 9, por exemplo, embora esta última classe seja 30 vezes mais energética e destrutiva.

A boa notícia é que pesquisadores acabam de confirmar que uma onda de gravidade que as teorias diziam estar associada a terremotos muito grandes de fato pode ser usada para criar sistemas mais eficientes de alerta precoce de terremotos.

O súbito deslocamento do maciço rochoso induzido por um terremoto gera variações de densidade que, por sua vez, modificam o campo gravitacional da Terra. O sinal associado a essas perturbações transitórias da gravidade se propaga na velocidade da luz, muito mais rápido do que as ondas elásticas mais rápidas detectadas hoje - observe que isso é diferente das ondas gravitacionais cósmicas.

Com isso, essas ondas superam as limitações dos sensores inerciais, como os sismógrafos.

Além disso, um sistema baseado nessas ondas de gravidade não satura com a magnitude, o que significa que o aviso prévio de terremoto baseado em gravidade pode distinguir imediatamente entre terremotos de magnitude 8 e 9.

Só que, até agora, elas nunca haviam sido testadas para produzir alertas precoces de terremotos.

Para conseguir isto, Andrea Licciardi e seus colegas do Laboratório Nacional de Los Alamos, nos EUA, desenvolveram um sistema que capta as ondas de gravidade e as analisa usando modelos de aprendizado profundo. O resultado comprova que é possível estimar a magnitude de um terremoto em tempo real e, assim, fornecer alertas de tsunamis.

Nosso modelo desbloqueia a estimativa em tempo real da magnitude do terremoto, usando dados rotineiramente tratados como ruído, e pode ser imediatamente transformador para o alerta precoce de tsunamis,

disse o professor Bertrand Leduc, coordenador da equipe.

A ajuda veio por meio dos chamados PEGS, sigla em inglês para "sinais rápidos de elastogravidade" (prompt elastogravity signals).

A equipe demonstrou que as ondas PEGS podem ser usadas em tempo real para rastrear o crescimento e a magnitude do terremoto imediatamente após o evento atingir uma determinada magnitude. Para isso, eles desenvolveram um modelo de aprendizado profundo que tratou informações registradas por sismômetros regionais de banda larga no Japão - hoje, esses sinais são encarados como ruído para os sismógrafos.

Depois de treinar o modelo de aprendizado profundo em um banco de dados de formas de onda sintéticas, ampliadas com o ruído real medido na rede sísmica japonesa, a equipe conseguiu mostrar o primeiro exemplo de rastreamento instantâneo de uma fonte de terremoto em dados reais.

Este modelo, combinado com dados em tempo real, poderá alertar as comunidades muito mais cedo se um megaterremoto de subducção for grande o suficiente para criar um tsunami, prevendo até mesmo se ele poderá romper os diques de proteção, ameaçando as populações costeiras.




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