¿Por qué aún no podemos anticipar los terremotos?

Posted Mayo 23, 2017 4:55 am by

¿Por qué aún no podemos anticipar los terremotos?
¿Por qué aún no podemos anticipar los terremotos?
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En los últimos 200 años se han registrado en Chile 97 terremotos con magnitud mayor a siete grados, y 18 con magnitud mayor a ocho grados. Algunos de ellos están entre los diez más grandes en la historia de la humanidad. 

Hace hoy justo 57 años tuvo lugar el mayor de todos. El 22 de mayo de 1960 un terremoto de magnitud 9,5 y una duración de unos diez minutos hizo temblar a todo el país, con su epicentro cerca de la ciudad de Valdivia, al sur de Chile, a unos 850 kilómetros de Santiago. Como consecuencia de la catástrofe, el eje de la Tierra se desplazó tres centímetros. Solo el terremoto de Valdivia liberó una energía comparable a la explosión de 20.000 bombas como la de Hiroshima.
Hoy en día la ciencia sigue siendo incapaz de predecir el próximo terremoto. Lo cierto es que el estudio del planeta es muy reciente, hasta principios del siglo XX no se empezaron a explicar los terremotos como movimientos internos de la Tierra y hace poco más de 50 años que la comunidad científica asumió la tectónica de placas.
Tan solo podemos escuchar mediciones sobre la superficie: percibimos las ondas producidas por movimientos (naturales o artificiales) en cualquier punto del planeta; igual que al golpear suavemente un melón podemos escuchar el sonido producido (ondas) y conocer su estado. Este tipo de problema matemático se conoce como problema inverso: se pretende adquirir toda la información posible del interior mediante información que se obtiene en algunas zonas del exterior, por medio de métodos no invasivos y con información parcial, tal como los escáneres o los ecógrafos. 
Con esta información se construyen modelos matemáticos de fenómenos como la propagación de una fractura en una roca, o el desplazamiento de una onda sísmica por el interior de la Tierra. El tipo de modelo que se obtiene es complicado de resolver: involucra ecuaciones diferenciales y muchas variables (debido a la complejidad de las zonas a modelar). Sin embargo, gracias al desarrollo matemático y computacional se está logrando un avance significativo.