Seismic activity forecasting through geophysical and geochemical parameters

• Autores: David Montiel López
• Directores de la Tesis: Sergio Molina Palacios (dir. tes.), Juan José Galiana Merino (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante ( España ) en 2025
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 123
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jorge Gaspar Escribano (presid.), Antonio García Jerez (secret.), Atefe Darzi (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ciencias Experimentales y Biosanitarias por la Universidad de Alicante
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUA
• Resumen

  • El objetivo último de la sismología es la predicción de terremotos. Esta meta, aunque motivó el desarrollo de modelos que hoy en día siguen teniendo utilidad (como la Teoría del rebote elástico), se ha demostrado esquiva, inalcanzable e incluso ha propiciado desinformación dentro del campo de la sísmica. Sin embargo, sí se han observado señales precursoras antes de terremotos de magnitud moderada a alta, que van desde cambios en la química y física del agua, anomalías en lecturas de concentraciones de gases, variaciones del campo electromagnético, comportamientos anómalos en fauna, etc. No todas estas señales han podido ser relacionadas de manera consistente con el proceso de preparación del terremoto. Es por ello, que aunque hay cierto optimismo en el uso de los precursores dentro del marco de los sistemas de pronóstico operativo de la sismicidad (OEF), hay cautela en lo referente a su aplicación. Esta tesis busca sentar una base sobre la cual se pueda llevar a cabo el OEF. Para ello se evaluarán distintos parámetros y señales precursoras dentro de la familia de las señales geofísicas y geoquímicas. De entre todos los posibles candidatos a señal precursora, los cambios en la actividad sísmica son los que más resultados prometedores han arrojado. Usando la ley de Gutenberg-Richter como punto de partida en esta tesis, se evalúan los cambios en los parámetros sísmicos de esta ley (a y b) como señales precursoras del tipo geofísico. El parámetro a se relaciona con la tasa de actividad sísmica (el número de terremotos por unidad de tiempo para un área dada), mientras que el parámetro b, que expresa la ratio entre terremotos de mayor magnitud y los de menor magnitud) se ha relacionado con el estrés tectónico (a menor valor de b para un área dada, mayor estrés tectónico). En la primera de las publicaciones se hace uso de los denominados smoothing kernels para suavizar la distribución del parámetro b en el espacio optimizando para ello distintos tipos de funciones parametrizadas (tipo gaussiana o tipo exponencial). Se usa la distribución de distancias entre todos los terremotos del catálogo sísmico para ajustar la función y se emplea en dos contextos tectónicamente distintos: España y Rumanía. En el caso de España se observa que el parámetro b es menor antes de que ocurra el terremoto de Lorca de 2011 y mayor después de que éste tenga lugar. En Vrancea (región de Rumanía) puede observarse un menor valor del parámetro b para las zonas que están acumulando esfuerzo antes de que ocurran los terremotos de 2016 y 2018. En la segunda de las publicaciones se trabaja con la actividad sísmica, y para ello, se procede a analizar el declustering del catálogo. Esta etapa es importante ya que los terremotos que no sean independientes entre sí (es decir, que sean provocados por otro terremoto, como ocurre en las series sísmicas) no deben tener el mismo peso en los cálculos que los que sí lo son. Una vez optimizado el algoritmo de declustering (Gardner-Knopoff en este caso) se procede al cálculo de la actividad sísmica teniendo en cuenta una rejilla espacial y las series sísmicas identificadas en el anteriormente citado declustering. La novedad metodológica se introduce en el suavizado de la sismicidad, para la cual se usan dos parámetros geofísicos: la distancia de la celda a suavizar con respecto a la falla más cercana, y la incertidumbre epicentral dependiente del tiempo. El primer parámetro puede o bien variar en cada celda (realista) o bien ser nulo (suponemos que la mayor probabilidad de obtener un terremoto es en la propia celda). En cuanto a la incertidumbre epicentral, se trata de un parámetro que da cuenta de la evolución instrumental de la red sísmica, y por tanto, variará con el tiempo en el modelo más realista. Para probar este método se calculará la aceleración pico del suelo (PGA) y la probabilidad de excedencia de un movimiento del suelo dado usando el parámetro b dependiente del tiempo con la metodología del primer paper y se aplicaran distintos modelos de suavizado de la actividad sísmica (con las posibles opciones anteriormente citadas). También se compara el efecto de hacer declustering (y eliminar las réplicas y terremotos premonitorios) o hacer declustering pero solo identificar y quitar peso en los cálculos a los terremotos que no sean independientes. Como casos de estudio se han seleccionado España e Italia, puesto que tienen una sismicidad de poca profundidad, que en el primer caso es de baja a moderada y en el otro moderada a alta. En el caso de Italia, que exhibe mayores variaciones de la probabilidad de excedencia (RC) se observa como el terremoto premonitorio al principal de la serie de L'Aquila de 2009 genera cambios en la RC de más del 20% antes de que ocurra el terremoto principal. Con este caso de estudio ya se puede ver que el modelo que considera los terremotos dependientes (con menor peso), una distancia a la falla calculada para cada celda y una incertidumbre epicentral dependiente del tiempo da mejor resultado. En el caso de España los cambios no son tan importantes, aunque antes de algunos terremotos como el de Mula de 1999 se pueden observar cambios en la tasa de variación mensual y anual del RC. Por otra parte, se evalúan dentro de la familia de precursores geoquímicos a las anomalías del gas radón, que desde 1980 han sido ampliamente estudiados con numerosos casos en los que existe relación con el proceso de preparación de sismos de gran magnitud. Se ha seleccionado como caso de estudio a la región de Vrancea (Rumanía) por tener numerosas estaciones multiparamétricas con registros de radón de más de 5 años de duración. Para trabajar con este tipo de precursores será necesario preprocesar las señale brutas del radón para eliminar cualquier componente lineal y/o estacional presente. El radón se relaciona estrechamente con variables como la temperatura, la presión y la humedad, por tanto deberán ser tenidas en cuenta. Tras el procesamiento de la señal (donde también se habrán rellenado gaps que pudieran existir), se procede a la correlación entre las señales de las distintas estaciones con suficientes datos para el periodo de 2016 a 2023 (BISRd, LOPRd, NEHRd y VRId). Esta etapa es necesaria puesto que se quiere comprobar que el fenómeno que pueda desencadenar anomalías del radón es regional y no local o espúreo. Con las señales del residuo del radón ya es posible realizar el estudio de correlación con la actividad sísmica de la región de Vrancea. Se observa que para tres de los seis periodos seleccionados (en los que ocurren terremotos de magnitud mayor o igual que Mw4.5) el lag o retraso entre la señal de la actividad sísmica y la señal del residuo de radón se incrementa con la distancia al epicentro. Es decir, cuanto más cerca está una estación del epicentro antes se observa el pico (o anomalía) de la señal de radón antes que el pico de la actividad sísmica. Este resultado es interesante en los que OEF se refiere, puesto que el retraso en algunos casos puede llegar a ser de más de uno mes, lo cual habilitaría el pronóstico de la sismicidad de corto a medio plazo. Por otro parte, también podría habilitar la búsqueda de una función de correlación que permita calcular la actividad sísmica usando la señal del residuo del radón. Con los tres trabajos presentados, se sienta la base de un marco de trabajo en OEF, con la cual se podría generar un modelo que pueda ser usado por las autoridades para la toma de decisiones en situaciones de emergencia/pre-emergencia. Dicho modelo se esquematiza, asignando valores para el cálculo de la puntuación de alerta en un sistema semafórico (verde, ámbar y rojo). Se da un ejemplo usando todos los resultados obtenidos en la tesis, donde la puntuación se asigna por bloques dependiendo del tipo de señal precursora y la independencia de las medidas usadas. También se discute la aplicabilidad de esta metodología en el ámbito internacional, donde se destaca la importancia de la instalación de redes de sensores que permitan identificar las huellas precursoras de la sismicidad en cada región. No todas las regiones tendrán las mismas señales precursoras (o no tendrán la misma importancia de cara al pronóstico, como se ha visto en el caso de España e Italia en lo que a cambios en la actividad sísmica se refiere). Es por ello por lo que es importante reforzar la colaboración internacional para poder optimizar el desarrollo de estas redes de sensores, de manera que sea posible pronosticar la sismicidad y así poder evitar el mayor número de víctimas y daños posibles.