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Predicción de terremotos

La predicción de terremotos es una rama de la ciencia de la sismología que se ocupa de la especificación del tiempo, la ubicación y la magnitud de futuros terremotos dentro de límites establecidos, [1] [a] y, en particular, "la determinación de parámetros para el próximo terremoto fuerte que ocurrirá en una región". [2] La predicción de terremotos a veces se distingue del pronóstico de terremotos , que puede definirse como la evaluación probabilística del riesgo general de terremotos, incluida la frecuencia y la magnitud de los terremotos dañinos en un área determinada durante años o décadas. [3] [b]

La predicción puede distinguirse además de los sistemas de alerta de terremotos , que, al detectar un terremoto, proporcionan una advertencia en tiempo real de segundos a las regiones vecinas que podrían verse afectadas.

En la década de 1970, los científicos eran optimistas respecto de que pronto se encontraría un método práctico para predecir terremotos, pero en la década de 1990, los continuos fracasos llevaron a muchos a cuestionar si era siquiera posible. [4] No se han producido predicciones demostrablemente exitosas de grandes terremotos, y las pocas afirmaciones de éxito son controvertidas. Por ejemplo, la afirmación más famosa de una predicción exitosa es la supuesta para el terremoto de Haicheng de 1975. [5] Un estudio posterior dijo que no había ninguna predicción válida a corto plazo. [6] Las búsquedas exhaustivas han informado de muchos posibles precursores de terremotos, pero, hasta ahora, dichos precursores no se han identificado de manera confiable en escalas espaciales y temporales significativas. [7] Si bien parte de la comunidad científica sostiene que, teniendo en cuenta los precursores no sísmicos y con suficientes recursos para estudiarlos exhaustivamente, la predicción podría ser posible, la mayoría de los científicos son pesimistas y algunos sostienen que la predicción de terremotos es inherentemente imposible. [8]

Evaluación de predicciones de terremotos

Las predicciones se consideran significativas si se puede demostrar que son acertadas más allá de la casualidad. [9] Por lo tanto, se utilizan métodos de prueba de hipótesis estadísticas para determinar la probabilidad de que un terremoto como el predicho ocurra de todos modos (la hipótesis nula ). Luego se evalúan las predicciones probando si se correlacionan con los terremotos reales mejor que la hipótesis nula. [10]

En muchos casos, sin embargo, la naturaleza estadística de la ocurrencia de terremotos no es simplemente homogénea. La agrupación ocurre tanto en el espacio como en el tiempo. [11] En el sur de California, aproximadamente el 6% de los terremotos M≥3.0 son "seguidos por un terremoto de mayor magnitud dentro de los 5 días y 10 km". [12] En el centro de Italia, el 9,5% de los terremotos M≥3.0 son seguidos por un evento mayor dentro de las 48 horas y 30 km. [13] Si bien estas estadísticas no son satisfactorias para fines de predicción (dando de diez a veinte falsas alarmas por cada predicción exitosa), sesgarán los resultados de cualquier análisis que suponga que los terremotos ocurren aleatoriamente en el tiempo, por ejemplo, como se deduce de un proceso de Poisson . Se ha demostrado que un método "ingenuo" basado únicamente en la agrupación puede predecir con éxito alrededor del 5% de los terremotos; "mucho mejor que el 'casualidad'". [14]

El dilema: ¿alarmarse o no alarmarse? Se supone que, además de las autoridades, también se advierte a la población.

Como el propósito de la predicción a corto plazo es permitir la adopción de medidas de emergencia para reducir las muertes y la destrucción, no avisar de un terremoto importante que ocurra, o al menos no evaluar adecuadamente el peligro, puede dar lugar a responsabilidades legales o incluso a una purga política. Por ejemplo, se ha informado de que miembros de la Academia China de Ciencias fueron purgados por "haber ignorado las predicciones científicas del desastroso terremoto de Tangshan del verano de 1976". [15] Tras el terremoto de L'Aquila de 2009 , siete científicos y técnicos en Italia fueron condenados por homicidio, pero no tanto por no haber previsto el terremoto, en el que murieron unas 300 personas, sino por dar garantías indebidas a la población -una víctima lo calificó de "anestesio"- de que no habría un terremoto grave y, por tanto, no habría necesidad de tomar precauciones. [16] Pero avisar de un terremoto que no ocurre también implica un coste: no sólo el de las medidas de emergencia en sí, sino el de los trastornos civiles y económicos. [17] Las falsas alarmas, incluidas las que se cancelan, también socavan la credibilidad y, por lo tanto, la eficacia de las futuras alertas. [18] En 1999 se informó [19] que China estaba introduciendo "reglamentos estrictos destinados a eliminar las alertas de terremotos 'falsos', con el fin de evitar el pánico y la evacuación masiva de ciudades provocadas por pronósticos de grandes temblores". Esto fue motivado por "más de 30 alertas de terremotos no oficiales... en los últimos tres años, ninguna de las cuales ha sido precisa". [c] La compensación aceptable entre los terremotos no detectados y las falsas alarmas depende de la valoración social de estos resultados. La tasa de ocurrencia de ambos debe considerarse al evaluar cualquier método de predicción. [20]

En un estudio de 1997 [21] sobre la relación costo-beneficio de la investigación de predicción de terremotos en Grecia, Stathis Stiros sugirió que incluso un método de predicción (hipotético) excelente sería de una utilidad social cuestionable, porque "es poco probable que se logre con éxito una evacuación organizada de centros urbanos", mientras que "también se pueden prever el pánico y otros efectos secundarios indeseables". Encontró que los terremotos matan a menos de diez personas por año en Grecia (en promedio), y que la mayoría de esas muertes ocurrieron en grandes edificios con problemas estructurales identificables. Por lo tanto, Stiros afirmó que sería mucho más rentable concentrar los esfuerzos en identificar y mejorar los edificios inseguros. Dado que el número de muertos en las carreteras griegas es de más de 2300 por año en promedio, argumentó que también se salvarían más vidas si todo el presupuesto de Grecia para predicción de terremotos se hubiera utilizado en cambio para la seguridad de las calles y las carreteras. [22]

Métodos de predicción

La predicción de terremotos es una ciencia inmadura, que aún no ha permitido predecir con éxito un terremoto a partir de los primeros principios físicos. Por lo tanto, la investigación sobre métodos de predicción se centra en el análisis empírico, con dos enfoques generales: o bien la identificación de precursores distintivos de los terremotos, o bien la identificación de algún tipo de tendencia o patrón geofísico en la sismicidad que pueda preceder a un gran terremoto. [23] Los métodos precursores se utilizan en gran medida debido a su utilidad potencial para la predicción o el pronóstico de terremotos a corto plazo, mientras que los métodos de "tendencia" se consideran generalmente útiles para la predicción, la predicción a largo plazo (escala de tiempo de 10 a 100 años) o la predicción a mediano plazo (escala de tiempo de 1 a 10 años). [24]

Precursores

Un precursor de terremoto es un fenómeno anómalo que podría dar una advertencia eficaz de un terremoto inminente. [d] Los informes de estos, aunque generalmente se reconocen como tales solo después del evento, se cuentan por miles, [26] algunos de los cuales se remontan a la antigüedad. [27] Ha habido alrededor de 400 informes de posibles precursores en la literatura científica, de aproximadamente veinte tipos diferentes, [28] que abarcan desde la aeronomía hasta la zoología. [29] Ninguno ha resultado ser confiable para los fines de la predicción de terremotos. [30]

A principios de 1990, la IASPEI solicitó candidaturas para una lista preliminar de precursores significativos. Se presentaron cuarenta candidaturas, de las cuales se seleccionaron cinco como posibles precursores significativos, dos de ellas basadas en una sola observación cada una. [31]

Tras una revisión crítica de la literatura científica, la Comisión Internacional de Pronóstico de Terremotos para la Protección Civil (ICEF) concluyó en 2011 que había "un margen considerable para mejoras metodológicas en este tipo de investigación". [32] En particular, muchos casos de precursores notificados son contradictorios, carecen de una medida de amplitud o, en general, no son adecuados para una evaluación estadística rigurosa. Los resultados publicados están sesgados hacia los resultados positivos, por lo que la tasa de falsos negativos (terremoto pero sin señal precursora) no está clara. [33]

Comportamiento animal

Una vez que un terremoto ya ha comenzado, las ondas de presión ( ondas P ) viajan dos veces más rápido que las ondas transversales más dañinas ( ondas s ). [34] Por lo general, los humanos no las notan, pero algunos animales pueden notar las vibraciones más pequeñas que llegan unas pocas o unas pocas docenas de segundos antes del temblor principal y alarmarse o exhibir otro comportamiento inusual. [35] [36] Los sismómetros también pueden detectar ondas P, y los sistemas electrónicos de alerta de terremotos aprovechan la diferencia de tiempo para proporcionar a los humanos unos segundos para trasladarse a un lugar más seguro.

Una revisión de estudios científicos disponibles a partir de 2018 que cubren más de 130 especies no encontró evidencia suficiente para demostrar que los animales podrían proporcionar advertencias de terremotos con horas, días o semanas de anticipación. [37] Las correlaciones estadísticas sugieren que algunos comportamientos animales inusuales informados se deben a terremotos más pequeños ( premonitorios ) que a veces preceden a un terremoto grande, [38] que, si son lo suficientemente pequeños, pueden pasar desapercibidos para las personas. [39] Los premonitorios también pueden causar cambios en las aguas subterráneas o liberar gases que pueden ser detectados por los animales. [38] Los premonitorios también son detectados por sismómetros y durante mucho tiempo se han estudiado como posibles predictores, pero sin éxito (ver #Patrones de sismicidad). Los sismólogos no han encontrado evidencia de cambios físicos o químicos a mediano plazo que predigan terremotos que los animales podrían estar sintiendo. [37]

Durante miles de años se han registrado informes anecdóticos de comportamientos extraños de animales antes de terremotos. [35] Algunos comportamientos animales inusuales pueden atribuirse erróneamente a un terremoto cercano. El efecto de la memoria flash hace que los detalles poco destacables se vuelvan más memorables y más significativos cuando se asocian con un evento emocionalmente poderoso como un terremoto. [40] Incluso la gran mayoría de los informes científicos en la revisión de 2018 no incluyeron observaciones que mostraran que los animales no actuaran de manera inusual cuando no estaba a punto de ocurrir un terremoto, lo que significa que no se estableció que el comportamiento fuera predictivo. [38]

La mayoría de los investigadores que estudian la predicción animal de terremotos se encuentran en China y Japón. [35] La mayoría de las observaciones científicas provienen del terremoto de Canterbury de 2010 en Nueva Zelanda, el terremoto de Otaki de 1984 en Japón y el terremoto de L'Aquila de 2009 en Italia. [38]

Los animales que se sabe que son magnetorreceptivos podrían ser capaces de detectar ondas electromagnéticas en los rangos de frecuencias ultrabajas y extremadamente bajas que llegan a la superficie de la Tierra antes de un terremoto, lo que provoca un comportamiento extraño. Estas ondas electromagnéticas también podrían causar ionización del aire , oxidación del agua y posible intoxicación por agua, que otros animales podrían detectar. [41]

Dilatancia-difusión

En la década de 1970, la hipótesis de la dilatación-difusión fue muy valorada por proporcionar una base física para varios fenómenos considerados como posibles precursores de terremotos. [42] Se basaba en "evidencia sólida y repetible" [43] de experimentos de laboratorio de que la roca cristalina altamente estresada experimentaba un cambio en el volumen, o dilatación , [e] que causa cambios en otras características, como la velocidad sísmica y la resistividad eléctrica, e incluso elevaciones a gran escala de la topografía. Se creía que esto sucedía en una "fase preparatoria" justo antes del terremoto y que, por lo tanto, un monitoreo adecuado podría advertir de un terremoto inminente.

La detección de variaciones en las velocidades relativas de las ondas sísmicas primarias y secundarias –expresadas como Vp/Vs– a medida que pasaban por una zona determinada fue la base para predecir el terremoto de Blue Mountain Lake (Nueva York) de 1973 y el de Riverside (California) de 1974. [45] Aunque estas predicciones eran informales e incluso triviales, su aparente éxito fue visto como una confirmación tanto de la dilatación como de la existencia de un proceso preparatorio, lo que llevó a lo que posteriormente se denominó "declaraciones exageradamente optimistas" [42] de que la predicción exitosa de un terremoto "parece estar al borde de la realidad práctica". [46]

Sin embargo, muchos estudios cuestionaron estos resultados [47] y la hipótesis finalmente languideció. Un estudio posterior demostró que "falló por varias razones, en gran medida asociadas con la validez de los supuestos en los que se basaba", incluida la suposición de que los resultados de laboratorio se pueden ampliar al mundo real [48] . Otro factor fue el sesgo de la selección retrospectiva de criterios [49] . Otros estudios han demostrado que la dilatación es tan insignificante que Main et al. 2012 concluyeron: "El concepto de una 'zona de preparación' a gran escala que indica la magnitud probable de un evento futuro sigue siendo tan etéreo como el éter que pasó desapercibido en el experimento de Michelson-Morley ".

Cambios en Vpag/Vs

V p es el símbolo de la velocidad de una onda sísmica "P" (primaria o de presión) que pasa a través de la roca, mientras que V s es el símbolo de la velocidad de la onda "S" (secundaria o de corte). Experimentos de laboratorio a pequeña escala han demostrado que la relación de estas dos velocidades, representadas como V p / V s , cambia cuando la roca está cerca del punto de fractura. En la década de 1970 se consideró un avance probable cuando los sismólogos rusos informaron haber observado tales cambios (posteriormente descartados. [50] ) en la región de un terremoto posterior. [51] Este efecto, así como otros posibles precursores, se ha atribuido a la dilatación, donde la roca estresada hasta cerca de su punto de ruptura se expande (dilata) ligeramente. [52]

El estudio de este fenómeno cerca del lago Blue Mountain en el estado de Nueva York condujo a una predicción exitosa aunque informal en 1973, [53] y se le atribuyó la predicción del terremoto de Riverside (California) de 1974. [45] Sin embargo, no se han producido éxitos adicionales y se ha sugerido que estas predicciones fueron una casualidad. [54] Una anomalía V p / V s fue la base de una predicción de 1976 de un terremoto de M 5,5 a 6,5 ​​cerca de Los Ángeles, que no ocurrió. [55] Otros estudios basados ​​en explosiones de canteras (más precisos y repetibles) no encontraron tales variaciones, [56] mientras que un análisis de dos terremotos en California encontró que las variaciones informadas probablemente fueron causadas por otros factores, incluida la selección retrospectiva de datos. [57] Geller (1997) señaló que los informes de cambios significativos de velocidad han cesado desde aproximadamente 1980.

Emisiones de radón

La mayoría de las rocas contienen pequeñas cantidades de gases que pueden distinguirse isotópicamente de los gases atmosféricos normales. Hay informes de picos en las concentraciones de dichos gases antes de un gran terremoto; esto se ha atribuido a la liberación debido al estrés presísmico o la fractura de la roca. Uno de estos gases es el radón , producido por la desintegración radiactiva de las trazas de uranio presentes en la mayoría de las rocas. [58] El radón es potencialmente útil como predictor de terremotos porque es radiactivo y, por lo tanto, se detecta fácilmente, [f] y su corta vida media (3,8 días) hace que los niveles de radón sean sensibles a las fluctuaciones a corto plazo.

Una recopilación de 2009 [59] enumeró 125 informes de cambios en las emisiones de radón antes de 86 terremotos desde 1966. Sin embargo, la Comisión Internacional de Pronóstico de Terremotos para la Protección Civil (ICEF) encontró en su revisión crítica de 2011 que los terremotos con los que supuestamente se vinculan estos cambios ocurrieron hasta mil kilómetros de distancia, meses después, y en todas las magnitudes. En algunos casos, las anomalías se observaron en un sitio distante, pero no en sitios más cercanos. La ICEF no encontró "ninguna correlación significativa". [60]

Anomalías electromagnéticas

Las observaciones de perturbaciones electromagnéticas y su atribución al proceso de falla sísmica se remontan al Gran Terremoto de Lisboa de 1755, pero prácticamente todas esas observaciones anteriores a mediados de la década de 1960 son inválidas porque los instrumentos utilizados eran sensibles al movimiento físico. [61] Desde entonces, varios fenómenos eléctricos, electroresistivos y magnéticos anómalos se han atribuido a cambios precursores de tensión y deformación que preceden a los terremotos, [62] aumentando las esperanzas de encontrar un precursor fiable de los terremotos. [63] Aunque un puñado de investigadores han ganado mucha atención con teorías de cómo se podrían generar tales fenómenos o afirmaciones de haber observado tales fenómenos antes de un terremoto, no se ha demostrado que tales fenómenos sean un precursor real.

En un estudio de 2011 realizado por la Comisión Internacional de Pronóstico de Terremotos para la Protección Civil (ICEF) [64] se determinó que los precursores electromagnéticos "más convincentes" eran anomalías magnéticas de frecuencia ultrabaja , como el evento de Corralitos (que se analiza más adelante) registrado antes del terremoto de Loma Prieta de 1989. Sin embargo, ahora se cree que la observación fue un mal funcionamiento del sistema. El estudio del terremoto de Parkfield de 2004, que fue monitoreado de cerca, no encontró evidencia de señales electromagnéticas precursoras de ningún tipo; estudios posteriores demostraron que los terremotos con magnitudes inferiores a 5 no producen señales transitorias significativas. [65] La ICEF consideró que la búsqueda de precursores útiles no había tenido éxito. [66]

Señales eléctricas sísmicas VAN

La teoría más promocionada y criticada sobre la existencia de un precursor electromagnético es el método VAN de los profesores de física Panayiotis Varotsos , Kessar Alexopoulos y Konstantine Nomicos (VAN) de la Universidad de Atenas . En un artículo de 1981 [67] afirmaron que midiendo voltajes geoeléctricos –lo que ellos llamaban “señales eléctricas sísmicas” (SES)– podían predecir terremotos. [g]

En 1984, afirmaron que había una "correspondencia uno a uno" entre el SES y los terremotos [68] , es decir, que " cada ecuación de magnitud considerable está precedida por un SES y, a la inversa, cada SES siempre está seguido por un SES cuya magnitud y epicentro pueden predecirse de manera fiable" [69] , apareciendo el SES entre 6 y 115 horas antes del terremoto. Como prueba de su método, afirmaron una serie de predicciones acertadas. [70]

Aunque su informe fue "saludado por algunos como un gran avance", [h] entre los sismólogos fue recibido con una "ola de escepticismo generalizado". [72] En 1996, un artículo VAN enviado a la revista Geophysical Research Letters recibió una revisión pública por pares sin precedentes por parte de un amplio grupo de revisores, y el artículo y las revisiones se publicaron en un número especial; [73] la mayoría de los revisores encontraron que los métodos de VAN eran defectuosos. El mismo año se plantearon críticas adicionales en un debate público entre algunos de los directores. [74] [i]

Una crítica principal fue que el método es geofísicamente inverosímil y científicamente erróneo. [76] Objeciones adicionales incluyeron la falsedad demostrable de la supuesta relación uno a uno entre terremotos y SES, [77] la improbabilidad de que un proceso precursor genere señales más fuertes que cualquiera de las observadas en los terremotos reales, [78] y la muy alta probabilidad de que las señales fueran creadas por el hombre. [79] [j] Trabajos posteriores en Grecia han rastreado "señales eléctricas transitorias anómalas" similares a SES hasta fuentes humanas específicas, y encontraron que tales señales no están excluidas por los criterios utilizados por VAN para identificar SES. [81] Trabajos más recientes, al emplear métodos modernos de física estadística, es decir, análisis de fluctuación desestacionalizada (DFA), DFA multifractal y transformada wavelet revelaron que los SES se distinguen claramente de las señales producidas por fuentes creadas por el hombre. [82] [83]

La validez del método VAN, y por lo tanto la importancia predictiva de SES, se basó principalmente en la afirmación empírica de un éxito predictivo demostrado. [84] Se han descubierto numerosas debilidades en la metodología VAN, [k] y en 2011 la Comisión Internacional de Pronóstico de Terremotos para Protección Civil concluyó que la capacidad de predicción reclamada por VAN no podía ser validada. [85] La mayoría de los sismólogos consideran que VAN ha sido "rotundamente desacreditado". [86] Por otro lado, la Sección "Precursores y predicción de terremotos" de "Encyclopedia of Solid Earth Geophysics: part of "Encyclopedia of Earth Sciences Series" (Springer 2011) termina de la siguiente manera (justo antes de su resumen): "recientemente se ha demostrado que al analizar series temporales en un dominio temporal recientemente introducido, "tiempo natural", se puede identificar claramente el enfoque del estado crítico [Sarlis et al. 2008]. De esta manera, parece que han logrado acortar el tiempo de predicción de VAN a sólo unos pocos días [Uyeda y Kamogawa 2008]. Esto significa que los datos sísmicos pueden desempeñar un papel asombroso como precursores a corto plazo cuando se combinan con datos SES". [87]

Desde 2001, el grupo VAN ha introducido un concepto que denominan "tiempo natural", aplicado al análisis de sus precursores. Inicialmente se aplica a los SES para distinguirlos del ruido y relacionarlos con un posible terremoto inminente. En caso de verificación (clasificación como "actividad SES"), el análisis del tiempo natural se aplica adicionalmente a la sismicidad general posterior del área asociada con la actividad SES, con el fin de mejorar el parámetro de tiempo de la predicción. El método trata el inicio del terremoto como un fenómeno crítico . [88] [89] Una revisión del método VAN actualizado en 2020 dice que sufre una gran cantidad de falsos positivos y, por lo tanto, no se puede utilizar como protocolo de predicción. [90] El grupo VAN respondió señalando malentendidos en el razonamiento específico. [91]

Anomalía de Corralitos

Probablemente el evento sismo-electromagnético más celebrado de todos los tiempos, y uno de los ejemplos más frecuentemente citados de un posible precursor de terremoto, es la anomalía de Corralitos de 1989. [92] En el mes anterior al terremoto de Loma Prieta de 1989 , las mediciones del campo magnético de la Tierra a frecuencias ultrabajas realizadas con un magnetómetro en Corralitos, California , a sólo 7 km del epicentro del inminente terremoto, comenzaron a mostrar aumentos anómalos en amplitud. Sólo tres horas antes del terremoto, las mediciones se dispararon a unas treinta veces más de lo normal, con amplitudes que disminuyeron después del terremoto. Tales amplitudes no se habían visto en dos años de funcionamiento, ni en un instrumento similar ubicado a 54 km de distancia. Para muchas personas, tal aparente localidad en el tiempo y el espacio sugería una asociación con el terremoto. [93]

Posteriormente se instalaron magnetómetros adicionales en el norte y el sur de California, pero después de diez años y varios terremotos de gran magnitud, no se han observado señales similares. Estudios más recientes han puesto en duda la conexión, atribuyendo las señales de Corralitos a una perturbación magnética no relacionada [94] o, incluso más simplemente, a un mal funcionamiento del sistema de sensores. [95]

Física de Freund

En sus investigaciones sobre la física cristalina, Friedemann Freund descubrió que las moléculas de agua incrustadas en la roca pueden disociarse en iones si la roca se encuentra bajo una tensión intensa. Los portadores de carga resultantes pueden generar corrientes de batería en determinadas condiciones. Freund sugirió que quizás estas corrientes podrían ser responsables de los precursores de los terremotos, como la radiación electromagnética, las luces sísmicas y las perturbaciones del plasma en la ionosfera. [96] El estudio de dichas corrientes e interacciones se conoce como "física de Freund". [97] [98] [99]

La mayoría de los sismólogos rechazan la sugerencia de Freund de que las señales generadas por la tensión pueden detectarse y utilizarse como precursoras, por varias razones. En primer lugar, se cree que la tensión no se acumula rápidamente antes de un gran terremoto y, por lo tanto, no hay razón para esperar que se generen grandes corrientes rápidamente. En segundo lugar, los sismólogos han buscado exhaustivamente precursores eléctricos estadísticamente fiables, utilizando instrumentación sofisticada, y no han identificado ninguno de esos precursores. Y en tercer lugar, el agua en la corteza terrestre haría que cualquier corriente generada fuera absorbida antes de llegar a la superficie. [100]

Alteración del ciclo diario de la ionosfera
Grabación ULF* de la retención de la capa D de la ionosfera que absorbe la radiación electromagnética durante las noches anteriores al terremoto de L'Aquila, Italia, del 6/4/2009 . La anomalía está indicada en rojo.

La ionosfera normalmente desarrolla su capa D inferior durante el día, mientras que por la noche esta capa desaparece a medida que el plasma que se encuentra allí se convierte en gas . Durante la noche, la capa F de la ionosfera permanece formada, a mayor altitud que la capa D. Durante la noche se forma una guía de ondas para frecuencias de radio de baja frecuencia de hasta 10 MHz ( propagación de ondas ionosféricas ) a medida que la capa F refleja estas ondas de regreso a la Tierra. La onda ionosférica se pierde durante el día, ya que la capa D absorbe estas ondas.

Se afirma que las tensiones tectónicas en la corteza terrestre causan ondas de cargas eléctricas [101] [102] que viajan a la superficie de la Tierra y afectan a la ionosfera. [103] Los registros ULF * [l] del ciclo diario de la ionosfera indican que el ciclo habitual podría verse alterado unos días antes de un terremoto fuerte y poco profundo. Cuando se produce la alteración, se observa que o bien la capa D se pierde durante el día, lo que da como resultado la elevación de la ionosfera y la formación de ondas ionosféricas, o bien la capa D aparece por la noche, lo que da como resultado un descenso de la ionosfera y, por lo tanto, la ausencia de ondas ionosféricas. [104] [105] [106]

Los centros científicos han desarrollado una red de transmisores y receptores VLF a escala global que detectan cambios en las ondas ionosféricas. Cada receptor es también un transmisor en margarita para distancias de 1000 a 10 000 kilómetros y opera en diferentes frecuencias dentro de la red. El área general bajo excitación se puede determinar dependiendo de la densidad de la red. [107] [108] Por otra parte, se ha demostrado que los eventos extremos globales como tormentas magnéticas o erupciones solares y los eventos extremos locales en la misma trayectoria VLF como otro terremoto o una erupción volcánica que ocurren en tiempo cercano al terremoto en evaluación hacen que sea difícil o imposible relacionar los cambios en las ondas ionosféricas con el terremoto de interés. [109]

En 2017, un artículo en el Journal of Geophysical Research mostró que la relación entre las anomalías ionosféricas y los grandes eventos sísmicos (M≥6.0) que ocurrieron globalmente entre 2000 y 2014 se basaba en la presencia del clima solar. Cuando los datos solares se eliminan de la serie temporal, la correlación ya no es estadísticamente significativa. [110] Un artículo posterior en Physics of the Earth and Planetary Interiors en 2020 muestra que el clima solar y las perturbaciones ionosféricas son una causa potencial para desencadenar grandes terremotos basados ​​en esta relación estadística. El mecanismo propuesto es la inducción electromagnética desde la ionosfera hasta la zona de falla. Los fluidos de falla son conductores y pueden producir corrientes telúricas en profundidad. El cambio resultante en el campo magnético local en la falla desencadena la disolución de minerales y debilita la roca, al mismo tiempo que cambia potencialmente la química y el nivel del agua subterránea. Después del evento sísmico, pueden precipitarse diferentes minerales, cambiando así nuevamente la química y el nivel del agua subterránea. [90] Este proceso de disolución y precipitación mineral antes y después de un terremoto se ha observado en Islandia. [111] Este modelo da sentido a los datos ionosféricos, sísmicos y de aguas subterráneas.

Observación satelital de la disminución esperada de la temperatura del suelo
Registro térmico nocturno del 6, 21 y 28 de enero de 2001 en la región de Gujarat, en la India. Marcado con un asterisco está el epicentro del terremoto de Bhuj del 26 de enero, que tuvo una magnitud de 7,9. El registro intermedio revela una anomalía térmica el 21 de enero, que se muestra en rojo. En el siguiente registro, 2 días después del terremoto, la anomalía térmica ha desaparecido.

Una forma de detectar la movilidad de las tensiones tectónicas es detectar las temperaturas elevadas localmente en la superficie de la corteza medidas por satélite . Durante el proceso de evaluación, se elimina el fondo de variación diaria y el ruido debido a las perturbaciones atmosféricas y las actividades humanas antes de visualizar la concentración de tendencias en el área más amplia de una falla. Este método se ha aplicado experimentalmente desde 1995. [112] [113] [114] [115]

En una nueva aproximación para explicar el fenómeno, Friedmann Freund de la NASA ha propuesto que la radiación infrarroja captada por los satélites no se debe a un aumento real de la temperatura superficial de la corteza. Según esta versión, la emisión es el resultado de la excitación cuántica que se produce en la reconexión química de los portadores de carga positiva ( agujeros ) que viajan desde las capas más profundas a la superficie de la corteza a una velocidad de 200 metros por segundo. La carga eléctrica surge como resultado del aumento de las tensiones tectónicas a medida que se acerca el momento del terremoto. Esta emisión se extiende superficialmente hasta 500 x 500 kilómetros cuadrados para eventos muy grandes y se detiene casi inmediatamente después del terremoto. [116]

Tendencias

En lugar de buscar fenómenos anómalos que puedan ser señales precursoras de un terremoto inminente, otros métodos de predicción de terremotos buscan tendencias o patrones que conduzcan a un terremoto. Como estas tendencias pueden ser complejas e involucrar muchas variables, a menudo se necesitan técnicas estadísticas avanzadas para comprenderlas, por lo que a veces se las llama métodos estadísticos. Estos métodos también tienden a ser más probabilísticos y a tener períodos de tiempo más amplios, por lo que se fusionan con la predicción de terremotos. [ cita requerida ]

Predicción inmediata

La predicción de terremotos , sugerida en 2016 [117] [118], es la estimación del estado dinámico actual de un sistema sismológico, basado en el tiempo natural introducido en 2001. [119] Se diferencia de la previsión, que tiene como objetivo estimar la probabilidad de un evento futuro [120], pero también se considera una base potencial para la previsión. [117] [121] Los cálculos de predicción inmediata producen el "puntaje de potencial sísmico", una estimación del nivel actual de progreso sísmico. [122] Las aplicaciones típicas son: grandes terremotos y tsunamis globales, [123] réplicas y sismicidad inducida, [121] [124] sismicidad inducida en campos de gas, [125] riesgo sísmico para megaciudades globales, [120] estudio de la agrupación de grandes terremotos globales, [126] etc.

Rebote elástico

Incluso la roca más rígida no es perfectamente rígida. Si se aplica una gran fuerza (como la que se da entre dos inmensas placas tectónicas que se mueven una sobre la otra), la corteza terrestre se doblará o deformará. Según la teoría del rebote elástico de Reid (1910), con el tiempo la deformación (tensión) se vuelve lo suficientemente grande como para que algo se rompa, normalmente en una falla existente. El deslizamiento a lo largo de la fractura (un terremoto) permite que la roca de cada lado rebote a un estado menos deformado. En el proceso, la energía se libera en diversas formas, incluidas las ondas sísmicas. [127] El ciclo de fuerza tectónica que se acumula en la deformación elástica y se libera en un rebote repentino se repite. Como el desplazamiento de un solo terremoto varía de menos de un metro a alrededor de 10 metros (para un terremoto de magnitud 8), [128] la existencia demostrada de grandes desplazamientos de deslizamiento de rumbo de cientos de millas muestra la existencia de un ciclo sísmico de larga duración. [129] [m]

Terremotos característicos

Las fallas sísmicas más estudiadas (como la falla Nankai megathrust , la falla Wasatch y la falla de San Andrés ) parecen tener segmentos distintos. El modelo característico de terremotos postula que los terremotos generalmente están restringidos dentro de estos segmentos. [130] Como las longitudes y otras propiedades [n] de los segmentos son fijas, los terremotos que rompen toda la falla deberían tener características similares. Estas incluyen la magnitud máxima (que está limitada por la longitud de la ruptura) y la cantidad de tensión acumulada necesaria para romper el segmento de falla. Dado que los movimientos continuos de las placas hacen que la tensión se acumule de manera constante, la actividad sísmica en un segmento dado debería estar dominada por terremotos de características similares que se repiten a intervalos algo regulares. [131] Para un segmento de falla dado, la identificación de estos terremotos característicos y el cronometraje de su tasa de recurrencia (o, por el contrario, el período de retorno ) debería informarnos sobre la próxima ruptura; este es el enfoque generalmente utilizado para pronosticar el peligro sísmico. UCERF3 es un ejemplo notable de este tipo de pronóstico, preparado para el estado de California. [132] Los períodos de retorno también se utilizan para pronosticar otros eventos raros, como ciclones e inundaciones, y suponen que la frecuencia futura será similar a la frecuencia observada hasta la fecha.

La idea de los terremotos característicos fue la base de la predicción de Parkfield: terremotos bastante similares en 1857, 1881, 1901, 1922, 1934 y 1966 sugirieron un patrón de rupturas cada 21,9 años, con una desviación estándar de ±3,1 años. [133] [o] La extrapolación del evento de 1966 condujo a una predicción de un terremoto alrededor de 1988, o antes de 1993 a más tardar (en el intervalo de confianza del 95%). [134] El atractivo de un método de este tipo es que la predicción se deriva completamente de la tendencia , que supuestamente explica la física del terremoto y los parámetros de falla desconocidos y posiblemente incognoscibles. Sin embargo, en el caso de Parkfield, el terremoto predicho no ocurrió hasta 2004, una década después. Esto socava seriamente la afirmación de que los terremotos en Parkfield son cuasi periódicos y sugiere que los eventos individuales difieren lo suficiente en otros aspectos como para cuestionar si tienen características distintivas en común. [135]

El fracaso de la predicción de Parkfield ha generado dudas sobre la validez del modelo característico de terremotos en sí. [136] Algunos estudios han cuestionado las diversas suposiciones, incluida la clave de que los terremotos están restringidos dentro de segmentos, y han sugerido que los "terremotos característicos" pueden ser un artefacto del sesgo de selección y la brevedad de los registros sismológicos (en relación con los ciclos de terremotos). [137] Otros estudios han considerado si es necesario considerar otros factores, como la edad de la falla. [p] El hecho de que las rupturas de los terremotos estén más generalmente restringidas dentro de un segmento (como se ve a menudo) o que rompan más allá de los límites del segmento (también se ve), tiene una relación directa con el grado de peligro de terremoto: los terremotos son más grandes donde se rompen múltiples segmentos, pero al aliviar más tensión ocurrirán con menos frecuencia. [139]

Brechas sísmicas

En el punto de contacto en el que dos placas tectónicas se deslizan una sobre la otra, todas las secciones deben deslizarse en algún momento, ya que (a largo plazo) ninguna se queda atrás. Pero no todas se deslizan al mismo tiempo; las diferentes secciones estarán en diferentes etapas del ciclo de acumulación de tensión (deformación) y rebote repentino. En el modelo de brecha sísmica, el "próximo gran terremoto" no debería esperarse en los segmentos donde la sismicidad reciente ha aliviado la tensión, sino en las brechas intermedias donde la tensión no aliviada es mayor. [140] Este modelo tiene un atractivo intuitivo; se utiliza en pronósticos a largo plazo y fue la base de una serie de pronósticos circumpacíficos ( Pacific Rim ) en 1979 y 1989-1991. [141]

Sin embargo, ahora se sabe que algunas suposiciones subyacentes sobre las brechas sísmicas son incorrectas. Un examen minucioso sugiere que "puede que no haya información en las brechas sísmicas sobre el momento de ocurrencia o la magnitud del próximo gran evento en la región"; [142] las pruebas estadísticas de los pronósticos circumpacíficos muestran que el modelo de brecha sísmica "no predijo bien los grandes terremotos". [143] Otro estudio concluyó que un largo período de calma no aumentaba el potencial sísmico. [144]

Patrones de sismicidad

Se han desarrollado varios algoritmos derivados heurísticamente para predecir terremotos. Probablemente el más conocido sea la familia de algoritmos M8 (incluido el método RTP) desarrollado bajo la dirección de Vladimir Keilis-Borok . M8 emite una alarma de "Tiempo de probabilidad aumentada" (TIP) para un gran terremoto de una magnitud específica al observar ciertos patrones de terremotos más pequeños. Los TIP generalmente cubren grandes áreas (hasta mil kilómetros de diámetro) durante hasta cinco años. [145] Estos parámetros tan amplios han hecho que M8 sea controvertido, ya que es difícil determinar si los impactos que ocurrieron fueron predichos hábilmente o solo el resultado del azar.

El M8 ganó considerable atención cuando los terremotos de San Simeón y Hokkaido de 2003 ocurrieron dentro de un TIP. [146] En 1999, el grupo de Keilis-Borok publicó una afirmación de haber logrado resultados estadísticamente significativos a mediano plazo utilizando sus modelos M8 y MSc, en lo que respecta a los grandes terremotos mundiales. [147] Sin embargo, Geller et al. [148] son ​​escépticos sobre las afirmaciones de predicción para cualquier período inferior a 30 años. Un TIP ampliamente publicitado para un terremoto de M 6,4 en el sur de California en 2004 no se cumplió, ni tampoco otros dos TIP menos conocidos. [149] Un estudio profundo del método RTP en 2008 encontró que de unas veinte alarmas solo dos podían considerarse acertadas (y una de ellas tenía un 60% de posibilidades de ocurrir de todos modos). [150] Concluyó que "el RTP no es significativamente diferente de un método ingenuo de conjeturas basado en las tasas históricas [de] sismicidad". [151]

La liberación del momento acelerado (AMR, donde "momento" es una medida de energía sísmica), también conocida como análisis del tiempo hasta la falla o liberación del momento sísmico acelerado (ASMR), se basa en observaciones de que la actividad de premonición antes de un gran terremoto no solo aumentó, sino que aumentó a un ritmo exponencial. [152] En otras palabras, un gráfico del número acumulado de premoniciones se vuelve más pronunciado justo antes del choque principal.

Tras la formulación de Bowman et al. (1998) como una hipótesis comprobable [153] y una serie de informes positivos, la AMR parecía prometedora [154] a pesar de varios problemas. Los problemas conocidos incluían que no se detectaba en todas las ubicaciones y eventos, y la dificultad de proyectar un momento de ocurrencia preciso cuando el extremo final de la curva se vuelve empinado [ 155] . Pero pruebas rigurosas han demostrado que las tendencias aparentes de la AMR probablemente sean resultado de cómo se realiza el ajuste de datos [156] y de no tener en cuenta la agrupación espaciotemporal de los terremotos [157] . Por lo tanto, las tendencias de la AMR son estadísticamente insignificantes. El interés en la AMR (a juzgar por la cantidad de artículos revisados ​​por pares) ha disminuido desde 2004 [158] .

Aprendizaje automático

Rouet-Leduc et al. (2019) informaron haber entrenado con éxito un bosque aleatorio de regresión en datos de series temporales acústicas capaces de identificar una señal emitida desde zonas de falla que pronostica fallas por falla. Rouet-Leduc et al. (2019) sugirieron que la señal identificada, que anteriormente se suponía que era ruido estadístico, refleja la creciente emisión de energía antes de su liberación repentina durante un evento de deslizamiento. Rouet-Leduc et al. (2019) postularon además que su enfoque podría limitar los tiempos de falla de falla y conducir a la identificación de otras señales desconocidas. [159] Debido a la rareza de los terremotos más catastróficos, la adquisición de datos representativos sigue siendo problemática. En respuesta, Rouet-Leduc et al. (2019) han conjeturado que su modelo no necesitaría entrenarse con datos de terremotos catastróficos, ya que investigaciones posteriores han demostrado que los patrones sísmicos de interés son similares en terremotos más pequeños. [160]

El aprendizaje profundo también se ha aplicado a la predicción de terremotos. Aunque la ley de Bath y la ley de Omori describen la magnitud de las réplicas de los terremotos y sus propiedades variables en el tiempo, la predicción de la "distribución espacial de las réplicas" sigue siendo un problema de investigación abierto. Utilizando las bibliotecas de software Theano y TensorFlow , DeVries et al. (2018) entrenaron una red neuronal que logró una mayor precisión en la predicción de las distribuciones espaciales de las réplicas de los terremotos que la metodología previamente establecida de cambio de tensión de falla de Coulomb. En particular, DeVries et al. (2018) informaron que su modelo no hizo "suposiciones sobre la orientación o la geometría del plano del receptor" y ponderó fuertemente el cambio en la tensión de corte , "la suma de los valores absolutos de los componentes independientes del tensor de cambio de tensión" y el criterio de fluencia de von Mises. DeVries et al. (2018) postularon que la dependencia de su modelo en estas cantidades físicas indicaba que podrían "controlar el desencadenamiento de terremotos durante la parte más activa del ciclo sísmico". Para las pruebas de validación, DeVries et al. (2018) reservaron el 10 % de las muestras de datos de terremotos de entrenamiento positivos y una cantidad igual de muestras negativas elegidas al azar. [161]

Arnaud Mignan y Marco Broccardo han analizado de manera similar la aplicación de redes neuronales artificiales a la predicción de terremotos. En una revisión de la literatura, descubrieron que la investigación de predicción de terremotos que utiliza redes neuronales artificiales ha gravitado hacia modelos más sofisticados en medio del creciente interés en el área. También descubrieron que las redes neuronales utilizadas en la predicción de terremotos con tasas de éxito notables se igualaban en rendimiento con modelos más simples. Abordaron además las cuestiones de la adquisición de datos apropiados para entrenar redes neuronales para predecir terremotos, y escribieron que la "naturaleza estructurada y tabulada de los catálogos de terremotos" hace que los modelos de aprendizaje automático transparentes sean más deseables que las redes neuronales artificiales. [162]

Sismicidad inducida por EMP

Los pulsos electromagnéticos de alta energía pueden inducir terremotos entre 2 y 6 días después de su emisión por los generadores EMP. [163] Se ha propuesto que los fuertes impactos EM podrían controlar la sismicidad, ya que la dinámica de sismicidad que sigue parece ser mucho más regular de lo habitual. [164] [165]

Predicciones notables

Se trata de predicciones o afirmaciones de predicciones que son notables científicamente o por su notoriedad pública y que afirman tener una base científica o cuasicientífica. Como muchas predicciones se mantienen confidenciales o se publican en lugares oscuros y se vuelven notables solo cuando se las afirma, puede haber un sesgo de selección en el sentido de que los aciertos reciben más atención que los errores. Las predicciones que se enumeran aquí se analizan en el libro de Hough [50] y en el artículo de Geller [166] .

1975: Haicheng, China

El terremoto de Haicheng de 1975, de magnitud 7,3, es el "éxito" más citado en la predicción de terremotos. [167] La ​​historia ostensible es que el estudio de la actividad sísmica en la región llevó a las autoridades chinas a emitir una predicción a medio plazo en junio de 1974, y las autoridades políticas ordenaron que se tomaran varias medidas, incluida la evacuación forzosa de las casas, la construcción de "estructuras simples al aire libre" y la proyección de películas al aire libre. El terremoto, que se produjo a las 19:36, fue lo suficientemente potente como para destruir o dañar gravemente aproximadamente la mitad de las casas. Sin embargo, se dijo que las "medidas preventivas efectivas adoptadas" habían mantenido el número de muertos por debajo de 300 en una zona con una población de aproximadamente 1,6 millones, donde de lo contrario se habrían esperado decenas de miles de muertes. [168]

Sin embargo, aunque se produjo un gran terremoto, ha habido cierto escepticismo sobre la narrativa de las medidas adoptadas sobre la base de una predicción oportuna. Este evento ocurrió durante la Revolución Cultural , cuando "la creencia en la predicción de terremotos se convirtió en un elemento de la ortodoxia ideológica que distinguía a los verdaderos partidarios del partido de los desviacionistas de derecha". [169] La contabilidad estaba desordenada, lo que dificultaba la verificación de los detalles, incluido si hubo alguna evacuación ordenada. No se ha especificado el método utilizado para las predicciones a medio o corto plazo (aparte de la "línea revolucionaria del presidente Mao" [170] ). [q] La evacuación puede haber sido espontánea, tras el fuerte temblor de tierra (M 4.7) que se produjo el día anterior. [172] [r]

Un estudio de 2006 que tuvo acceso a una amplia gama de registros concluyó que las predicciones eran erróneas. "En particular, no hubo ninguna predicción oficial a corto plazo, aunque tal predicción fue hecha por científicos individuales". [173] Además: "fueron los temblores previos por sí solos los que desencadenaron las decisiones finales de advertencia y evacuación". Calcularon que se perdieron 2.041 vidas. El hecho de que no murieran más se atribuyó a una serie de circunstancias fortuitas, incluida la educación sobre terremotos en los meses anteriores (motivada por la elevada actividad sísmica), la iniciativa local, el momento (que ocurrió cuando la gente no estaba trabajando ni durmiendo) y el estilo local de construcción. Los autores concluyen que, si bien no es una predicción satisfactoria, "fue un intento de predecir un terremoto importante que por primera vez no terminó en un fracaso práctico". [173]

1981: Lima, Perú (Brady)

En 1976, Brian Brady, un físico, entonces en la Oficina de Minas de los Estados Unidos , donde había estudiado cómo se fracturan las rocas, "concluyó una serie de cuatro artículos sobre la teoría de los terremotos con la deducción de que la acumulación de tensión en la zona de subducción [frente a la costa de Perú] podría resultar en un terremoto de gran magnitud dentro de un período de siete a catorce años a partir de mediados de noviembre de 1974". [174] En un memorando interno escrito en junio de 1978, redujo la ventana de tiempo a "octubre a noviembre de 1981", con un choque principal en el rango de 9,2 ± 0,2. [175] En un memorando de 1980 se informó que especificó "mediados de septiembre de 1980". [176] Esto se discutió en un seminario científico en San Juan, Argentina, en octubre de 1980, donde el colega de Brady, W. Spence, presentó un artículo. Brady y Spence se reunieron entonces con funcionarios gubernamentales de los Estados Unidos y Perú el 29 de octubre, y "pronosticaron una serie de terremotos de gran magnitud en la segunda mitad de 1981". [174] Esta predicción se hizo ampliamente conocida en Perú, después de lo que la embajada de los Estados Unidos describió como "titulares sensacionalistas de primera página publicados en la mayoría de los diarios de Lima" el 26 de enero de 1981. [177]

El 27 de enero de 1981, después de revisar la predicción de Brady-Spence, el Consejo Nacional de Evaluación de Predicciones de Terremotos de Estados Unidos (NEPEC) anunció que no estaba "convencido de la validez científica" de la predicción y que no se le había "mostrado nada en los datos de sismicidad observados, ni en la teoría en la medida en que se presentó, que dé sustancia a las fechas, lugares y magnitudes predichas de los terremotos". Continuó diciendo que si bien existía una probabilidad de terremotos importantes en los momentos predichos, esa probabilidad era baja y recomendó que "no se considerara seriamente la predicción". [178]

Sin inmutarse, Brady revisó posteriormente su pronóstico y afirmó que habría al menos tres terremotos el 6 de julio, el 18 de agosto y el 24 de septiembre de 1981, aproximadamente, [180] lo que llevó a un funcionario del USGS a quejarse: "Si se le permite seguir jugando a este juego... eventualmente recibirá un golpe y sus teorías serán consideradas válidas por muchos". [181]

El 28 de junio (la fecha más ampliamente considerada como la del primer terremoto previsto), se informó que: "la población de Lima pasó un domingo tranquilo". [182] El titular de un periódico peruano: "NO PASÓ NADA". [183]

En julio, Brady retiró formalmente su predicción con el argumento de que no se había producido la actividad sísmica necesaria. [184] Las pérdidas económicas debidas a la reducción del turismo durante este episodio se han estimado en aproximadamente cien millones de dólares. [185]

1985–1993: Parkfield, EE. UU. (Bakun-Lindh)

El " experimento de predicción de terremotos de Parkfield " fue la predicción científica de terremotos más anunciada de la historia. [186] [t] Se basó en una observación de que el segmento de Parkfield de la falla de San Andrés [u] se rompe regularmente con un terremoto moderado de aproximadamente M 6 cada varias décadas: 1857, 1881, 1901, 1922, 1934 y 1966. [187] Más particularmente, Bakun y Lindh (1985) señalaron que, si se excluye el terremoto de 1934, estos ocurren cada 22 años, ± 4,3 años. Contando desde 1966, predijeron una probabilidad del 95% de que el próximo terremoto se produjera alrededor de 1988, o 1993 a más tardar. El Consejo Nacional de Evaluación de Predicciones de Terremotos (NEPEC) evaluó esto y estuvo de acuerdo. [188] Por ello, el Servicio Geológico de Estados Unidos y el Estado de California establecieron una de las "redes de instrumentos de vigilancia más sofisticadas y densas del mundo", [189] en parte para identificar cualquier precursor cuando se produjera el terremoto. La confianza era lo suficientemente alta como para que se hicieran planes detallados para alertar a las autoridades de emergencia si había señales de que un terremoto era inminente. [190] En palabras de The Economist : "nunca se ha preparado una emboscada con más cuidado para un evento de este tipo". [191]

El año 1993 llegó y pasó sin que se produjera ningún cambio. Finalmente, el 28 de septiembre de 2004 se produjo un terremoto de magnitud 6,0 ​​en el segmento de Parkfield de la falla, pero sin aviso previo ni precursores evidentes. [192] Si bien muchos científicos consideran que el experimento de captar un terremoto fue un éxito, [193] la predicción no tuvo éxito porque el evento final se produjo con un decenio de retraso. [v]

1983–1995: Grecia (VAN)

En 1981, el grupo "VAN", dirigido por Panayiotis Varotsos, afirmó haber encontrado una relación entre los terremotos y las "señales eléctricas sísmicas" (SES). En 1984 presentó una tabla de 23 terremotos del 19 de enero de 1983 al 19 de septiembre de 1983, de los cuales afirmaron haber predicho con éxito 18 terremotos. [195] A continuación se publicaron otras listas, como la de 1991 en la que afirmaban haber predicho seis de siete terremotos con M s   ≥ 5,5 en el período del 1 de abril de 1987 al 10 de agosto de 1989, o cinco de siete terremotos con M s   ≥ 5,3 en el período superpuesto del 15 de mayo de 1988 al 10 de agosto de 1989, [w] En 1996 publicaron un "Resumen de todas las predicciones emitidas desde el 1 de enero de 1987 al 15 de junio de 1995", [196] que sumaban 94 predicciones. [197] Comparando esto con una lista de "Todos los terremotos con M S (ATH)" [198] [x] y dentro de límites geográficos que incluían la mayor parte de Grecia, [y] elaboraron una lista de 14 terremotos que deberían haber predicho. En esta lista afirman haber tenido diez éxitos, lo que supone una tasa de éxito del 70%. [200] [a]

Las predicciones de la VAN han sido criticadas por diversos motivos, entre ellos, por ser geofísicamente inverosímiles, [201] "vagas y ambiguas", [202] por no satisfacer los criterios de predicción, [203] y por el ajuste retroactivo de los parámetros. [204] Una revisión crítica de 14 casos en los que la VAN afirmó haber tenido 10 éxitos mostró que sólo un caso en el que se produjo un terremoto dentro de los parámetros de predicción. [205] Las predicciones de la VAN no sólo no superan al azar, sino que muestran "una asociación mucho mejor con los acontecimientos que ocurrieron antes de ellas", según Mulargia y Gasperini. [206] Otras revisiones tempranas encontraron que los resultados de la VAN, cuando se evaluaron con parámetros definidos, eran estadísticamente significativos. [207] [208] Tanto las opiniones positivas como las negativas sobre las predicciones VAN de este período se resumieron en el libro de 1996 A Critical Review of VAN editado por Sir James Lighthill [209] y en un número de debate presentado por la revista Geophysical Research Letters que se centró en la significancia estadística del método VAN. [210] VAN tuvo la oportunidad de responder a sus críticos en esas publicaciones de revisión. [211] En 2011, el ICEF revisó el debate de 1996 y concluyó que la capacidad optimista de predicción SES reclamada por VAN no podía ser validada. [85] En 2013, se encontró [212] que las actividades SES coincidían con los mínimos de las fluctuaciones del parámetro de orden de sismicidad, que se ha demostrado [213] que son precursores estadísticamente significativos mediante el empleo del análisis de coincidencia de eventos. [214]

Un tema crucial son los grandes y a menudo indeterminados parámetros de las predicciones, [215] de modo que algunos críticos dicen que no son predicciones, y no deberían ser reconocidas como tales. [216] Gran parte de la controversia con VAN surge de esta falla en especificar adecuadamente estos parámetros. Algunos de sus telegramas incluyen predicciones de dos eventos sísmicos distintos, como (típicamente) un terremoto predicho a 300 km "NO" de Atenas, y otro a 240 km "O", "con magnitudes [ sic ] 5,3 y 5,8", sin límite de tiempo. [217] [aa] La estimación del parámetro de tiempo fue introducida en el método VAN por medio del tiempo natural en 2001. [87] VAN ha cuestionado las conclusiones "pesimistas" de sus críticos, pero los críticos no han cedido. [218] Se sugirió que VAN no tuvo en cuenta la agrupación de terremotos, [204] o que interpretaron sus datos de manera diferente durante períodos de mayor actividad sísmica. [219]

El VAN ha sido criticado en varias ocasiones por causar pánico público y malestar generalizado. [220] Esto se ha visto exacerbado por la amplitud de sus predicciones, que cubren grandes áreas de Grecia (hasta 240 kilómetros de ancho, y a menudo pares de áreas), [ab] mucho más grandes que las áreas realmente afectadas por terremotos de las magnitudes predichas (generalmente varias decenas de kilómetros de ancho). [221] [ac] Las magnitudes son igualmente amplias: una magnitud predicha de "6.0" representa un rango desde una magnitud benigna de 5.3 a una magnitud ampliamente destructiva de 6.7. [ad] Junto con ventanas de tiempo indeterminadas de un mes o más, [222] tales predicciones "no pueden utilizarse prácticamente" [223] para determinar un nivel apropiado de preparación, ya sea para restringir el funcionamiento social habitual o incluso para emitir advertencias públicas. [ae]

2008: Grecia (VAN)

Después de 2006, VAN afirma que todas las alarmas relacionadas con la actividad del SES se han hecho públicas mediante su publicación en arxiv.org . Dicha actividad del SES se evalúa utilizando un nuevo método que ellos llaman "tiempo natural". Uno de esos informes se publicó el 1 de febrero de 2008, dos semanas antes del terremoto más fuerte en Grecia durante el período 1983-2011. Este terremoto ocurrió el 14 de febrero de 2008, con una magnitud (Mw) de 6,9. El informe de VAN también se describió en un artículo en el periódico Ethnos el 10 de febrero de 2008. [225] Sin embargo, Gerassimos Papadopoulos comentó que los informes de VAN eran confusos y ambiguos, y que "ninguna de las afirmaciones sobre predicciones exitosas de VAN está justificada". [226] Una respuesta a este comentario, que insistía en la precisión de la predicción, se publicó en el mismo número. [227]

1989: Loma Prieta, Estados Unidos

El terremoto de Loma Prieta de 1989 (epicentro en las montañas de Santa Cruz al noroeste de San Juan Bautista, California ) causó daños significativos en el área de la bahía de San Francisco en California. [228] El Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) supuestamente afirmó, doce horas después del evento, que había "pronosticado" este terremoto en un informe el año anterior. [229] El personal del USGS afirmó posteriormente que este terremoto había sido "anticipado"; [230] También se han hecho varias otras afirmaciones de predicción. [231]

Ruth Harris (Harris (1998)) revisó 18 artículos (con 26 pronósticos) que datan de 1910 "que ofrecen o se relacionan de diversas maneras con pronósticos científicos del terremoto de Loma Prieta de 1989". (En este caso, no se hace distinción entre un pronóstico , que se limita a una estimación probabilística de un terremoto que sucederá durante un período de tiempo, y una predicción más específica . [232] ) Ninguno de estos pronósticos puede probarse rigurosamente debido a la falta de especificidad, [233] y cuando un pronóstico no incluye el tiempo y la ubicación correctos, la ventana era tan amplia (por ejemplo, cubría la mayor parte de California durante cinco años) que perdía cualquier valor como predicción. Las predicciones que se acercaban (pero a las que se les daba una probabilidad de solo el 30%) tenían ventanas de diez o veinte años. [234]

Una predicción debatida provino del algoritmo M8 utilizado por Keilis-Borok y asociados en cuatro pronósticos. [235] El primero de estos pronósticos no acertó ni la magnitud (M 7,5) ni el tiempo (una ventana de cinco años desde el 1 de enero de 1984 hasta el 31 de diciembre de 1988). Obtuvieron la ubicación, al incluir la mayor parte de California y la mitad de Nevada. [236] Una revisión posterior, presentada al NEPEC, extendió la ventana de tiempo hasta el 1 de julio de 1992 y redujo la ubicación solo a California central; la magnitud permaneció igual. Una cifra que presentaron tenía dos revisiones más, para terremotos de M ≥ 7,0 en California central. La ventana de tiempo de cinco años para uno terminó en julio de 1989, y por lo tanto no incluyó el evento de Loma Prieta; la segunda revisión se extendió hasta 1990, y por lo tanto incluyó Loma Prieta. [237]

Al discutir el éxito o el fracaso de la predicción del terremoto de Loma Prieta, algunos científicos argumentan que no ocurrió en la falla de San Andrés (el foco de la mayoría de los pronósticos), y que implicó un movimiento de deslizamiento y buzamiento (vertical) en lugar de un movimiento de deslizamiento y rumbo (horizontal), y por lo tanto no fue predicho. [238]

Otros científicos sostienen que sí ocurrió en la zona de la falla de San Andrés y liberó gran parte de la tensión acumulada desde el terremoto de San Francisco de 1906; por lo tanto, varios de los pronósticos fueron correctos. [239] Hough afirma que "la mayoría de los sismólogos" no creen que este terremoto haya sido predicho "per se". [240] En un sentido estricto, no hubo predicciones, solo pronósticos, que solo fueron parcialmente exitosos.

Iben Browning afirmó haber predicho el evento de Loma Prieta, pero (como se verá en la siguiente sección) esta afirmación ha sido rechazada.

1990: Nueva Madrid, Estados Unidos (Browning)

Iben Browning (un científico con un doctorado en zoología y formación como biofísico, pero sin experiencia en geología, geofísica o sismología) fue un "consultor de negocios independiente" que predijo tendencias climáticas a largo plazo para empresas. [af] Apoyó la idea (científicamente no probada) de que los volcanes y los terremotos tienen más probabilidades de desencadenarse cuando la fuerza de marea del Sol y la Luna coinciden para ejercer la máxima tensión sobre la corteza terrestre ( sicigia ). [ag] Después de haber calculado cuándo se maximizan estas fuerzas de marea, Browning luego "proyectó" [242] qué áreas estaban en mayor riesgo de un gran terremoto. Un área que mencionó con frecuencia fue la Zona Sísmica de Nuevo Madrid en la esquina sureste del estado de Missouri , el sitio de tres terremotos muy grandes en 1811-12, que relacionó con la fecha del 3 de diciembre de 1990.

La reputación y la credibilidad percibida de Browning aumentaron cuando afirmó en varios folletos promocionales y anuncios haber predicho (entre otros varios eventos [ah] ) el terremoto de Loma Prieta del 17 de octubre de 1989. [244] El Consejo Nacional de Evaluación de Predicciones de Terremotos (NEPEC) formó un Grupo de Trabajo Ad Hoc (AHWG) para evaluar la predicción de Browning. Su informe (publicado el 18 de octubre de 1990) rechazó específicamente la afirmación de una predicción exitosa del terremoto de Loma Prieta. [245] Una transcripción de su charla en San Francisco el 10 de octubre mostró que había dicho: "probablemente habrá varios terremotos en todo el mundo, Richter 6+, y puede haber un volcán o dos" -que, a escala global, es aproximadamente el promedio para una semana- sin mencionar ningún terremoto en California. [246]

Aunque el informe del AHWG desmintió tanto las afirmaciones de Browning sobre su éxito anterior como la base de su "proyección", tuvo poco impacto después de un año de afirmaciones continuas de una predicción exitosa. La predicción de Browning recibió el apoyo del geofísico David Stewart [ai] y el respaldo tácito de muchas autoridades públicas en sus preparativos para un desastre mayor, todo lo cual se vio amplificado por una exposición masiva en los medios de comunicación. [249] No sucedió nada el 3 de diciembre [250] y Browning murió de un ataque cardíaco siete meses después. [251]

2004 y 2005: Sur de California, EE. UU. (Keilis-Borok)

El algoritmo M8 (desarrollado bajo la dirección de Vladimir Keilis-Borok en la UCLA ) ganó respeto por las predicciones aparentemente exitosas de los terremotos de San Simeón y Hokkaido de 2003. [252] Por lo tanto, se generó gran interés por la predicción a principios de 2004 de un terremoto de M ≥ 6,4 que ocurriría en algún lugar dentro de un área del sur de California de aproximadamente 12.000 millas cuadradas, el 5 de septiembre de 2004 o antes. [146] Al evaluar esta predicción, el Consejo de Evaluación de Predicciones de Terremotos de California (CEPEC) observó que este método aún no había hecho suficientes predicciones para la validación estadística y era sensible a los supuestos de entrada. Por lo tanto, concluyó que no se justificaban "acciones especiales de política pública", aunque recordó a todos los californianos "los importantes peligros sísmicos en todo el estado". [146] El terremoto predicho no ocurrió.

Se hizo una predicción muy similar de un terremoto que se produciría el 14 de agosto de 2005 o antes, aproximadamente en la misma zona del sur de California. La evaluación y la recomendación del CEPEC fueron básicamente las mismas, pero esta vez se observó que la predicción anterior y otras dos no se habían cumplido. [253] Esta predicción también fracasó.

2009: L'Aquila, Italia (Giuliani)

El 6 de abril de 2009, a las 03:32, un terremoto de magnitud 6,3 sacudió la región de Abruzzo , en el centro de Italia. [254] En la ciudad de L'Aquila y sus alrededores, alrededor de 60.000 edificios se derrumbaron o resultaron gravemente dañados, lo que provocó 308 muertes y 67.500 personas sin hogar. [255] Casi al mismo tiempo, se informó de que Giampaolo Giuliani había predicho el terremoto y había intentado advertir al público, pero que el gobierno italiano le había puesto un bozal. [256]

Giampaolo Giuliani era técnico de laboratorio en los Laboratori Nazionali del Gran Sasso . Como pasatiempo, durante algunos años había estado monitoreando el radón utilizando instrumentos que había diseñado y construido. Antes del terremoto de L'Aquila, era un desconocido para la comunidad científica y no había publicado ningún trabajo científico. [257] Había sido entrevistado el 24 de marzo por un blog en idioma italiano, Donne Democratiche , sobre un enjambre de terremotos de bajo nivel en la región de Abruzzo que había comenzado el diciembre anterior. Dijo que este enjambre era normal y disminuiría a fines de marzo. El 30 de marzo, L'Aquila fue sacudida por un temblor de magnitud 4.0, el más grande hasta la fecha. [258]

El 27 de marzo, Giuliani advirtió al alcalde de L'Aquila que podría haber un terremoto en las próximas 24 horas, y se produjo un terremoto de magnitud 2,3. [259] El 29 de marzo, hizo una segunda predicción. [260] Telefoneó al alcalde de la ciudad de Sulmona, a unos 55 kilómetros al sureste de L'Aquila, para avisarle de que se produciría un terremoto "dañino" -o incluso "catastrófico"- en las próximas 6 a 24 horas. Se utilizaron furgonetas con altavoces para advertir a los habitantes de Sulmona de que evacuaran la ciudad, con el consiguiente pánico. No se produjo ningún terremoto y Giuliano fue citado por incitar a la alarma pública y se le prohibió hacer predicciones públicas en el futuro. [261]

Después del terremoto de L'Aquila, Giuliani afirmó que había detectado aumentos alarmantes en los niveles de radón apenas unas horas antes. [262] Dijo que había advertido a sus familiares, amigos y colegas la noche anterior al terremoto. [263] Posteriormente fue entrevistado por la Comisión Internacional de Pronóstico de Terremotos para Protección Civil, que concluyó que Giuliani no había transmitido una predicción válida del sismo principal a las autoridades civiles antes de que ocurriera. [264]

Dificultad o imposibilidad

Como muestran los ejemplos anteriores, el historial de predicción de terremotos ha sido decepcionante. [265] El optimismo de la década de 1970 de que la predicción rutinaria de terremotos sería "pronto", tal vez dentro de diez años, [266] se estaba quedando decepcionantemente corto en la década de 1990, [267] y muchos científicos comenzaron a preguntarse por qué. En 1997 se estaba afirmando positivamente que los terremotos no se pueden predecir, [148] lo que condujo a un debate notable en 1999 sobre si la predicción de terremotos individuales es un objetivo científico realista. [268]

La predicción de terremotos puede haber fallado sólo porque es "endiabladamente difícil" [269] y todavía está más allá de la capacidad actual de la ciencia. A pesar del anuncio confiado hace cuatro décadas de que la sismología estaba "a punto" de hacer predicciones confiables, [52] todavía puede haber una subestimación de las dificultades. Ya en 1978 se informó que la ruptura de un terremoto podría complicarse por "la distribución heterogénea de las propiedades mecánicas a lo largo de la falla", [270] y en 1986 que las irregularidades geométricas en la superficie de la falla "parecen ejercer controles importantes sobre el inicio y la detención de las rupturas". [271] Otro estudio atribuyó diferencias significativas en el comportamiento de la falla a la madurez de la misma. [aj] Este tipo de complejidades no se reflejan en los métodos de predicción actuales. [273]

Es posible que la sismología aún carezca de una comprensión adecuada de su concepto más central, la teoría del rebote elástico. Una simulación que exploró los supuestos relacionados con la distribución del deslizamiento arrojó resultados "que no concordaban con la visión clásica de la teoría del rebote elástico". (Esto se atribuyó a detalles de la heterogeneidad de las fallas que no se tuvieron en cuenta en la teoría. [274] )

La predicción de terremotos puede ser intrínsecamente imposible. En 1997, se ha argumentado que la Tierra se encuentra en un estado de criticidad autoorganizada "donde cualquier pequeño terremoto tiene cierta probabilidad de convertirse en un gran evento". [275] También se ha argumentado sobre la base de la teoría de la decisión que "la predicción de grandes terremotos es, en cualquier sentido práctico, imposible". [276] En 2021, una multitud de autores de diversas universidades e institutos de investigación que estudian el Satélite Sismoelectromagnético de China informaron [277] que las afirmaciones basadas en la criticidad autoorganizada que indican que en cualquier momento cualquier pequeño terremoto puede eventualmente convertirse en un gran evento, no se sostienen [278] en vista de los resultados obtenidos hasta la fecha mediante el análisis del tiempo natural .

Se ha discutido intensamente que la predicción de terremotos pueda ser intrínsecamente imposible, [279] pero la mejor prueba de imposibilidad –la predicción efectiva de terremotos– aún está por demostrarse. [ak]

Véase también

Notas

  1. ^ Kagan (1997b, §2.1) dice: "Esta definición tiene varios defectos que contribuyen a la confusión y dificultad en la investigación de predicciones". Además de la especificación de tiempo, ubicación y magnitud, Allen sugirió otros tres requisitos: 4) indicación de la confianza del autor en la predicción, 5) la probabilidad de que un terremoto ocurra de todos modos como un evento aleatorio y 6) publicación en una forma que le dé a los fracasos la misma visibilidad que a los éxitos. Kagan y Knopoff (1987, p. 1563) definen la predicción (en parte) como "una regla formal por la cual la variedad disponible de momentos sísmicos en el espacio-tiempo de ocurrencia de terremotos se contrae significativamente..."
  2. ^ ICEF (2011, p. 327) distingue entre predicciones (como deterministas) y pronósticos (como probabilísticos).
  3. ^ Sin embargo, Mileti y Sorensen (1990) han argumentado que el alcance del pánico relacionado con los pronósticos públicos de desastres y el problema de las "llamadas al lobo" con respecto a las falsas alarmas repetidas han sido sobreestimados y pueden mitigarse mediante comunicaciones apropiadas de las autoridades.
  4. ^ La Subcomisión de Predicción de Terremotos de la IASPEI definió un precursor como "un cambio cuantitativamente medible en un parámetro ambiental que ocurre antes de un sismo principal y que se cree que está vinculado al proceso de preparación para este sismo principal". [25]
  5. ^ La posterior difusión del agua hacia el volumen afectado de roca es lo que conduce al fallo. [44]
  6. ^ La predicción de Giampaolo Giuiliani sobre el terremoto de L'Aquila se basó en el monitoreo de los niveles de radón.
  7. ^ Con el tiempo, la afirmación se fue modificando. Véase 1983–1995: Grecia (VAN) para más detalles.
  8. ^ Se informó que un partidario entusiasta (Uyeda) dijo que "VAN es el mayor invento desde la época de Arquímedes". [71]
  9. ^ Se puede encontrar una breve descripción del debate en un intercambio de cartas publicado en el número de junio de 1998 de Physics Today . [75]
  10. ^ Por ejemplo, la estación VAN "IOA" estaba junto a un parque de antenas, y se descubrió que la estación de Pirgos, de donde se derivaron la mayoría de las predicciones de los años 1980, se encontraba sobre la red de tierra enterrada de un transmisor de radio militar. VAN no ha distinguido sus "señales eléctricas sísmicas" del ruido electromagnético artificial o de las fuentes industriales y de radiotelecomunicaciones. [80]
  11. ^ Por ejemplo, se ha demostrado que las predicciones de VAN tienen más probabilidades de ocurrir después de un terremoto que antes de él. Parece que, cuando ha habido temblores recientes, el personal de VAN tiende más a interpretar las variaciones eléctricas habituales como variaciones del SES. La tendencia de los terremotos a agruparse explica entonces una mayor probabilidad de que se produzca un terremoto en la ventana de predicción, que es bastante amplia. Más adelante se analizarán otros aspectos de este tema.
  12. ^ La literatura sobre fenómenos geofísicos y perturbaciones ionosféricas utiliza el término ULF (Ultra Low Frequency) para describir la banda de frecuencias por debajo de los 10 Hz. La banda denominada ULF en la página de ondas de radio corresponde a una parte diferente de la frecuencia del espectro, anteriormente denominada VF (Voice Frequency). En este artículo, el término ULF aparece como ULF*.
  13. ^ Evans (1997, §2.2) proporciona una descripción del paradigma de "criticidad autoorganizada" (SOC) que está desplazando al modelo de rebote elástico.
  14. ^ Estos incluyen el tipo de roca y la geometría de la falla.
  15. ^ Por supuesto, estos no fueron los únicos terremotos de este período. El lector atento recordará que, en áreas sísmicamente activas, se producen terremotos de cierta magnitud con bastante frecuencia. Los "terremotos de Parkfield" son los que aparecen en el registro histórico o fueron seleccionados a partir del registro instrumental sobre la base de la ubicación y la magnitud. Jackson y Kagan (2006, pág. S399) y Kagan (1997, pp. 211-212, 213) sostienen que los parámetros de selección pueden sesgar las estadísticas y que también son plausibles secuencias de cuatro o seis terremotos, con diferentes intervalos de recurrencia.
  16. ^ Se espera que las fallas jóvenes tengan superficies complejas e irregulares, que impiden el deslizamiento. Con el tiempo, estas asperezas se desgastan, lo que modifica las características mecánicas de la falla. [138]
  17. ^ Se ha afirmado que se midió una elevación, pero ésta se produjo a 185 km de distancia y probablemente fue realizada por aficionados sin experiencia. [171]
  18. ^ Según Wang et al. (2006, pág. 762), se creía ampliamente que los temblores previos precedían a un gran terremoto, "lo que puede explicar por qué varias [autoridades locales] tomaron sus propias decisiones de evacuación".
  19. ^ El presidente de la NEPEC se quejó más tarde a la Agencia para el Desarrollo Internacional de que uno de los miembros de su personal había contribuido decisivamente a alentar a Brady y a promulgar su predicción mucho después de que hubiera sido desacreditada científicamente. [179]
  20. ^ La predicción más esperada de todos los tiempos es probablemente la de Iben Browning en Nuevo Madrid en 1990, pero carecía de base científica.
  21. ^ Cerca de la pequeña ciudad de Parkfield, California , aproximadamente a mitad de camino entre San Francisco y Los Ángeles.
  22. ^ También se ha argumentado que el terremoto real difirió del tipo esperado, [136] y que la predicción no fue más significativa que una hipótesis nula más simple. [194]
  23. ^ Varotsos y Lazaridou (1991) La Tabla 2 (p. 340) y la Tabla 3 (p. 341) incluyen nueve predicciones (sin numerar) del 27 de abril de 1987 al 28 de abril de 1988, con una décima predicción emitida el 26 de febrero de 1987 mencionada en una nota al pie. Dos de estos terremotos fueron excluidos de la Tabla 3 por haber ocurrido en la vecina Albania. La Tabla 1 (p. 333) incluye 17 predicciones (numeradas) emitidas del 15 de mayo de 1988 al 23 de julio de 1989. Una nota al pie menciona un terremoto no previsto el 19 de marzo de 1989; las 17 entradas muestran terremotos asociados y, presumiblemente, se consideran predicciones acertadas. La Tabla 4 (p. 345) es una continuación de la Tabla 1 (p. 346) hasta el 30 de noviembre de 1989, añadiendo cinco predicciones adicionales con terremotos asociados.
  24. ^ "M S (ATH)" es la magnitud de M S informada por el Observatorio Nacional de Atenas (SI-NOA), o la estimación de VAN de cuál sería esa magnitud. [199] Estas difieren de las magnitudes de M S informadas por el USGS.
  25. ^ Específicamente, entre los 36° y 41° de latitud norte y los 19° a 25° de longitud este. [199]
  26. ^ Han sugerido que la tasa de éxito debería ser mayor, ya que uno de los terremotos no detectados se habría podido predecir de no ser por la asistencia a una conferencia, y en otro caso se reconoció un "SES claro" pero no se pudo determinar una magnitud por falta de estaciones operativas.
  27. ^ Este par de predicciones se emitió el 1 de septiembre de 1988, y un par de predicciones similares se reiteró el 30 de septiembre de 1988, excepto que las amplitudes previstas se redujeron a M(l)=5,0 y 5,3, respectivamente. De hecho, se produjo un terremoto aproximadamente a 240 km al oeste de Atenas, el 16 de octubre de 1988, con una magnitud Ms(ATH)=6,0, que correspondería a una magnitud local M(l) de 5,5. [198]
  28. ^ Aunque algunos análisis se han realizado sobre la base de un rango de 100 km (por ejemplo, Hamada 1993, pág. 205), Varotsos y Lazaridou (1991, pág. 339) se atribuyen el mérito de los terremotos dentro de un radio de 120 km.
  29. ^ Geller (1996a, 6.4.2) señala que mientras que Kobe fue severamente dañada por el terremoto de magnitud  6,9 de 1995, los daños en Osaka, a sólo 30 km de distancia, fueron relativamente leves.
  30. ^ Las predicciones VAN generalmente no especifican la escala de magnitud o la precisión, pero generalmente afirman una precisión de ±0,7.
  31. ^ Como ejemplo del dilema al que se enfrentan los funcionarios públicos, en 1995 el profesor Varotsos presentó una denuncia ante el fiscal acusando a los funcionarios del gobierno de negligencia por no haber respondido a su supuesta predicción de un terremoto. Se cita a un funcionario del gobierno diciendo que "la predicción de VAN no sirvió de nada" porque abarcaba dos tercios de la superficie de Grecia. [224]
  32. ^ Spence et al. 1993 (Circular 1083 del USGS) es el estudio más completo y exhaustivo de la predicción de Browning y parece ser la fuente principal de la mayoría de los demás informes. En las siguientes notas, cuando se encuentra un artículo en este documento, la paginación en formato PDF se muestra entre corchetes.
  33. ^ Un informe sobre la predicción de Browning citó más de una docena de estudios sobre posibles desencadenamientos de terremotos por mareas, pero concluyó que "no se han encontrado pruebas concluyentes de tal correlación". También consideró que la identificación por parte de Browning de una marea alta en particular como desencadenante de un terremoto en particular "es difícil de justificar". [241]
  34. ^ Incluyendo "una probabilidad del 50/50 de que el gobierno federal de los EE.UU. caiga en 1992". [243]
  35. ^ Previamente involucrado en una predicción psíquica de un terremoto en Carolina del Norte en 1975, [247] Stewart envió un memorándum de 13 páginas a varios colegas elogiando los supuestos logros de Browning, incluida la predicción de Loma Prieta. [248]
  36. ^ Las fallas más maduras presumiblemente se deslizan más fácilmente porque han sido molidas más lisas y planas. [272]
  37. ^ "A pesar de más de un siglo de esfuerzo científico, la comprensión de la predictibilidad de los terremotos sigue siendo inmadura. Esta falta de comprensión se refleja en la incapacidad de predecir grandes terremotos en el sentido determinista de corto plazo". [280]

Referencias

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  25. ^ Geller 1997, §3.1.
  26. ^ Geller 1997, pág. 429, §3.
  27. ^ Por ejemplo, Claudio Eliano , en De natura animalium, libro 11 , comenta la destrucción de Helike en 373 a. C., pero escribe cinco siglos después.
  28. ^ Rikitake 1979, p. 294. Cicerone, Ebel & Britton 2009 tiene una compilación más reciente.
  29. ^ Jackson 2004, pág. 335.
  30. ^ Geller 1997, p. 425. Véase también: Jackson 2004, p. 348: "La búsqueda de precursores tiene una historia accidentada, sin éxitos convincentes". Zechar & Jordan 2008, p. 723: "El fracaso constante en encontrar precursores de terremotos confiables...". ICEF 2009: "... no hay evidencia convincente de precursores diagnósticos".
  31. ^ Wyss y Booth 1997, pág. 424.
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  45. ^Por Hammond 1974.
  46. ^ Scholz, Sykes y Aggarwal 1973, citado por Hammond 1973.
  47. ^ ICEF 2011, págs. 333–334; McEvilly y Johnson 1974; Lindh, Lockner y Lee 1978.
  48. ^ Main et al. 2012, pág. 226.
  49. ^ Main et al. 2012, págs. 220–221, 226; véase también Lindh, Lockner y Lee 1978.
  50. ^ desde Hough 2010b.
  51. ^ Hammond 1973. Referencias adicionales en Geller 1997, §2.4.
  52. ^ por Scholz, Sykes y Aggarwal 1973.
  53. ^ Aggarwal y otros 1975.
  54. ^ Hough 2010b, pág. 110.
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  57. ^ Lindh, Lockner y Lee 1978.
  58. ^ ICEF 2011, pág. 333.
  59. ^ Cicerone, Ebel y Britton 2009, pág. 382.
  60. ^ ICEF 2011, pag. 334; Hough 2010b, págs. 93–95.
  61. ^ Johnston 2002, pág. 621.
  62. ^ Park 1996, pág. 493.
  63. ^ Véase Geller 1996a y Geller 1996b para algunos antecedentes de estas esperanzas.
  64. ^ ICEF 2011, pág. 335.
  65. ^ Park, Dalrymple y Larsen 2007, párrafos 1 y 32. Véase también Johnston et al. 2006, pág. S218 "no se observó ningún SES de tipo VAN" y Kappler, Morrison y Egbert 2010 "no se encontraron efectos que puedan caracterizarse razonablemente como precursores".
  66. ^ ICEF 2011, p. 335, Resumen.
  67. ^ Varotsos, Alexopoulos & Nomicos 1981, descrito por Mulargia & Gasperini 1992, p. 32, y Kagan 1997b, pág. 512, §3.3.1.
  68. ^ Varotsos y Alexopoulos 1984b, pág. 100.
  69. ^ Varotsos y Alexopoulos 1984b, pág. 120. Cursiva del original.
  70. ^ Varotsos y Alexopoulos 1984b, pág. 117, Tabla 3; Varotsos et al. 1986; Varotsos y Lazaridou 1991, pág. 341, Tabla 3; Varotsos et al. 1996a, pág. 55, Tabla 3. Estos se examinan con más detalle en 1983-1995: Grecia (VAN).
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  169. ^ Raleigh et al. 1977, p. 266, citado en Geller (1997, p. 434). Geller tiene una sección completa (§4.1) de discusión y muchas fuentes. Véase también Kanamori 2003, pp. 1210–11.
  170. ^ Citado en Geller (1997, p. 434). Lomnitz (1994, cap. 2) describe algunas de las circunstancias que rodeaban la práctica de la sismología en esa época; Turner 1993, pp. 456-458, contiene observaciones adicionales.
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  201. ^ Jackson 1996b, pág. 1365; Mulargia y Gasperini 1996a, pág. 1324.
  202. ^ Geller 1997, p. 436, §4.5: "Las 'predicciones' de VAN nunca especifican las ventanas de tiempo y nunca establecen una fecha de vencimiento inequívoca. Por lo tanto, VAN no está haciendo predicciones de terremotos en primer lugar".
  203. ^ Jackson 1996b, p. 1363. También: Rhoades & Evison (1996, p. 1373): Nadie "puede afirmar con seguridad, excepto en los términos más generales, cuál es la hipótesis VAN, porque sus autores no han presentado en ninguna parte una formulación exhaustiva de la misma".
  204. ^ desde Kagan y Jackson 1996, pág. 1434.
  205. ^ Geller 1997, pág. 436, Tabla 1.
  206. ^ Mulargia y Gasperini 1992, pág. 37.
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  208. ^ Shnirman, Schreider y Dmitrieva 1993; Nishizawa et al. 1993 [ cita completa necesaria ] y Uyeda 1991 [ cita completa necesaria ]
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  218. ^ Varotsos et al. (1996a) también citan la afirmación de Hamada de un nivel de confianza del 99,8%. Geller (1996a, p. 214) descubre que esto "se basaba en la premisa de que 6 de 12 telegramas" eran de hecho predicciones acertadas, lo que se cuestiona. Kagan (1996, p. 1315) descubre que en Shnirman et al. "varias variables... han sido modificadas para lograr el resultado". Geller et al. (1998, p. 98) mencionan otros "defectos como la concesión excesivamente generosa de créditos de éxito, el uso de hipótesis nulas de hombre de paja y la falta de consideración adecuada del "ajuste" a posteriori de los parámetros".
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Fuentes

Lectura adicional

Enlaces externos