stringtranslate.com

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 los límites establecidos, [1] [a] y particularmente "la determinación de los parámetros para el próximo terremoto fuerte que ocurrirá en Una region". [2] La predicción de terremotos a veces se distingue de la predicción de terremotos , que puede definirse como la evaluación probabilística del peligro general de terremotos, incluida la frecuencia y magnitud de los terremotos dañinos en un área determinada durante años o décadas. [3] [b] No todos los científicos distinguen "predicción" y "pronóstico", [ cita necesaria ] pero la distinción es útil.

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

En la década de 1970, los científicos eran optimistas en cuanto a que pronto se encontraría un método práctico para predecir terremotos, pero en la década de 1990 los continuos fracasos llevaron a muchos a preguntarse 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 sobre el terremoto de Haicheng de 1975. [5] Un estudio posterior dijo que no había ninguna predicción válida a corto plazo. [6] 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 contando con recursos suficientes 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 tienen éxito más allá del azar. [9] Por lo tanto, los métodos de prueba de hipótesis estadísticas se utilizan para determinar la probabilidad de que un terremoto como el previsto ocurra de todos modos (la hipótesis nula ). Luego, las predicciones se evalúan probando si se correlacionan mejor con los terremotos reales que con la hipótesis nula. [10]

Sin embargo, en muchos casos 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, alrededor del 6% de los terremotos M≥3,0 son "seguidos por un terremoto de mayor magnitud en un plazo de 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 en 48 horas y 30 km. [13] Si bien tales estadísticas no son satisfactorias para propósitos de predicción (dando de diez a veinte falsas alarmas por cada predicción exitosa), distorsionarán los resultados de cualquier análisis que suponga que los terremotos ocurren aleatoriamente en el tiempo, por ejemplo, como se desprende de un estudio de Poisson . proceso . 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 la 'oportunidad'". [14]

El dilema: ¿alarmar? ¿O no alarmar? Se supone que, además de las autoridades, también se avisará al público.

Como el propósito de la predicción a corto plazo es permitir que las medidas de emergencia reduzcan la muerte y la destrucción, no dar aviso de un gran terremoto que ocurre, o al menos una evaluación adecuada del peligro, puede resultar en responsabilidad legal, o incluso depuración política. Por ejemplo, se ha informado 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 predecir el terremoto, en el que murieron unas 300 personas, sino por dar seguridades indebidas a la población (una víctima). Lo llamó "anestesia": que no habría un terremoto grave y, por lo tanto, no era necesario tomar precauciones. [16] Pero advertir de un terremoto que no ocurre también conlleva un costo: no sólo el costo de las medidas de emergencia en sí, sino también los trastornos civiles y económicos. [17] Las falsas alarmas, incluidas las alarmas que se cancelan, también socavan la credibilidad y, por tanto, la eficacia de futuras advertencias. [18] En 1999 se informó [19] que China estaba introduciendo "regulaciones estrictas destinadas a erradicar las 'falsas' advertencias de terremotos, con el fin de evitar el pánico y la evacuación masiva de ciudades provocadas por pronósticos de grandes temblores". Esto fue provocado por "más de 30 advertencias de terremotos no oficiales... en los últimos tres años, ninguna de las cuales ha sido precisa". [c] El equilibrio aceptable entre terremotos no detectados y falsas alarmas depende de la valoración social de estos resultados. Se debe considerar la tasa de aparición de ambos 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 excelente (hipotético) sería de utilidad social cuestionable, porque "es poco probable que la evacuación organizada de los centros urbanos sea viable". logrado con éxito", mientras que "también se pueden anticipar 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 centrar los esfuerzos en identificar y mejorar los edificios inseguros. Dado que el número de muertos en las carreteras griegas es de más de 2.300 por año en promedio, argumentó que también se salvarían más vidas si todo el presupuesto de Grecia para la predicción de terremotos se hubiera utilizado para la seguridad de las calles y carreteras. [22]

Métodos de predicción

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

Precursores

Un precursor de terremoto es un fenómeno anómalo que podría dar una advertencia efectiva de un terremoto inminente. [d] Los informes sobre estos, aunque generalmente reconocidos como tales sólo 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 toda la gama desde la aeronomía hasta la zoología. [29] Ninguno ha resultado confiable a los efectos de la predicción de terremotos. [30]

A principios de 1990, la IASPEI solicitó nominaciones para una Lista Preliminar de Precursores Significativos. Se hicieron cuarenta nominaciones, de las cuales cinco fueron seleccionadas como posibles precursores significativos, dos de ellas basadas en una sola observación cada una. [31]

Después de una revisión crítica de la literatura científica, la Comisión Internacional de Predicción 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 reportados 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 resultados positivos, por lo que la tasa de falsos negativos (terremoto pero sin señal precursora) no está clara. [33]

Conducta animal

Una vez que ha comenzado un terremoto, las ondas de presión ( ondas P ) viajan dos veces más rápido que las ondas de corte ( ondas s ), más dañinas. [34] Algunos animales, que normalmente no son notados por los humanos, pueden notar las vibraciones más pequeñas que llegan entre unas pocas y unas 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 los estudios científicos disponibles hasta 2018 que cubren más de 130 especies no encontró evidencia suficiente para demostrar que los animales podrían advertir de terremotos con horas, días o semanas de anticipación. [37] Las correlaciones estadísticas sugieren que algunos comportamientos animales inusuales reportados se deben a terremotos más pequeños ( premonición ) que a veces preceden a un gran terremoto, [38] que, si es lo suficientemente pequeño, puede pasar desapercibido para las personas. [39] Los temblores previos también pueden provocar cambios en las aguas subterráneas o liberar gases que pueden ser detectados por los animales. [38] Los sismómetros también detectan los sismos previos y se han estudiado durante mucho tiempo como posibles predictores, pero sin éxito (consulte #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 sobre comportamientos animales extraños antes de los terremotos. [35] Algunos comportamientos animales inusuales pueden atribuirse erróneamente a un terremoto en un futuro cercano. El efecto de memoria flash hace que los detalles anodinos se vuelvan más memorables y 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 actuaron de manera inusual cuando no había un terremoto a punto de ocurrir, lo que significa que no se estableció que el comportamiento fuera predictivo. [38]

La mayoría de los investigadores que investigan la predicción animal de los 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 detectar ondas electromagnéticas en los rangos de frecuencia ultrabaja y extremadamente baja que llegan a la superficie de la Tierra antes de un terremoto, provocando un comportamiento extraño. Estas ondas electromagnéticas también podrían provocar la ionización del aire , la oxidación del agua y una posible intoxicación del agua que otros animales podrían detectar. [41]

Dilatación-difusión

En la década de 1970, se consideraba que la hipótesis de dilatancia-difusión proporcionaba una base física para varios fenómenos considerados posibles precursores de terremotos. [42] Se basó en "evidencia sólida y repetible" [43] de experimentos de laboratorio de que la roca cristalina altamente estresada experimentó un cambio en el volumen, o dilatancia , [e] que causa cambios en otras características, como la velocidad sísmica y la resistividad eléctrica. , e incluso elevaciones topográficas a gran escala. Se creía que esto ocurrió en una "fase preparatoria" justo antes del terremoto y que, por lo tanto, un seguimiento 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 su paso por una determinada zona fue la base para predecir los terremotos de 1973 en Blue Mountain Lake (NY) y 1974 Riverside (CA). [45] Aunque estas predicciones fueron informales e incluso triviales, su aparente éxito fue visto como una confirmación tanto de la dilatancia como de la existencia de un proceso preparatorio, lo que llevó a lo que posteriormente se denominó "declaraciones extremadamente 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 "fracasó 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 pueden ampliarse al mundo real. [48] ​​Otro factor fue el sesgo de la selección retrospectiva de criterios. [49] Otros estudios han demostrado que la dilatancia es tan insignificante que Main et al. 2012 concluyó: "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 no se detectó en el experimento de Michelson-Morley ".

Cambios en V p /V s

V p es el símbolo de la velocidad de una onda sísmica "P" (primaria o de presión) que atraviesa 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 entre 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 probable avance 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 dilatancia, 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 (CA) de 1974. [45] Sin embargo, no se han logrado éxitos adicionales y se ha sugerido que estas predicciones fueron una casualidad. [54] La anomalía A V p / V s fue la base de una predicción de 1976 de un terremoto de magnitud 5,5 a 6,5 ​​cerca de Los Ángeles, que no se produjo. [55] Otros estudios que se basaron en voladuras de canteras (más precisos y repetibles) no encontraron tales variaciones, [56] mientras que un análisis de dos terremotos en California encontró que las variaciones reportadas 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 debida a tensiones presísmicas o fracturación de la roca. Uno de estos gases es el radón , producido por la desintegración radiactiva de 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 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 Predicción de Terremotos para la Protección Civil (ICEF) encontró en su revisión crítica de 2011 que los terremotos con los que supuestamente están relacionados estos cambios Estuvieron hasta a 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 del terremoto se remontan al Gran Terremoto de Lisboa de 1755, pero prácticamente todas las observaciones anteriores a mediados de la década de 1960 son inválidas porque los instrumentos utilizados eran sensibles al movimiento físico. [61] Desde entonces, se han atribuido varios fenómenos eléctricos, electroresistivos y magnéticos anómalos a cambios precursores de tensión y deformación que preceden a los terremotos, [62] generando esperanzas de encontrar un precursor de terremotos confiable. [63] Si bien un puñado de investigadores han ganado mucha atención con cualquiera de las teorías sobre cómo se podrían generar tales fenómenos, afirmando haber observado tales fenómenos antes de un terremoto, no se ha demostrado que tales fenómenos sean un precursor real.

Una revisión de 2011 realizada por la Comisión Internacional de Predicción de Terremotos para Protección Civil (ICEF) [64] encontró que los precursores electromagnéticos "más convincentes" eran anomalías magnéticas de frecuencia ultrabaja , como el evento de Corralitos (que se analiza a continuación) registrado antes de Loma Prieta de 1989. terremoto. Sin embargo, ahora se cree que la observación fue un mal funcionamiento del sistema. El estudio del terremoto de Parkfield de 2004, 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 afirmación más promocionada y más criticada 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 los voltajes geoeléctricos – lo que llamaron "señales eléctricas sísmicas" (SES) – podían predecir terremotos. [gramo]

En 1984, afirmaron que había una "correspondencia uno a uno" entre el SES y los terremotos [68] - es decir, que " cada EQ de tamaño considerable está precedido por un SES e inversamente cada SES es siempre seguido por un EQ de magnitud y cuyo epicentro se puede predecir de forma fiable" [69] – el SES aparece entre 6 y 115 horas antes del terremoto. Como prueba de su método afirmaron una serie de predicciones exitosas. [70]

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

Una de las principales críticas fue que el método es geofísicamente inverosímil y científicamente poco sólido. [76] Las objeciones adicionales incluyeron la falsedad demostrable de la supuesta relación uno a uno entre los terremotos y el 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 fuerte probabilidad de que las señales fueran hechas por el hombre. [79] [j] Trabajos posteriores en Grecia han rastreado "señales eléctricas transitorias anómalas" similares a SES hasta fuentes humanas específicas, y han descubierto que dichas señales no están excluidas por los criterios utilizados por VAN para identificar SES. [81] Un trabajo más reciente, al emplear métodos modernos de física estadística, es decir, análisis de fluctuación sin tendencia (DFA), DFA multifractal y transformada wavelet, reveló que los SES se distinguen claramente de las señales producidas por fuentes artificiales. [82] [83]

La validez del método VAN y, por tanto, la importancia predictiva del NSE, se basó principalmente en la afirmación empírica del éxito predictivo demostrado. [84] Se han descubierto numerosas debilidades en la metodología VAN, [k] y en 2011 la Comisión Internacional de Previsión de Terremotos para la Protección Civil concluyó que la capacidad de predicción afirmada por VAN no podía validarse. [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 la "Encyclopedia of Solid Earth Geophysics: parte de la "Encyclopedia of Earth Sciences Series" (Springer 2011) termina de la siguiente manera (justo antes de su resumen): "ha Recientemente se ha demostrado que al analizar series temporales en un dominio temporal recientemente introducido, "tiempo natural", se puede identificar claramente el acercamiento al estado crítico [Sarlis et al. 2008]. De esta manera, parecen haber 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 sorprendente como precursores a corto plazo cuando se combinan con datos del SES". [87]

Desde 2001, el grupo VAN introduce un concepto que denominan "tiempo natural", aplicado al análisis de sus precursores. Inicialmente se aplica sobre 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 temporal de la predicción. El método trata la aparición de un terremoto como un fenómeno crítico . [88] [89] Una revisión del método VAN actualizado en 2020 dice que adolece de 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 famoso de la historia, y uno de los ejemplos más frecuentemente citados de un posible precursor de un 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 en frecuencias ultrabajas mediante un magnetómetro en Corralitos, California , a sólo 7 km del epicentro del inminente terremoto, comenzaron a mostrar aumentos anómalos en la amplitud. . Apenas tres horas antes del terremoto, las mediciones se dispararon a unas treinta veces mayores de lo normal, y las amplitudes disminuyeron después del terremoto. Tales amplitudes no se habían visto en dos años de funcionamiento, ni en un instrumento similar situado a 54 kilómetros de distancia. Para muchas personas, esa aparente localidad en el tiempo y el espacio sugería una asociación con el terremoto. [93]

Posteriormente se desplegaron 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, más simplemente, a un mal funcionamiento del sistema de sensores. [95]

física freund

En sus investigaciones sobre la física cristalina, Friedemann Freund descubrió que las moléculas de agua incrustadas en una roca pueden disociarse en iones si la roca está sometida a 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 precursores de terremotos como la radiación electromagnética, las luces sísmicas y las perturbaciones del plasma en la ionosfera. [96] El estudio de tales 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 estrés pueden detectarse y utilizarse como precursoras, por varias razones. En primer lugar, se cree que la tensión no se acumula rápidamente antes de un terremoto importante y, por tanto, no hay razón para esperar que se generen rápidamente grandes corrientes. En segundo lugar, los sismólogos han buscado exhaustivamente precursores eléctricos estadísticamente confiables, utilizando instrumentación sofisticada, y no han identificado ninguno de esos precursores. Y en tercer lugar, el agua en la corteza terrestre haría que las corrientes generadas fueran absorbidas antes de llegar a la superficie. [100]

Perturbación del ciclo diario de la ionosfera.
El registro ULF* de la retención de la capa D de la ionosfera que absorbe la radiación EM durante las noches previas al terremoto en L'Aquila, Italia, el 4/6/2009 . La anomalía está indicada en rojo.

La ionosfera suele desarrollar su capa D inferior durante el día, mientras que por la noche esta capa desaparece cuando el plasma 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 bajas de HF de hasta 10 MHz ( propagación de ondas celestes ) a medida que la capa F refleja estas ondas de regreso a la Tierra. La onda celeste se pierde durante el día, ya que la capa D absorbe estas ondas.

Se afirma que las tensiones tectónicas en la corteza terrestre provocan ondas de cargas eléctricas [101] [102] que viajan a la superficie de la Tierra y afectan 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 fuerte terremoto poco profundo. Cuando ocurre la perturbación, se observa que la capa D se pierde durante el día, lo que resulta en la elevación de la ionosfera y la formación de ondas ionosféricas, o la capa D aparece durante la noche, lo que resulta en una disminución de la ionosfera y, por lo tanto, en 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 1.000 a 10.000 kilómetros y funciona 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 otro lado, se demostró que eventos extremos globales como tormentas magnéticas o erupciones solares y eventos extremos locales en la misma trayectoria VLF como otro terremoto o una erupción volcánica que ocurren en un tiempo cercano al terremoto bajo evaluación hacen Es difícil o imposible relacionar los cambios en las ondas ionosféricas con el terremoto de interés. [109]

En 2017, un artículo del Journal of Geophysical Research mostró que la relación entre las anomalías ionosféricas y los grandes eventos sísmicos (M≥6,0) ocurridos a nivel mundial entre 2000 y 2014 se basaba en la presencia del clima solar. Cuando se eliminan los datos solares 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 según 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 tiempo que también cambia potencialmente la química y el nivel del agua subterránea. Después del evento sísmico, es posible que se precipiten diferentes minerales, lo que cambiará nuevamente la química y el nivel del agua subterránea. [111] Este proceso de disolución mineral y precipitación antes y después de un terremoto se ha observado en Islandia. [112] Este modelo da sentido a los datos ionosféricos, sísmicos y de aguas subterráneas.

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

Una forma de detectar la movilidad de las tensiones tectónicas es detectar temperaturas localmente elevadas en la superficie de la corteza medidas por satélites . Durante el proceso de evaluación, se elimina el fondo de variación diaria y el ruido debido a perturbaciones atmosféricas y 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. [113] [114] [115] [116]

En un enfoque más nuevo 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 al volver a unir químicamente los portadores de carga positiva ( agujeros ) que se desplazan desde las capas más profundas hasta 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. [117]

Tendencias

En lugar de observar fenómenos anómalos que podrían ser señales precursoras de un terremoto inminente, otros enfoques para predecir 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 les llama métodos estadísticos. Estos enfoques también tienden a ser más probabilísticos y a tener períodos de tiempo más largos, por lo que se fusionan con el pronóstico de terremotos. [ cita necesaria ]

Previsión inmediata

La predicción inmediata de terremotos , sugerida en 2016 [118] [119] , es la estimación del estado dinámico actual de un sistema sismológico, basada en el tiempo natural introducido en 2001. [120] Se diferencia de la previsión que tiene como objetivo estimar la probabilidad de un evento futuro. [121] pero también se considera una base potencial para la previsión. [118] [122] Los cálculos de predicción inmediata producen la "puntuación de potencial sísmico", una estimación del nivel actual de progreso sísmico. [123] Las aplicaciones típicas son: grandes terremotos y tsunamis globales, [124] réplicas y sismicidad inducida, [122] [125] sismicidad inducida en campos de gas, [126] riesgo sísmico para megaciudades globales, [121] estudio de agrupaciones de grandes terremotos globales, [127] etc.

rebote elástico

Incluso la roca más rígida no es perfectamente rígida. Dada una fuerza grande (como entre dos inmensas placas tectónicas que se mueven una sobre otra), la corteza terrestre se doblará o deformará. Según la teoría del rebote elástico de Reid (1910), eventualmente la deformación (deformación) llega a ser lo suficientemente grande como para que algo se rompa, generalmente debido a una falla existente. El deslizamiento a lo largo de la ruptura (un terremoto) permite que la roca de cada lado rebote a un estado menos deformado. En el proceso se libera energía en diversas formas, incluidas ondas sísmicas. [128] Luego se repite el ciclo de fuerza tectónica que se acumula en la deformación elástica y se libera en un rebote repentino. Como el desplazamiento de un solo terremoto varía desde menos de un metro hasta alrededor de 10 metros (para un terremoto M 8), [129] la existencia demostrada de grandes desplazamientos de cientos de millas muestra la existencia de un ciclo sísmico de larga duración. . [130] [m]

Terremotos característicos

Las fallas sísmicas más estudiadas (como la megacorrección de Nankai , la falla de Wasatch y la falla de San Andrés ) parecen tener segmentos distintos. El modelo de terremoto característico postula que los terremotos generalmente están restringidos dentro de estos segmentos. [131] Como las longitudes y otras propiedades [n] de los segmentos son fijas, los terremotos que rompen toda la falla deben tener características similares. Estos 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 deformación se acumule de manera constante, la actividad sísmica en un segmento determinado debería estar dominada por terremotos de características similares que se repiten a intervalos algo regulares. [132] Para un segmento de falla determinado, identificar estos terremotos característicos y cronometrar su tasa de recurrencia (o, por el contrario, 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 tal pronóstico, preparado para el estado de California. [133] 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 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. [134] [o] La extrapolación del evento de 1966 llevó a una predicción de un terremoto alrededor de 1988, o antes de 1993 a más tardar (en el intervalo de confianza del 95%). [135] El atractivo de este método es que la predicción se deriva enteramente de la tendencia , que supuestamente explica la física de los terremotos y los parámetros de falla desconocidos y posiblemente incognoscibles. Sin embargo, en el caso de Parkfield, el terremoto previsto no se produjo hasta 2004, una década más tarde. 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 distintas en común. [136]

El fracaso de la predicción de Parkfield ha generado dudas sobre la validez del propio modelo de terremoto característico. [137] 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). [138] Otros estudios han considerado si es necesario considerar otros factores, como la antigüedad de la falla. [p] El hecho de que las rupturas sísmicas estén generalmente restringidas dentro de un segmento (como se ve a menudo) o traspasen los límites del segmento (también visto), tiene una relación directa con el grado de peligro sísmico: los terremotos son mayores cuando se rompen múltiples segmentos, pero al aliviar más tensión, sucederán con menos frecuencia. [140]

Brechas sísmicas

En el punto de contacto entre dos placas tectónicas, cada sección debe eventualmente deslizarse, ya que (a largo plazo) ninguna queda atrás. Pero no todos resbalan al mismo tiempo; 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" debería esperarse no en los segmentos donde la sismicidad reciente ha aliviado la tensión, sino en las brechas intermedias donde la tensión no aliviada es mayor. [141] Este modelo tiene un atractivo intuitivo; se utiliza en pronósticos a largo plazo y fue la base de una serie de pronósticos alrededor del Pacífico ( Pacific Rim ) en 1979 y 1989-1991. [142]

Sin embargo, ahora se sabe que algunas suposiciones subyacentes sobre las brechas sísmicas son incorrectas. Un examen detenido sugiere que "puede que no haya información en los vacíos sísmicos sobre el momento de ocurrencia o la magnitud del próximo gran evento en la región"; [143] Las pruebas estadísticas de los pronósticos circun-Pacíficos muestran que el modelo de brecha sísmica "no pronosticó bien los grandes terremotos". [144] Otro estudio concluyó que un largo período de calma no aumentaba el potencial sísmico. [145]

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 el liderazgo de Vladimir Keilis-Borok . M8 emite una alarma de "Tiempo de mayor probabilidad" (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. [146] Parámetros tan grandes han hecho que M8 sea controvertido, ya que es difícil determinar si los impactos que ocurrieron fueron predichos hábilmente o solo fueron el resultado del azar.

M8 ganó considerable atención cuando los terremotos de San Simeón y Hokkaido de 2003 ocurrieron dentro de un TIP. [147] En 1999, el grupo de Keilis-Borok publicó una afirmación de haber logrado resultados estadísticamente significativos a medio plazo utilizando sus modelos M8 y MSc, en lo que respecta a los grandes terremotos a nivel mundial. [148] Sin embargo, Geller et al. [149] se muestran escépticos ante las afirmaciones de predicción en cualquier período inferior a 30 años. Un TIP ampliamente publicitado para un terremoto de magnitud 6,4 en el sur de California en 2004 no se cumplió, ni tampoco otros dos TIP menos conocidos. [150] Un estudio profundo del método RTP en 2008 encontró que de unas veinte alarmas sólo dos podían considerarse aciertos (y una de ellas tenía un 60% de posibilidades de ocurrir de todos modos). [151] Concluyó que "el RTP no es significativamente diferente de un método ingenuo de adivinar basado en las tasas históricas [de] sismicidad". [152]

La liberación de momento acelerado (AMR, siendo "momento" una medida de la energía sísmica), también conocida como análisis de tiempo hasta falla, o liberación de momento sísmico acelerado (ASMR), se basa en observaciones que anticipan la actividad sísmica antes de un terremoto importante no solo aumentó, pero aumentó a un ritmo exponencial. [153] En otras palabras, una gráfica del número acumulado de sismos previos se vuelve más pronunciada justo antes del sismo principal.

Siguiendo la formulación de Bowman et al. (1998) en una hipótesis comprobable [154] y una serie de informes positivos, la RAM parecía prometedora [155] a pesar de varios problemas. Los problemas conocidos incluían no ser detectados para todas las ubicaciones y eventos, y la dificultad de proyectar un tiempo de ocurrencia preciso cuando el final de la curva se vuelve pronunciado. [156] Pero pruebas rigurosas han demostrado que las tendencias aparentes de la RAM probablemente sean el resultado de cómo se ajustan los datos, [157] y de no tener en cuenta la agrupación espaciotemporal de los terremotos. [158] Por lo tanto, las tendencias de la RAM son estadísticamente insignificantes. El interés en la RAM (a juzgar por el número de artículos revisados ​​por pares) ha disminuido desde 2004. [159]

Aprendizaje automático

Rouet-Leduc et al. (2019) informaron haber entrenado con éxito un bosque aleatorio de regresión en datos de series de tiempo acústicas capaces de identificar una señal emitida desde zonas de falla que pronostica fallas de falla. Rouet-Leduc et al. (2019) sugirieron que la señal identificada, que anteriormente se suponía que era ruido estadístico, refleja la emisión creciente de energía antes de su liberación repentina durante un evento de deslizamiento. Rouet-Leduc et al. (2019) postuló además que su enfoque podría limitar los tiempos de falla y conducir a la identificación de otras señales desconocidas. [160] 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. [161]

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 un terremoto y sus propiedades de variación 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 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 hacía "suposiciones sobre la orientación o la geometría del plano del receptor" y ponderaba mucho el cambio en la tensión cortante , "la suma de los valores absolutos de los componentes independientes del tensor de cambio de tensión" y el rendimiento de von Mises. criterio. DeVries y cols. (2018) postuló que la dependencia de su modelo en estas cantidades físicas indicaba que podrían "controlar la activación 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 positivas de datos de terremotos de entrenamiento y una cantidad igual de muestras negativas elegidas al azar. [162]

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 de un mayor interés en el área. También descubrieron que las redes neuronales utilizadas en la predicción de terremotos con tasas de éxito notables tenían un rendimiento comparable al de modelos más simples. Además, abordaron la cuestión de adquirir 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 transparentes de aprendizaje automático sean más deseables que las redes neuronales artificiales. [163]

Sismicidad inducida por EMP

Los pulsos electromagnéticos de alta energía pueden inducir terremotos entre 2 y 6 días después de la emisión de los generadores EMP. [164] Se ha propuesto que fuertes impactos electromagnéticos podrían controlar la sismicidad, ya que la dinámica de la sismicidad que sigue parece ser mucho más regular de lo habitual. [165] [166]

Predicciones notables

Se trata de predicciones, o afirmaciones de predicciones, que son notables desde el punto de vista científico o debido a su notoriedad pública, y afirman tener una base científica o cuasi científica. Como muchas predicciones se mantienen de forma confidencial o se publican en lugares oscuros y se vuelven notables sólo cuando se afirman, puede haber un sesgo de selección en el sentido de que los aciertos reciben más atención que los errores. Las predicciones enumeradas aquí se analizan en el libro de Hough [50] y en el artículo de Geller. [167]

1975: Haicheng, China

El terremoto de Haicheng de 1975 de magnitud 7,3 es el "éxito" más citado en la predicción de terremotos. [168] La historia aparente es que el estudio de la actividad sísmica en la región llevó a las autoridades chinas a emitir una predicción a mediano plazo en junio de 1974, por lo que las autoridades políticas ordenaron que se tomaran diversas medidas, incluida la evacuación forzosa de viviendas, la construcción de "simples estructuras al aire libre", y 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, las "medidas preventivas efectivas adoptadas" habrían mantenido el número de muertos por debajo de 300 en una zona con una población de alrededor de 1,6 millones, donde de otro modo se habrían esperado decenas de miles de muertes. [169]

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 un terremoto se convirtió en un elemento de ortodoxia ideológica que distinguió a los verdaderos partidarios del partido de los desviacionistas de derecha". [170] El mantenimiento de registros estaba desordenado, lo que dificultaba verificar los detalles, incluso si hubo alguna orden de evacuación. No se ha especificado el método utilizado para las predicciones a medio o corto plazo (aparte de la "línea revolucionaria del presidente Mao" [171] ). [q] La evacuación pudo haber sido espontánea, tras el fuerte sismo (M 4,7) ocurrido el día anterior. [173] [r]

Un estudio de 2006 que tuvo acceso a una amplia gama de registros encontró que las predicciones eran erróneas. "En particular, no hubo ninguna predicción oficial a corto plazo, aunque tal predicción fue hecha por científicos individuales". [174] Además: "fueron sólo los sismos previos los que desencadenaron las decisiones finales de alerta y evacuación". Estimaron que se perdieron 2.041 vidas. El hecho de que no murieran más se atribuyó a una serie de circunstancias fortuitas, incluida la información sobre terremotos en los meses anteriores (provocada por una elevada actividad sísmica), la iniciativa local, el momento (ocurrió cuando la gente no estaba trabajando ni durmiendo) y el estilo local de construcción. Los autores concluyen que, aunque no fue una predicción satisfactoria, "fue un intento de predecir un gran terremoto que por primera vez no terminó en un fracaso práctico". [174]

1981: Lima, Perú (Brady)

En 1976, Brian Brady, físico, entonces en la Oficina de Minas de 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 las deformaciones que se producen en la zona de subducción [fuera de la zona de subducción] costa del 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." [175] En un memorando interno escrito en junio de 1978, redujo la ventana de tiempo a "octubre a noviembre de 1981", con un shock principal en el rango de 9,2 ± 0,2. [176] En un memorando de 1980 se informó que especificaba "mediados de septiembre de 1980". [177] 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 luego con funcionarios gubernamentales de Estados Unidos y Perú el 29 de octubre y "pronosticaron una serie de terremotos de gran magnitud en la segunda mitad de 1981". [175] Esta predicción se hizo ampliamente conocida en Perú, luego de lo que la embajada de Estados Unidos describió como "titulares sensacionalistas de primera página en la mayoría de los diarios de Lima" el 26 de enero de 1981. [178]

El 27 de enero de 1981, después de revisar la predicción de Brady-Spence, el Consejo Nacional de Evaluación de Predicción de Terremotos (NEPEC) de EE. UU. anunció que "no estaba convencido de la validez científica" de la predicción y que "no se había mostrado nada en los datos de sismicidad observados, ni en la teoría, en la medida en que se presenta, que da sustancia a los tiempos, ubicaciones y magnitudes pronosticadas de los terremotos". Continuó diciendo que si bien había una probabilidad de grandes terremotos en los momentos previstos, esa probabilidad era baja, y recomendó que "no se dé seria consideración a la predicción". [179]

Sin inmutarse, Brady revisó posteriormente su pronóstico, afirmando que habría al menos tres terremotos alrededor del 6 de julio, el 18 de agosto y el 24 de septiembre de 1981, [181] lo que llevó a un funcionario del USGS a quejarse: "Si se le permite continuar jugar este juego... eventualmente obtendrá un éxito y sus teorías serán consideradas válidas por muchos". [182]

El 28 de junio (fecha más tomada como fecha del primer terremoto pronosticado), se informó que: "la población de Lima pasó un domingo tranquilo". [183] ​​Titular de un periódico peruano: "NO PASÓ NADA" ("No pasa nada"). [184]

En julio, Brady retiró formalmente su predicción basándose en que no se había producido la actividad sísmica previa. [185] Las pérdidas económicas debido a la reducción del turismo durante este episodio se han estimado aproximadamente en cien millones de dólares. [186]

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

El " experimento de predicción de terremotos de Parkfield " fue la predicción científica de terremotos más anunciada jamás realizada. [187] [t] Se basó en una observación de que el segmento 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. [188] 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 un 95% de posibilidades de que el próximo terremoto se produjera alrededor de 1988, o 1993 a más tardar. El Consejo Nacional de Evaluación de Predicción de Terremotos (NEPEC) evaluó esto y estuvo de acuerdo. [189] Por lo tanto, el Servicio Geológico de Estados Unidos y el Estado de California establecieron una de las "redes de instrumentos de monitoreo más sofisticadas y densas del mundo", [190] en parte para identificar cualquier precursor cuando se produjo 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. [191] En palabras de The Economist : "nunca se ha tendido una emboscada más cuidadosamente para tal acontecimiento". [192]

Llegó el año 1993, y pasó, sin cumplimiento. Finalmente, el 28 de septiembre de 2004 se produjo un terremoto de magnitud 6,0 ​​en el segmento de la falla de Parkfield, pero sin previo aviso ni precursores evidentes. [193] Si bien muchos científicos consideran que el experimento para detectar un terremoto fue exitoso, [194] la predicción no tuvo éxito porque el evento final se produjo con una década de retraso. [v]

1983-1995: Grecia (VAN)

En 1981, el grupo "VAN", encabezado por Panayiotis Varotsos, afirmó haber encontrado una relación entre los terremotos y las "señales eléctricas sísmicas" (SES). En 1984 presentaron una tabla de 23 terremotos ocurridos entre el 19 de enero de 1983 y el 19 de septiembre de 1983, de los cuales afirmaron haber predicho con éxito 18 terremotos. [196] Siguieron otras listas, como su afirmación de 1991 de predecir 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. período 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", [197] que ascendía a 94 predicciones. [198] Comparando esto con una lista de "Todos los terremotos con M S (ATH)" [199] [x] y dentro de límites geográficos que incluyen la mayor parte de Grecia, [y] obtienen una lista de 14 terremotos que deberían haber predicho . Aquí afirman tener diez éxitos, con una tasa de éxito del 70%. [201] [z]

Las predicciones de VAN han sido criticadas por diversos motivos, incluido el hecho de que son geofísicamente inverosímiles, [202] "vagos y ambiguos", [203] no satisfacen los criterios de predicción, [204] y el ajuste retroactivo de los parámetros. [205] Una revisión crítica de 14 casos en los que VAN reclamó 10 éxitos mostró solo un caso en el que se produjo un terremoto dentro de los parámetros de predicción. [206] Las predicciones de VAN no sólo no funcionan mejor que el azar, sino que muestran "una asociación mucho mejor con los acontecimientos que ocurrieron antes de ellas", según Mulargia y Gasperini. [207] Otras revisiones iniciales encontraron que los resultados de VAN, cuando se evaluaron mediante parámetros definidos, fueron estadísticamente significativos. [208] [209] Tanto los puntos de vista positivos como los negativos sobre las predicciones de VAN de este período se resumieron en el libro de 1996 A Critical Review of VAN editado por Sir James Lighthill [210] y en un tema de debate presentado por la revista Geophysical Research Letters que fue se centró en la significación estadística del método VAN. [211] VAN tuvo la oportunidad de responder a sus críticos en esas publicaciones de revisión. [212] En 2011, la ICEF revisó el debate de 1996 y concluyó que la capacidad de predicción optimista del SES afirmada por VAN no podía validarse. [85] En 2013, se encontró que las actividades de SES [213] coincidían con los mínimos de las fluctuaciones del parámetro de orden de la sismicidad, que se ha demostrado [214] que son precursores estadísticamente significativos al emplear el análisis de coincidencia de eventos. [215]

Una cuestión crucial son los parámetros grandes y a menudo indeterminados de las predicciones, [216] de modo que algunos críticos dicen que no son predicciones y que no deben reconocerse como tales. [217] Gran parte de la controversia con VAN surge de esta falta de especificación adecuada de estos parámetros. Algunos de sus telegramas incluyen predicciones de dos eventos sísmicos distintos, como (típicamente) un terremoto pronosticado a 300 km "NO" de Atenas, y otro a 240 km "O", "con magnitudes [ sic ] 5,3 y 5, 8", sin límite de tiempo. [218] [aa] La estimación del parámetro de tiempo se introdujo en el método VAN mediante el tiempo natural en 2001. [87] VAN ha cuestionado las conclusiones "pesimistas" de sus críticos, pero los críticos no han cedido. [219] Se sugirió que VAN no tuvo en cuenta la agrupación de terremotos, [205] o que interpretaron sus datos de manera diferente durante los períodos de mayor actividad sísmica. [220]

VAN ha sido criticada en varias ocasiones por provocar pánico público y malestar generalizado. [221] Esto se ha visto exacerbado por la amplitud de sus predicciones, que cubren grandes áreas de Grecia (hasta 240 kilómetros de diámetro, y a menudo pares de áreas), [ab] mucho más grandes que las áreas realmente afectadas por terremotos de las magnitudes predichas. (normalmente de varias decenas de kilómetros de diámetro). [222] [ac] Las magnitudes son igualmente amplias: una magnitud prevista de "6,0" representa un rango desde una magnitud benigna de 5,3 hasta una magnitud ampliamente destructiva de 6,7. [anuncio] Junto con ventanas de tiempo indeterminadas de un mes o más, [223] tales predicciones "no pueden utilizarse en la práctica" [224] 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 afirmó que todas las alarmas relacionadas con la actividad de SES se habían hecho públicas mediante publicaciones en arxiv.org . Esta actividad de SES se evalúa utilizando un nuevo método que 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 magnitud (Mw) 6,9. El informe de VAN también fue descrito en un artículo en el periódico Ethnos el 10 de febrero de 2008. [226] Sin embargo, Gerassimos Papadopoulos comentó que los informes de VAN eran confusos y ambiguos, y que "ninguna de las afirmaciones de predicciones exitosas de VAN está justificada. " [227] En el mismo número se publicó una respuesta a este comentario, que insistía en la exactitud de la predicción. [228]

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 importantes en el área de la Bahía de San Francisco en California. [229] El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) supuestamente afirmó, doce horas después del evento, que había "pronosticado" este terremoto en un informe del año anterior. [230] El personal del USGS afirmó posteriormente que este terremoto había sido "anticipado"; [231] También se han hecho varias otras afirmaciones de predicción. [232]

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 ocurre durante un período de tiempo, y una predicción más específica . [233] ) Ninguno de estos pronósticos puede probarse rigurosamente debido a la falta de especificidad, [234] y cuando un pronóstico incluye el tiempo y la ubicación correctos, la ventana era tan amplia (por ejemplo, cubría la mayor parte de California durante cinco años) que perdió cualquier valor como predicción. Las predicciones que se acercaron (pero con una probabilidad de sólo el 30%) tenían ventanas de diez o veinte años. [235]

Una predicción debatida provino del algoritmo M8 utilizado por Keilis-Borok y asociados en cuatro pronósticos. [236] El primero de estos pronósticos no alcanzó ni la magnitud (M 7,5) ni el tiempo (una ventana de cinco años desde el 1 de enero de 1984 al 31 de diciembre de 1988). Consiguieron la ubicación al incluir la mayor parte de California y la mitad de Nevada. [237] Una revisión posterior, presentada a la NEPEC, amplió el plazo hasta el 1 de julio de 1992 y redujo la ubicación únicamente al centro de California; la magnitud siguió siendo la misma. Una cifra que presentaron tuvo dos revisiones más, para terremotos M ≥ 7,0 en el centro de California. El plazo de cinco años para uno terminó en julio de 1989, por lo que se perdió el evento de Loma Prieta; la segunda revisión se extendió hasta 1990, por lo que incluyó a Loma Prieta. [238]

Cuando se analiza 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 (vertical) en lugar de deslizamiento. movimiento (horizontal), por lo que no se predijo. [239]

Otros científicos sostienen que 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. [240] Hough afirma que "la mayoría de los sismólogos" no creen que este terremoto haya sido predicho "per se". [241] En sentido estricto no hubo predicciones, sólo pronósticos, que sólo tuvieron un éxito parcial.

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

1990: Nuevo 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) era un "consultor empresarial independiente" que pronosticaba tendencias climáticas a largo plazo para las empresas. [af] Apoyó la idea (no probada científicamente) de que es más probable que se desencadenen volcanes y terremotos cuando la fuerza de marea del Sol y la Luna coinciden para ejercer una tensión máxima sobre la corteza terrestre ( sicigia ). [ag] Habiendo calculado cuándo se maximizan estas fuerzas de marea, Browning luego "proyectó" [243] qué áreas tenían mayor riesgo de sufrir un gran terremoto. Un área que mencionó con frecuencia fue la Zona Sísmica de Nuevo Madrid en la esquina sureste del estado de Missouri , lugar de tres terremotos muy grandes en 1811-12, que combinó 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 varios otros eventos [ah] ) el terremoto de Loma Prieta del 17 de octubre de 1989. [245] Se formó el Consejo Nacional de Evaluación de Predicción de Terremotos (NEPEC). 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. [246] 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 uno o dos volcanes", lo cual, a escala global , es aproximadamente el promedio durante una semana, sin mencionar ningún terremoto en California. [247]

Aunque el informe del AHWG refutó tanto las afirmaciones de Browning sobre un éxito anterior como la base de su "proyección", tuvo poco impacto después de un año de continuas afirmaciones 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 fue amplificado por la exposición masiva en los medios de comunicación. [250] No pasó nada el 3 de diciembre, [251] y Browning murió de un ataque cardíaco siete meses después. [252]

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

El algoritmo M8 (desarrollado bajo el liderazgo de Vladimir Keilis-Borok en UCLA ) ganó respeto por las predicciones aparentemente exitosas de los terremotos de San Simeón y Hokkaido de 2003. [253] Por lo tanto, generó gran interés la predicción a principios de 2004 de que se produciría un terremoto M ≥ 6,4 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. [147] Al evaluar esta predicción El Consejo de Evaluación de Predicción de Terremotos de California (CEPEC) señaló que este método aún no había hecho suficientes predicciones para la validación estadística y era sensible a las suposiciones de entrada. Por lo tanto, concluyó que no se justificaban "acciones especiales de política pública", aunque recordó a todos los californianos "los importantes riesgos sísmicos en todo el estado". [147] El terremoto previsto no ocurrió.

Se hizo una predicción muy similar para un terremoto ocurrido el 14 de agosto de 2005 o antes, en aproximadamente la misma zona del sur de California. La evaluación y recomendación del CEPEC fueron esencialmente las mismas, señalando esta vez que la predicción anterior y otras dos no se habían cumplido. [254] Esta predicción también fracasó.

2009: L'Aquila, Italia (Giuliani)

A las 03:32 del 6 de abril de 2009, la región de Abruzzo , en el centro de Italia, fue sacudida por un terremoto de magnitud M 6,3. [255] En la ciudad de L'Aquila y sus alrededores alrededor de 60.000 edificios se derrumbaron o sufrieron graves daños, lo que provocó 308 muertes y 67.500 personas quedaron sin hogar. [256] Casi al mismo tiempo, se informó que Giampaolo Giuliani había predicho el terremoto, había tratado de advertir al público, pero había sido amordazado por el gobierno italiano. [257]

Giampaolo Giuliani fue técnico de laboratorio en los Laboratori Nazionali del Gran Sasso . Como hobby, 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. [258] Había sido entrevistado el 24 de marzo por un blog en italiano, Donne Democratiche , sobre un enjambre de terremotos de bajo nivel en la región de Abruzzo que había comenzado en diciembre anterior. Dijo que este enjambre era normal y disminuiría a finales de marzo. El 30 de marzo, L'Aquila fue sacudida por un temblor de magnitud 4,0, el mayor hasta la fecha. [259]

El 27 de marzo, Giuliani advirtió al alcalde de L'Aquila que podría producirse un terremoto en 24 horas y se produjo un terremoto de magnitud M ~ 2,3. [260] El 29 de marzo hizo una segunda predicción. [261] Llamó por teléfono al alcalde de la ciudad de Sulmona, a unos 55 kilómetros al sureste de L'Aquila, para esperar un terremoto "dañino" –o incluso "catastrófico"- dentro de 6 a 24 horas. Se utilizaron furgonetas con altavoces para advertir a los habitantes de Sulmona que evacuaran, con el consiguiente pánico. No se produjo ningún terremoto y Giuliano fue citado por incitar a la alarma pública y se le prohibió hacer futuras predicciones públicas. [262]

Después del suceso de L'Aquila, Giuliani afirmó que había encontrado aumentos alarmantes en los niveles de radón apenas unas horas antes. [263] Dijo que había advertido a familiares, amigos y colegas la noche antes del terremoto. [264] Posteriormente fue entrevistado por la Comisión Internacional de Predicción 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. [265]

Dificultad o imposibilidad

Como muestran los ejemplos anteriores, el historial de predicción de terremotos ha sido decepcionante. [266] El optimismo de la década de 1970 de que la predicción rutinaria de terremotos sería "pronto", tal vez dentro de diez años, [267] se estaba quedando decepcionantemente corto en la década de 1990, [268] y muchos científicos comenzaron a preguntarse por qué. En 1997 se afirmaba positivamente que los terremotos no se pueden predecir, [149] lo que llevó a un notable debate en 1999 sobre si la predicción de terremotos individuales es un objetivo científico realista. [269]

La predicción de terremotos puede haber fallado sólo porque es "diabólicamente difícil" [270] y aún está más allá de la competencia actual de la ciencia. A pesar del confiado anuncio 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 del terremoto podría complicarse por "la distribución heterogénea de propiedades mecánicas a lo largo de la falla", [271] y en 1986 que las irregularidades geométricas en la superficie de la falla "parecen ejercer controles importantes sobre el inicio y la parada de la falla". rupturas". [272] Otro estudio atribuyó diferencias significativas en el comportamiento de la falla a la madurez de la falla. [aj] Este tipo de complejidades no se reflejan en los métodos de predicción actuales. [274]

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 suposiciones sobre la distribución del deslizamiento encontró resultados "que no concuerdan con la visión clásica de la teoría del rebote elástico". (Esto se atribuyó a detalles de heterogeneidad de fallas que no se tienen en cuenta en la teoría. [275] )

La predicción de un terremoto puede ser intrínsecamente imposible. En 1997, se argumentó que la Tierra se encuentra en un estado de criticidad autoorganizada "donde cualquier pequeño terremoto tiene cierta probabilidad de convertirse en un evento grande". [276] También se ha argumentado, basándose en la teoría de la decisión, que "la predicción de grandes terremotos es, en cualquier sentido práctico, imposible". [277] En 2021, una multitud de autores de una variedad de universidades e institutos de investigación que estudian el satélite sismoelectromagnético de China informaron [278] que las afirmaciones basadas en la criticidad autoorganizada que afirman que en cualquier momento cualquier pequeño terremoto puede eventualmente caer en cascada un evento de gran magnitud, no se destacan [279] a la vista de los resultados obtenidos hasta la fecha mediante análisis del tiempo natural .

Se ha cuestionado fuertemente que la predicción de un terremoto podría ser intrínsecamente imposible, [280] pero aún no se ha demostrado la mejor prueba de la imposibilidad: la predicción efectiva de un terremoto. [Alaska]

Ver 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 posibilidad de que un terremoto ocurra de todos modos como un evento aleatorio, y 6) publicación en un formato que 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 en la que, según la variedad de momentos sísmicos espacio-temporales disponibles, la ocurrencia de un terremoto 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 del "grito del lobo" con respecto a las falsas alarmas repetidas se han sobreestimado y pueden mitigarse mediante comunicaciones adecuadas del gobierno. autoridades.
  4. ^ La Subcomisión de Predicción de Terremotos de la IASPEI definió un precursor como "un cambio cuantitativamente mensurable en un parámetro ambiental que ocurre antes de los terremotos principales y que se cree que está relacionado con el proceso de preparación para este terremoto principal". [25]
  5. ^ La difusión posterior de agua de regreso al volumen de roca afectado es lo que conduce a la falla. [44]
  6. ^ La supuesta predicción de Giampaolo Giuiliani sobre el terremoto de L'Aquila se basó en el seguimiento de los niveles de radón.
  7. ^ Con el tiempo el reclamo fue modificado. Véase 1983–1995: Grecia (VAN) para más detalles.
  8. ^ Se informó que un partidario entusiasta (Uyeda) dijo: "VAN es el mayor invento desde la época de Arquímedes". [71]
  9. ^ Puede encontrarse una breve descripción del debate en un intercambio de cartas en la edición de junio de 1998 de Physics Today . [75]
  10. ^ Por ejemplo, la estación VAN "IOA" estaba al lado de un parque de antenas, y se descubrió que la estación de Pirgos, de donde se derivaron la mayoría de las predicciones de la década de 1980, se encontraba sobre la rejilla de tierra enterrada de un transmisor de radio militar. VAN no ha distinguido sus "señales eléctricas sísmicas" del ruido electromagnético artificial ni de las fuentes industriales y de radiotelecomunicaciones. [80]
  11. ^ Por ejemplo, se ha demostrado que es más probable que las predicciones VAN sigan a un terremoto que precedan a uno. Parece que cuando ha habido descargas recientes es más probable que el personal de la VAN interprete las variaciones eléctricas habituales como SES. La tendencia de los terremotos a agruparse explica entonces una mayor probabilidad de que se produzca un terremoto en la ventana de predicción bastante amplia. Otros aspectos de esto se discutirán a continuación.
  12. ^ La literatura sobre fenómenos geofísicos y perturbaciones ionosféricas utiliza el término ULF (frecuencia ultrabaja) para describir la banda de frecuencia por debajo de 10 Hz. La banda denominada ULF en la página de ondas de radio corresponde a una parte diferente del espectro de frecuencia anteriormente denominada VF (Frecuencia de voz). 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 en este período. El lector atento recordará que, en áreas sísmicamente activas, los terremotos de cierta magnitud ocurren con bastante frecuencia. Los "terremotos de Parkfield" son los anotados en el registro histórico o fueron seleccionados del registro instrumental en función de su ubicación y magnitud. Jackson y Kagan (2006, p. S399) y Kagan (1997, pp. 211-212, 213) sostienen que los parámetros de selección pueden sesgar las estadísticas y que secuencias de cuatro o seis terremotos, con diferentes intervalos de recurrencia, también son plausibles. .
  16. ^ Se espera que las fallas jóvenes tengan superficies complejas e irregulares que impidan el deslizamiento. Con el tiempo, estas asperezas se eliminan, cambiando las características mecánicas de la falla. [139]
  17. ^ Se ha afirmado que se ha medido un levantamiento, pero eso fue a 185 km de distancia y probablemente fue inspeccionado por aficionados sin experiencia. [172]
  18. ^ Según Wang et al. (2006, p. 762) se entendía 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 ante la Agencia para el Desarrollo Internacional de que uno de sus miembros del personal había contribuido decisivamente a alentar a Brady y promulgar su predicción mucho después de haber sido desacreditada científicamente. [180]
  20. ^ La predicción más esperada jamás sea probablemente la predicción de Nuevo Madrid de 1990 de Iben Browning, pero carecía de base científica.
  21. ^ Cerca de la pequeña ciudad de Parkfield, California , aproximadamente a medio camino entre San Francisco y Los Ángeles.
  22. ^ También se ha argumentado que el terremoto real difirió del tipo esperado, [137] y que la predicción no fue más significativa que una hipótesis nula más simple. [195]
  23. ^ Varotsos & 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 a pie de página. . Dos de estos terremotos fueron excluidos del Cuadro 3 por haber ocurrido en la vecina Albania. La Tabla 1 (p. 333) incluye 17 predicciones (numeradas) emitidas entre el 15 de mayo de 1988 y el 23 de julio de 1989. Una nota a pie de página menciona un terremoto no previsto (imprevisto) el 19 de marzo de 1989; las 17 entradas muestran terremotos asociados y, presumiblemente, por lo tanto se consideran predicciones exitosas. La Tabla 4 (p. 345) es una continuación de la Tabla 1 (p. 346) hasta el 30 de noviembre de 1989, agregando cinco predicciones adicionales con terremotos asociados.
  24. ^ "M S (ATH)" es la magnitud M S informada por el Observatorio Nacional de Atenas (SI-NOA), o la estimación de VAN de cuál sería esa magnitud. [200] Estas difieren de las magnitudes M S informadas por el USGS.
  25. ^ Específicamente, entre 36 ° y 41 ° de latitud norte y 19 ° a 25 ° de longitud este. [200]
  26. ^ Han sugerido que la tasa de éxito debería ser mayor, ya que uno de los terremotos no detectados se habría predicho de no haber sido por la asistencia a una conferencia, y en otro caso se reconoció un "SES claro" pero no se pudo determinar la magnitud por falta de funcionamiento. estaciones.
  27. ^ Este par de predicciones se emitió el 1/9/1988, y un par de predicciones similares se reiteró el 30/9/1988, excepto que las amplitudes predichas 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 16/10/1988, con una magnitud Ms(ATH)=6,0, lo que correspondería a una magnitud local M(l) de 5,5. [199]
  28. ^ Si bien se han realizado algunos análisis sobre la base de un alcance de 100 km (por ejemplo, Hamada 1993, p. 205), Varotsos y Lazaridou (1991, p. 339) se atribuyen el mérito de los terremotos dentro de un radio de 120 km.
  29. ↑ Geller (1996a, 6.4.2) señala que, si bien Kobe resultó gravemente dañada por el terremoto de 1995 M w  6,9, los daños en Osaka, a sólo 30 km de distancia, fueron relativamente leves.
  30. ^ Las predicciones de VAN generalmente no especifican la escala de magnitud o la precisión, pero generalmente afirman una precisión de ±0,7.
  31. ^ Como ejemplo del dilema que enfrentan los funcionarios públicos: en 1995, según se informa, el profesor Varotsos presentó una denuncia ante el fiscal acusando a los funcionarios gubernamentales de negligencia al no responder a su supuesta predicción de un terremoto. Un funcionario del gobierno fue citado diciendo que "la predicción de VAN no sirvió de nada" ya que cubría dos tercios del área de Grecia. [225]
  32. ^ Spence y otros. 1993 (Circular 1083 del USGS) es el estudio más completo y completo 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 elemento en este documento, la paginación en pdf se muestra entre paréntesis.
  33. ^ Un informe sobre la predicción de Browning citó más de una docena de estudios sobre posibles terremotos provocados por mareas, pero concluyó que "no se ha encontrado evidencia concluyente de tal correlación". También encontró que la identificación de Browning de una marea alta en particular como desencadenante de un terremoto en particular era "difícil de justificar". [242]
  34. ^ Incluyendo "una probabilidad de 50/50 de que el gobierno federal de Estados Unidos caiga en 1992". [244]
  35. ^ Stewart , previamente involucrado en una predicción psíquica de un terremoto en Carolina del Norte en 1975, [248] envió un memorando de 13 páginas a varios colegas ensalzando los supuestos logros de Browning, incluida la predicción de Loma Prieta. [249]
  36. ^ Es de suponer que las fallas más maduras se deslizan más fácilmente porque han sido rectificadas de manera más suave y plana. [273]
  37. ^ "A pesar de más de un siglo de esfuerzo científico, la comprensión de la previsibilidad 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". [281]

Referencias

  1. ^ Geller y col. 1997, pág. 1616, siguiendo a Allen 1976, p. 2070, quien a su vez siguió a Wood & Gutenberg 1935.
  2. ^ Kagan 1997b, pág. 507.
  3. ^ Kanamori 2003, pag. 1205.
  4. ^ Geller y col. 1997, pág. 1617; Geller 1997, pág. 427, §2.3; Consola 2001, pág. 261.
  5. ^ ICEF 2011, pag. 328; Jackson 2004, pág. 344.
  6. ^ Wang y otros. 2006.
  7. ^ Geller 1997, Resumen.
  8. ^ Kagan 1997b; Geller 1997; Principal 1999.
  9. ^ Mulargia y Gasperini 1992, pág. 32; Luen y Stark 2008, pág. 302.
  10. ^ Luen y Stark 2008; Consola 2001.
  11. ^ Jackson 1996a, pag. 3775.
  12. ^ Jones 1985, pag. 1669.
  13. ^ Consola 2001, pag. 1261.
  14. ^ Luen & Stark 2008. Esto se basó en datos del sur de California.
  15. ^ Vadear 1977.
  16. ^ Salón 2011; Cartlidge 2011. Detalles adicionales en Cartlidge 2012.
  17. ^ Geller 1997, pág. 437, §5.2.
  18. ^ Atwood y mayor 1998.
  19. ^ Saegusa 1999.
  20. ^ Masón 2003, pag. 48 y en todas partes.
  21. ^ Stiros 1997.
  22. ^ Stiros 1997, pag. 483.
  23. ^ Panel sobre predicción de terremotos de 1976, p. 9.
  24. ^ Uyeda, Nagao y Kamogawa 2009, pág. 205; Hayakawa 2015.
  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, pag. 294. Cicerone, Ebel & Britton 2009 tiene una compilación más reciente
  29. ^ Jackson 2004, pag. 335.
  30. ^ Geller 1997, pág. 425. Véase también: Jackson 2004, pág. 348: "La búsqueda de precursores tiene una historia accidentada, sin éxitos convincentes". Zacar y Jordan 2008, pág. 723: "El fracaso constante en encontrar precursores confiables de terremotos ...". ICEF 2009: "... no hay evidencia convincente de precursores de diagnóstico".
  31. ^ Wyss y Booth 1997, pág. 424.
  32. ^ ICEF 2011, pag. 338.
  33. ^ ICEF 2011, pag. 361.
  34. ^ Perno 1993, págs. 30-32.
  35. ^ abc Predicción de animales y terremotos
  36. ^ ICEF 2011, pag. 336; Lott, Hart y Howell 1981, pág. 1204.
  37. ^ ab Review: ¿Pueden los animales predecir los terremotos?
  38. ^ abcd ¿Pueden los animales predecir los terremotos?
  39. ^ Lott, Hart y Howell 1981.
  40. ^ Marrón y Kulik 1977.
  41. ^ Freund y Stolc 2013.
  42. ^ ab Main y col. 2012, pág. 215.
  43. ^ Principal y col. 2012, pág. 217.
  44. ^ Principal y col. 2012, pág. 215; Hammond 1973.
  45. ^ ab 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. ^ Principal y col. 2012, pág. 226.
  49. ^ Principal y col. 2012, págs. 220–221, 226; véase también Lindh, Lockner y Lee 1978.
  50. ^ ab Hough 2010b.
  51. ^ Hammond 1973. Referencias adicionales en Geller 1997, §2.4.
  52. ^ ab Scholz, Sykes y Aggarwal 1973.
  53. ^ Aggarwal y col. 1975.
  54. ^ Hough 2010b, pag. 110.
  55. ^ Allen 1983, pag. 79; Whitcomb 1977.
  56. ^ McEvilly y Johnson 1974.
  57. ^ Lindh, Lockner y Lee 1978.
  58. ^ ICEF 2011, pag. 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. ^ Parque 1996, pag. 493.
  63. ^ Véase Geller 1996a y Geller 1996b para conocer la historia de estas esperanzas.
  64. ^ ICEF 2011, pag. 335.
  65. ^ Park, Dalrymple y Larsen 2007, párrafos 1 y 32. Véase también Johnston et al. 2006, pág. S218 "no se observó SES tipo VAN" y Kappler, Morrison & Egbert 2010 "no se encontraron efectos que puedan caracterizarse razonablemente como precursores".
  66. ^ ICEF 2011, pag. 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, Cuadro 3; Varotsos et al. 1986; Varotsos y Lazaridou 1991, pág. 341, Cuadro 3; Varotsos et al. 1996a, pág. 55, Cuadro 3. Estos se examinan con más detalle en 1983–1995: Grecia (VAN).
  71. ^ Chouliaras y Stavrakakis 1999, pág. 223.
  72. ^ Mulargia y Gasperini 1992, pág. 32.
  73. ^ Geller 1996b; "Tabla de contenido". Cartas de investigación geofísica . 23 (11). 27 de mayo de 1996. doi : 10.1002/grl.v23.11.
  74. ^ Las actas se publicaron como A Critical Review of VAN (Lighthill 1996). Véase Jackson y Kagan (1998) para una crítica resumida.
  75. ^ Geller y col. 1998; Anagnostopoulos 1998.
  76. ^ Mulargia y Gasperini 1996a, pág. 1324; Jackson 1996b, pág. 1365; Jackson y Kagan 1998; Stiros 1997, pág. 478.
  77. ^ Drakopoulos, Stavrakakis y Latoussakis 1993, págs.223, 236; Stavrakakis y Drakopoulos 1996; Wyss 1996, pág. 1301.
  78. ^ Jackson 1996b, pág. 1365; Gruszów et al. 1996, pág. 2027.
  79. ^ Gruszów y col. 1996, pág. 2025.
  80. ^ Chouliaras y Stavrakakis 1999; Pham y cols. 1998, págs. 2025, 2028; Pham y cols. 1999.
  81. ^ Pham y otros. 2002.
  82. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2003a
  83. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2003b
  84. ^ Stiros 1997, pag. 481.
  85. ^ ab ICEF 2011, págs. 335–336.
  86. ^ Hough 2010b, pag. 195.
  87. ^ ab Uyeda, Nagao y Kamogawa 2011
  88. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2002; [ cita completa necesaria ] Varotsos 2006. [ cita completa necesaria ] ; Rundle et al. 2012.
  89. ^ Huang 2015.
  90. ^ Helmán 2020
  91. ^ Sarlis y col. 2020
  92. ^ Hough 2010, págs. 131-133; Thomas, Love y Johnston 2009.
  93. ^ Fraser-Smith y col. 1990, pág. 1467 lo llamó "alentador".
  94. ^ Campbell 2009.
  95. ^ Thomas, amor y Johnston 2009.
  96. ^ Freund 2000.
  97. ^ Hough 2010b, págs. 133-135.
  98. ^ Heraud, Centa y Bleier 2015.
  99. ^ Enríquez 2015.
  100. ^ Hough 2010b, págs. 137-139.
  101. ^ Freund, Takeuchi y Lau 2006.
  102. ^ Freund y Sornette 2007.
  103. ^ Freund y col. 2009.
  104. ^ Eftaxias et al. 2009.
  105. ^ Eftaxias et al. 2010.
  106. ^ Tsolis y Xenos 2010.
  107. ^ Rozhnoi y col. 2009.
  108. ^ Biagi y col. 2011.
  109. ^ Politis, Potirakis y Hayakawa 2020
  110. ^ Thomas, JN; Huard, J; Masci, F (2017). "Thomas, JN, Huard, J. y Masci, F. (2017). Un estudio estadístico de los cambios en el contenido total de electrones del mapa ionosférico global antes de la aparición de terremotos M≥ 6,0 durante 2000-2014". Revista de investigación geofísica: física espacial . 122 (2): 2151–2161. doi : 10.1002/2016JA023652 . S2CID  132455032.
  111. ^ Helmán 2020
  112. ^ Andrén, Margareta; Stockmann, Gabrielle; Skelton, Alasdair (2016). "Acoplamiento entre reacciones minerales, cambios químicos en las aguas subterráneas y terremotos en Islandia". Revista de investigación geofísica: Tierra sólida . 121 (4): 2315–2337. Código Bib : 2016JGRB..121.2315A. doi : 10.1002/2015JB012614 . S2CID  131535687.
  113. ^ Filizzola y col. 2004.
  114. ^ Lisi y col. 2010.
  115. ^ Pérgola y col. 2010.
  116. ^ Genzano y col. 2009.
  117. ^ Freund 2010.
  118. ^ ab Rundle y col. 2016
  119. ^ Rundle y col. 2019
  120. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2001
  121. ^ ab Rundle y col. 2018b
  122. ^ ab Luginbuhl, Rundle y Turcotte 2019
  123. ^ Pasari 2019
  124. ^ Rundle y col. 2020
  125. ^ Luginbuhl y col. 2018
  126. ^ Luginbuhl, Rundle y Turcotte 2018b
  127. ^ Luginbuhl, Rundle y Turcotte 2018a
  128. ^ Reid 1910, pag. 22; ICEF 2011, pág. 329.
  129. ^ Wells y calderero 1994, pág. 993, figura 11.
  130. ^ Zoback 2006 proporciona una explicación clara.
  131. ^ Castellaro 2003.
  132. ^ Schwartz y calderero 1984; Tiampo y Shcherbakov 2012, pág. 93, §2.2.
  133. ^ Campo y col. 2008.
  134. ^ Bakun y Lindh 1985, pág. 619.
  135. ^ Bakun y Lindh 1985, pág. 621.
  136. ^ Jackson y Kagan 2006, pág. S408 dice que la afirmación de cuasiperiodicidad es "infundada".
  137. ^ ab Jackson y Kagan 2006.
  138. ^ Kagan y Jackson 1991, págs.21, 420; Stein, Friedrich y Newman 2005; Jackson y Kagan 2006; Tiampo & Shcherbakov 2012, §2.2, y referencias allí; Kagan, Jackson y Geller 2012; Principal 1999.
  139. ^ Cowan, Nicol y Tonkin 1996; Stein y Newman 2004, pág. 185.
  140. ^ Stein y Newman 2004.
  141. ^ Scholz 2002, pag. 284, §5.3.3; Kagan y Jackson 1991, págs. 21, 419; Jackson y Kagan 2006, pág. S404.
  142. ^ Kagan y Jackson 1991, págs.21, 419; McCann et al. 1979; Rong, Jackson y Kagan 2003.
  143. ^ Lomnitz y Nava 1983.
  144. ^ Rong, Jackson y Kagan 2003, pág. 23.
  145. ^ Kagan y Jackson 1991, Resumen.
  146. ^ Ver detalles en Tiampo y Shcherbakov 2012, §2.4.
  147. ^ abc CEPEC 2004a.
  148. ^ Kossobokov y col. 1999.
  149. ^ ab Geller y col. 1997.
  150. ^ Hough 2010b, págs. 142-149.
  151. ^ Zacar 2008; Hough 2010b, pág. 145.
  152. ^ Zacar 2008, pag. 7. Véase también la pág. 26.
  153. ^ Tiampo y Shcherbakov 2012, §2.1. Hough 2010b, capítulo 12, proporciona una buena descripción.
  154. ^ Hardebeck, Felzer y Michael 2008, párr. 6.
  155. ^ Hough 2010b, págs. 154-155.
  156. ^ Tiampo y Shcherbakov 2012, pag. 93, §2.1.
  157. ^ Hardebeck, Felzer y Michael 2008, §4 muestran cómo la selección adecuada de parámetros muestra "DMR": liberación de momento de desaceleración .
  158. ^ Hardebeck, Felzer y Michael 2008, párr. 1, 73.
  159. ^ Mignan 2011, Resumen.
  160. ^ Rouet-Leduc y col. 2017.
  161. ^ Inteligente, Ashley (19 de septiembre de 2019). "La inteligencia artificial asume la predicción de terremotos". Revista Quanta . Consultado el 28 de marzo de 2020 .
  162. ^ DeVries y col. 2018.
  163. ^ Mignan y Broccardo 2019.
  164. ^ Tarasov y Tarasova 2009
  165. ^ Novikov y col. 2017
  166. ^ Zeigarnik y col. 2007
  167. ^ Geller 1997, §4.
  168. ^ Por ejemplo: Davies 1975; Whitham et al. 1976, pág. 265; Hammond 1976; Distrito 1978; Kerr 1979, pág. 543; Allen 1982, pág. S332; Rikitake 1982; Zoback 1983; Ludwin 2001; Jackson 2004, págs. 335, 344; ICEF 2011, pág. 328.
  169. ^ Whitham y otros. (1976, p. 266) proporcionan un breve informe. Raleigh et al. (1977) tiene un relato más completo. Wang y cols. (2006, p. 779), tras un cuidadoso examen de los registros, fijaron el número de muertos en 2.041.
  170. ^ Raleigh y otros. 1977, pág. 266, citado en Geller (1997, p. 434). Geller tiene una sección completa (§4.1) de discusión y muchas fuentes. Véase también Kanamori 2003, págs. 1210-11.
  171. ^ Citado en Geller (1997, p. 434). Lomnitz (1994, capítulo 2) describe algunas de las circunstancias que caracterizaban la práctica de la sismología en aquella época; Turner 1993, págs. 456-458 tiene observaciones adicionales.
  172. ^ Jackson 2004, pag. 345.
  173. ^ Kanamori 2003, pag. 1211.
  174. ^ ab Wang y otros. 2006, pág. 785.
  175. ^ ab Roberts 1983, pág. 151, §4.
  176. ^ Hough 2010, pag. 114.
  177. ^ Gersonía 1982, pag. 231.
  178. ^ Gersonía 1982, pag. 247, documento 85.
  179. ^ Gersonía 1982, pag. 248, documento 86; Roberts 1983, pág. 151.
  180. ^ Gersonía 1982, pag. 201, documento 146.
  181. ^ Gersonía 1982, pag. 343, documento 116; Roberts 1983, pág. 152.
  182. ^ John Filson, subdirector de la Oficina de Estudios Sísmicos del USGS, citado por Hough (2010, p. 116).
  183. ^ Gersonía 1982, pag. 422, documento 147, cablegrama del Departamento de Estado de EE. UU.
  184. ^ Hough 2010, pag. 117.
  185. ^ Gersonía 1982, pag. 416; Kerr 1981.
  186. ^ Giesecke 1983, pag. 68.
  187. ^ Geller (1997, §6) describe parte de la cobertura.
  188. ^ Bakun y McEvilly 1979; Bakun y Lindh 1985; Kerr 1984.
  189. ^ Bakún y otros. 1987.
  190. ^ Kerr 1984, "Cómo detectar un terremoto"; Roeloffs y Langbein 1994.
  191. ^ Roeloffs y Langbein 1994, pág. 316.
  192. ^ Citado por Geller 1997, p. 440.
  193. ^ Kerr 2004; Bakun et al. 2005, Harris y Arrowsmith 2006, pág. S5.
  194. ^ Hough 2010b, pag. 52.
  195. ^ Kagan 1997.
  196. ^ Varotsos y Alexopoulos 1984b, pág. 117, Cuadro 3.
  197. ^ Varotsos et al. 1996a, Cuadro 1.
  198. ^ Jackson y Kagan 1998.
  199. ^ ab Varotsos et al. 1996a, pág. 55, Tabla 3.
  200. ^ ab Varotsos et al. 1996a, pág. 49.
  201. ^ Varotsos et al. 1996a, pág. 56.
  202. ^ Jackson 1996b, pág. 1365; Mulargia y Gasperini 1996a, pág. 1324.
  203. ^ Geller 1997, pág. 436, §4.5: "Las 'predicciones' de VAN nunca especifican las ventanas y nunca indican una fecha de vencimiento inequívoca. Por lo tanto, VAN no está haciendo predicciones de terremotos en primer lugar".
  204. ^ Jackson 1996b, pág. 1363. También: Rhoades & Evison (1996, p. 1373): Nadie "puede afirmar con confianza, excepto en los términos más generales, cuál es la hipótesis VAN, porque sus autores en ninguna parte han presentado una formulación completa de la misma".
  205. ^ ab Kagan y Jackson 1996, pág. 1434.
  206. ^ Geller 1997, pág. 436, Tabla 1.
  207. ^ Mulargia y Gasperini 1992, pág. 37.
  208. ^ Hamada 1993 Se emitieron 10 predicciones exitosas de 12 (definiendo el éxito como aquellas que ocurrieron dentro de los 22 días posteriores a la predicción, dentro de los 100 km del epicentro previsto y con una diferencia de magnitud (predicha menos verdadera) no superior a 0,7).
  209. ^ Shnirman, Schreider y Dmitrieva 1993; Nishizawa et al. 1993 [ cita completa necesaria ] y Uyeda 1991 [ cita completa necesaria ]
  210. ^ Colina ligera 1996.
  211. ^ "Índice". Cartas de investigación geofísica . 23 (11). 27 de mayo de 1996. doi : 10.1002/grl.v23.11.; Aceves, Park y Strauss 1996.
  212. ^ Varotsos y Lazaridou 1996b; Varotsos, Eftaxias y Lazaridou 1996.
  213. ^ Varotsos et al. 2013
  214. ^ Christopoulos, Skordas y Sarlis 2020
  215. ^ Donges y col. 2016
  216. ^ Mulargia y Gasperini 1992, pág. 32; Geller 1996a, pág. 184 ("rango no proporcionado o vago"); Mulargia y Gasperini 1992, pág. 32 ("gran indeterminación en los parámetros"); Rhoades y Evison 1996, pág. 1372 ("se queda corto"); Jackson 1996b, pág. 1364 ("nunca se han especificado completamente"); Jackson y Kagan 1998, pág. 573 ("demasiado vago"); Wyss y Allmann 1996, pág. 1307 ("parámetros no definidos"). Stavrakakis y Drakopoulos (1996) analizan en detalle algunos casos específicos.
  217. ^ Geller 1997, pág. 436. Geller (1996a, págs. 183-189, §6) analiza esto detalladamente.
  218. ^ Telegrama 39, publicado el 1 de septiembre de 1988, en Varotsos & Lazaridou 1991, p. 337, Fig. 21. Consulte la figura 26 (p. 344) para ver un telegrama similar. Véanse también los telegramas 32 y 41 (figuras 15 y 16, págs. 115-116) en Varotsos y Alexopoulos 1984b. Este mismo par de predicciones aparentemente se presenta como Telegrama 10 en la Tabla 1, p. 50, de Varotsos et al. 1996a. El texto de varios telegramas se presenta en la Tabla 2 (p. 54) y faxes de carácter similar.
  219. ^ Varotsos et al. (1996a) también citan la afirmación de Hamada de un nivel de confianza del 99,8%. Geller (1996a, p. 214) encuentra que esto "se basó en la premisa de que 6 de 12 telegramas" fueron de hecho predicciones exitosas, lo cual se cuestiona. Kagan (1996, p. 1315) encuentra que en Shnirman et al. "Se han modificado varias variables... para lograr el resultado". Geller et al. (1998, p. 98) mencionan otros "defectos como la acreditación excesivamente generosa de los éxitos, el uso de hipótesis nulas de paja y el no tener en cuenta adecuadamente el "ajuste" de los parámetros a posteriori ".
  220. ^ Kagan 1996, pag. 1318.
  221. ^ GR Reporter (2011) "Desde su aparición a principios de la década de 1990 hasta hoy, el grupo VAN es objeto de duras críticas por parte de los sismólogos griegos"; Chouliaras y Stavrakakis (1999): "el pánico se apoderó de la población general" (Prigos, 1993). Ohshansky y Geller (2003, p. 318): "causando un malestar generalizado y un fuerte aumento de los fármacos tranquilizantes" (Atenas, 1999). Papadopoulos (2010): "gran malestar social" (Patras, 2008). Anagnostopoulos (1998, p. 96): "a menudo provocó rumores generalizados, confusión y ansiedad en Grecia". ICEF (2011, p. 352): emisión a lo largo de los años de "cientos" de declaraciones "que causan considerable preocupación entre la población griega".
  222. ^ Stiros 1997, pag. 482.
  223. ^ Varotsos et al. 1996a, págs. 36, 60, 72.
  224. ^ Anagnostopoulos 1998.
  225. ^ Geller 1996a, pág. 223.
  226. ^ Apostolidis 2008; Uyeda y Kamogawa 2008; Chouliaras 2009; Uyeda 2010. [ cita completa necesaria ]
  227. ^ Papadopoulos 2010.
  228. ^ Uyeda y Kamogawa 2010
  229. ^ Harris 1998, pág. B18.
  230. ^ Garwin 1989.
  231. ^ Personal del USGS 1990, p. 247.
  232. ^ Kerr 1989; Harris 1998.
  233. ^ por ejemplo, ICEF 2011, p. 327.
  234. ^ Harris 1998, pág. B22.
  235. ^ Harris 1998, pág. B5, Tabla 1.
  236. ^ Harris 1998, págs. B10-B11.
  237. ^ Harris 1998, pág. B10, y figura 4, pág. B12.
  238. ^ Harris 1998, pág. B11, figura 5.
  239. ↑ Geller (1997, §4.4) cita a varios autores que dicen que "parece irrazonable citar que el terremoto de Loma Prieta de 1989 cumplió con los pronósticos de un terremoto de rumbo lateral derecho en la falla de San Andrés".
  240. ^ Harris 1998, págs. B21-B22.
  241. ^ Hough 2010b, pag. 143.
  242. ^ GTAH 1990, pág. 10 (Spence et al. 1993, pág. 54 [62]).
  243. ^ Spence y otros. 1993, † nota al pie, pág. 4 [12] "Browning prefería el término proyección, que definió como determinar el tiempo de un evento futuro basándose en un cálculo. Consideraba que la 'predicción' era similar a la lectura de hojas de té u otras formas de predicción psíquica". Véase también el comentario del propio Browning en la p. 36 [44].
  244. ^ Spence y otros. 1993, pág. 39 [47].
  245. ^ Spence y otros. 1993, págs. 9–11 [17–19], y véanse varios documentos en el Apéndice A, incluido The Browning Newsletter del 21 de noviembre de 1989 (p. 26 [34]).
  246. ^ GTAH 1990, pág. III (Spence et al. 1993, pág. 47 [55]).
  247. ^ GTAH 1990, pág. 30 (Spence et al. 1993, pág. 64 [72]).
  248. ^ Spence y otros. 1993, pág. 13 [21]
  249. ^ Spence y otros. 1993, pág. 29 [37].
  250. ^ Spence y otros. 1993, en todo momento.
  251. ^ Tierney 1993, pag. 11.
  252. ^ Spence y otros. 1993, págs. 4 [12], 40 [48].
  253. ^ CEPEC 2004a; Hough 2010b, págs. 145-146.
  254. ^ CEPEC 2004b.
  255. ^ ICEF 2011, pag. 320.
  256. ^ Alejandro 2010, pag. 326.
  257. ^ Escuderos y Rayne 2009; McIntyre 2009.
  258. ^ Salón 2011, pag. 267.
  259. ^ Kerr 2009.
  260. ^ Dólar 2010.
  261. ^ ICEF (2011, p. 323) alude a las predicciones realizadas el 17 de febrero y el 10 de marzo.
  262. ^ Kerr 2009; Salón 2011, pág. 267; Alejandro 2010, pág. 330.
  263. ^ Kerr 2009; Escuderos y Rayne 2009.
  264. ^ Dólar 2010; Kerr 2009.
  265. ^ ICEF 2011, págs.323, 335.
  266. ^ Geller 1997 no encontró "éxitos obvios".
  267. ^ Panel sobre predicción de terremotos de 1976, p. 2.
  268. ^ Kagan 1997b, pág. 505 "Los resultados de los esfuerzos para desarrollar métodos de predicción de terremotos durante los últimos 30 años han sido decepcionantes: después de muchas monografías y conferencias y miles de artículos no estamos más cerca de un pronóstico funcional que en los años 1960".
  269. ^ Principal 1999.
  270. ^ Geller y col. 1997, pág. 1617.
  271. ^ Kanamori y Stewart 1978, resumen.
  272. ^ Sibson 1986.
  273. ^ Cowan, Nicol y Tonkin 1996.
  274. ^ Schwartz y Coppersmith (1984, págs. 5696–7) argumentaron que las características de la ruptura de una falla determinada "pueden considerarse esencialmente constantes a lo largo de varios ciclos sísmicos". La expectativa de una tasa de ocurrencia regular que tenga en cuenta todos los demás factores quedó bastante decepcionada por lo tardío del terremoto de Parkfield.
  275. ^ Ziv, Cochard y Schmittbühl 2007.
  276. ^ Geller y col. 1997, pág. 1616; Kagan 1997b, pág. 517. Véase también Kagan 1997b, p. 520, Vidale 1996 y especialmente Geller 1997, §9.1, "Caos, SOC y previsibilidad".
  277. ^ Mateos 1997.
  278. ^ Martucci y col. 2021
  279. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2020
  280. ^ Por ejemplo, Sykes, Shaw y Scholz 1999 y Evison 1999.
  281. ^ ICEF 2011, pag. 360.

Fuentes

Lectura adicional

enlaces externos