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UCERF3

El Pronóstico uniforme de ruptura por terremoto de California de 2015, versión 3 , o UCERF3 , es el último pronóstico oficial de ruptura por terremoto (ERF) para el estado de California , reemplazando al UCERF2 . Proporciona estimaciones autorizadas de la probabilidad y gravedad de rupturas sísmicas potencialmente dañinas a largo y corto plazo. La combinación de esto con modelos de movimiento del suelo produce estimaciones de la gravedad de los temblores del suelo que se pueden esperar durante un período determinado ( peligro sísmico ) y de la amenaza al entorno construido ( riesgo sísmico ). Esta información se utiliza para informar el diseño de ingeniería y los códigos de construcción, la planificación en caso de desastres y la evaluación de si las primas del seguro contra terremotos son suficientes para las posibles pérdidas. [1] Se puede calcular una variedad de métricas de peligro [2] con UCERF3; una métrica típica es la probabilidad de que se produzca un terremoto de magnitud [3] M 6,7 (el tamaño del terremoto de Northridge de 1994 ) en los 30 años (vida típica de una hipoteca) desde 2014.

UCERF3 fue preparado por el Grupo de Trabajo sobre Probabilidades de Terremotos de California (WGCEP), una colaboración entre el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS), el Servicio Geológico de California (CGS) y el Centro de Terremotos del Sur de California (SCEC), con una importante financiación del Autoridad de Terremotos de California (CEA). [4]

California (delineada en blanco) y zona de amortiguamiento que muestra las 2.606 subsecciones de fallas de UCERF 3.1. Los colores indican la probabilidad (como porcentaje) de experimentar un terremoto M ≥ 6,7 en los próximos 30 años, teniendo en cuenta el estrés acumulado desde el último terremoto. No incluye efectos de la zona de subducción de Cascadia (no mostrada) en la esquina noroeste.

Reflejos

Un logro importante de UCERF3 es el uso de una nueva metodología que puede modelar rupturas de fallas múltiples como las que se han observado en terremotos recientes. [5] Esto permite que la sismicidad se distribuya de una manera más realista, lo que ha corregido un problema con estudios anteriores que sobrepredijeron terremotos de tamaño moderado (entre magnitud 6,5 y 7,0). [6] Ahora se cree que la tasa de terremotos de magnitud (M [7] ) 6,7 y mayores (en todo el estado) es aproximadamente uno cada 6,3 años, en lugar de uno cada 4,8 años. Por otro lado, ahora se esperan terremotos de magnitud 8 y mayores aproximadamente cada 494 años (frente a 617). [8] Por lo demás, las expectativas generales de sismicidad están generalmente en línea con resultados anteriores. [9] (Consulte la Tabla A para obtener un resumen de las tarifas generales).

La base de datos del modelo de fallas se revisó y amplió para cubrir más de 350 secciones de fallas, en comparación con aproximadamente 200 para UCERF2, y se agregaron nuevos atributos para caracterizar mejor las fallas. [10] También se han realizado varias mejoras técnicas. [11]

1. De la Tabla 7 en Field et al. 2015, pág. 529. "M" es la magnitud del momento (p. 512).

Ubicación de las fallas principales en la siguiente tabla, con segmentos codificados por colores para mostrar la tasa de deslizamiento (hasta 40 mm por año). [12]

De las seis fallas principales evaluadas en estudios anteriores, la falla del sur de San Andrés sigue siendo la que tiene más probabilidades de experimentar un terremoto M ≥ 6,7 en los próximos 30 años. El mayor aumento en dicha probabilidad se produce en la falla de Calaveras (consulte el mapa de fallas principales para conocer su ubicación), donde el valor medio (más probable) ahora se establece en 25%. El antiguo valor, del 8%, es inferior al mínimo esperado actualmente (10%). Se cree que la subestimación anterior se debe principalmente a que no se modelaron las rupturas de fallas múltiples, lo que limitó el tamaño de muchas rupturas. [13]

La mayor disminución de probabilidad se da en la falla de San Jacinto , que pasó del 32% al 9%. Nuevamente esto se debe a la ruptura de fallas múltiples, pero aquí el efecto es que hay menos terremotos, pero es más probable que sean más grandes (M ≥ 7,7) [14]

Tabla B

Notas.
1. Adaptado de la Tabla 6 en Field et al. 2015, pág. 525. Los valores se agregan a partir de las secciones de falla que comprenden cada falla. Algunas secciones tienen mayores probabilidades individuales; ver Tabla 4 en Field et al. 2015, pág. 523. "M" es la magnitud del momento (p. 512).
2. Estas son las seis fallas para las cuales UCERF2 tenía datos suficientes para realizar modelos de renovación de estrés. La zona de la falla de Hayward y la falla de Rodgers Creek se tratan como una sola falla; La falla de San Andrés se trata como dos secciones.
3. Secciones de falla UCEF3, con enlaces a mapas de "participación" para cada sección (delineados en negro), que muestran la tasa (en color) que esa sección participa en rupturas con otras secciones. Mapas de participación para todas las secciones de fallas disponibles en http://pubs.usgs.gov/of/2013/1165/data/UCERF3_SupplementalFiles/UCERF3.3/Model/FaultParticipation/ A algunas fallas se les han agregado o dividido secciones desde UCERF2.
4. Números de fallas de la base de datos de pliegues y fallas cuaternarias del USGS, con enlaces a informes resumidos. Los mapas QFFDB ya no están disponibles.
5. Longitudes de UCERF-2, Tabla 4; puede variar de los valores QFFDB.
6. mín. y máx. las probabilidades corresponden a las alternativas menos y más probables en el árbol lógico; la Media es un promedio ponderado.
7. Tasas de deslizamiento no incluidas debido a variaciones entre secciones y modelos de deformación. Consulte la figura C21 (abajo) para ver una ilustración.

Metodología

Los terremotos de California son el resultado de la Placa del Pacífico , que se dirige aproximadamente al noroeste y se desliza más allá del continente norteamericano. Esto requiere acomodar de 34 a 48 milímetros (aproximadamente una pulgada y media) de deslizamiento por año, [19] y parte de eso se absorbe en partes de la provincia Basin and Range al este de California. [20] Este deslizamiento es acomodado por rupturas (terremotos) y fluencia sísmica en las diversas fallas, y la frecuencia de las rupturas depende (en parte) de cómo se distribuye el deslizamiento entre las distintas fallas.

Modelado

Los cuatro niveles de modelado de UCERF3 y algunas de las alternativas que forman el árbol lógico. [21]

Al igual que su predecesor, UCERF3 determina esto basándose en cuatro capas de modelado: [22]

  1. Los modelos de fallas (FM 3.1 y 3.2) describen la geometría física de las fallas más grandes y activas .
  2. Los modelos de deformación determinan las tasas de deslizamiento y los factores relacionados para cada sección de falla, cuánta tensión se acumula antes de que una falla se rompa y cuánta energía se libera luego. Se utilizan cuatro modelos de deformación, que reflejan diferentes enfoques para manejar la dinámica de los terremotos.
  3. El modelo de tasa de terremotos (ERM) combina todos estos datos para estimar la tasa de ruptura a largo plazo.
  4. El modelo de probabilidad estima qué tan cerca (listo) está cada segmento de falla para romperse dada la cantidad de tensión acumulada desde su última ruptura.

Las primeras tres capas de modelado se utilizan para determinar las estimaciones a largo plazo, o independientes del tiempo, de la magnitud, ubicación y frecuencia de terremotos potencialmente dañinos en California. El modelo dependiente del tiempo se basa en la teoría del rebote elástico , según la cual después de que un terremoto libera tensión tectónica, pasará algún tiempo antes de que se acumule suficiente tensión para provocar otro terremoto. En teoría, esto debería producir cierta regularidad en los terremotos en una falla determinada, y conocer la fecha de la última ruptura es una pista de qué tan pronto se puede esperar la próxima. En la práctica esto no está tan claro, en parte porque las tasas de deslizamiento varían y también porque los segmentos de falla se influyen entre sí, por lo que una ruptura en un segmento desencadena la ruptura en los segmentos adyacentes. Uno de los logros de UCERF3 es manejar mejor estas rupturas de fallas múltiples. [23]

Las diversas alternativas (ver diagrama), tomadas en diferentes combinaciones, forman un árbol lógico de 1440 ramas para el modelo Independiente del Tiempo y, cuando se tienen en cuenta los cuatro modelos de probabilidad, 5760 ramas para el modelo Dependiente del Tiempo. Cada rama fue evaluada y ponderada según su probabilidad e importancia relativas. Los resultados de UCERF3 son un promedio de todas estas alternativas ponderadas. [24]

"La gran inversión"

En UCERF2 cada falla se modeló por separado, [25] como si las rupturas no se extendieran a otras fallas. Se sospechaba que esta suposición de segmentación de fallas era la causa de que UCERF2 predijera casi el doble de terremotos en el rango de M 6,5 a 7,0 de los realmente observados, y es contrario a la ruptura de fallas múltiples observada en muchos terremotos. [26]

UCERF3 subdivide cada sección de falla (según lo modelado por los modelos de falla) en subsecciones (2606 segmentos para FM 3.1 y 2665 para FM 3.2), luego considera las rupturas de múltiples segmentos independientemente de a qué falla principal pertenecen. Tras eliminar aquellas rupturas consideradas inverosímiles quedan 253.706 posibilidades a considerar para FM 3.1, y 305.709 para FM 3.2. Esto se compara con menos de 8.000 rupturas consideradas en UCERF2 y refleja la alta conectividad del sistema de fallas de California. [27]

Fig. C21 del Apéndice C. [28] Gráficas de tasas de deslizamiento en dos fallas paralelas (San Andrés y San Jacinto) según lo determinado por tres modelos de deformación, y un modelo "geológico" basado enteramente en las tasas de deslizamiento observadas, que muestra variaciones a lo largo cada segmento. La gran inversión resuelve estas y muchas otras variables para encontrar valores que proporcionen un mejor ajuste general.

Un logro significativo de la UCERF es el desarrollo de un enfoque a nivel de sistema llamado "gran inversión". [29] Utiliza una supercomputadora para resolver un sistema de ecuaciones lineales que satisface simultáneamente múltiples restricciones, como tasas de deslizamiento conocidas, etc. [30] El resultado es un modelo (conjunto de valores) que se ajusta mejor a los datos disponibles. Al equilibrar estos diversos factores, también proporciona una estimación de cuánta sismicidad no se tiene en cuenta en el modelo de fallas, posiblemente en fallas aún no descubiertas. La cantidad de deslizamiento que ocurre en fallas no identificadas se ha estimado entre 5 y aproximadamente 20 mm/año dependiendo de la ubicación (generalmente mayor en el área de Los Ángeles) y el modelo de deformación, y un modelo alcanza los 30 mm/año justo al norte de Los Ángeles. [31]

Evaluación

Si bien UCERF3 representa una mejora considerable con respecto a UCERF2, [32] y la mejor ciencia disponible hasta la fecha para estimar el riesgo de terremotos en California, [33] los autores advierten que sigue siendo una aproximación del sistema natural. [34] Hay una serie de supuestos en el modelo independiente del tiempo, [35] mientras que el modelo final (dependiente del tiempo) "asume explícitamente que el rebote elástico domina otros procesos conocidos y sospechados que no están incluidos en el modelo". [36] Entre los procesos conocidos que no se incluyen se encuentra la agrupación espaciotemporal. [37]

Hay una serie de fuentes de incertidumbre, como un conocimiento insuficiente de la geometría de la falla (especialmente en profundidad) y las tasas de deslizamiento, [38] y existe un desafío considerable en cómo equilibrar los diversos elementos del modelo para lograr el mejor ajuste con el observaciones disponibles. Por ejemplo, existe dificultad para ajustar los datos paleosísmicos y las tasas de deslizamiento en la falla de San Andrés del sur, lo que da como resultado estimaciones de sismicidad que son aproximadamente un 25% menores que las observadas en los datos paleosísmicos. Los datos sí se ajustan si se relaja una determinada restricción (la distribución regional de magnitud-frecuencia), pero esto vuelve a plantear el problema de predecir en exceso eventos moderados. [39]

Un resultado importante es que la relación Gutenberg-Richter (GR) generalmente aceptada (que la distribución de los terremotos muestra una cierta relación entre magnitud y frecuencia) es inconsistente con ciertas partes del modelo UCERF3 actual. El modelo implica que lograr coherencia GR requeriría ciertos cambios en la comprensión sismológica que "caen fuera de los límites actuales de aceptabilidad a nivel de consenso". [40] Si la relación Gutenberg-Richter es inaplicable a la escala de fallas individuales, o si alguna base del modelo es incorrecta, "será igualmente profundo desde el punto de vista científico y bastante trascendente con respecto al peligro". [41]

Ver también

Notas

  1. ^ Campo y col. 2013, pág. 2.
  2. ^ Para obtener una lista de métricas de evaluación disponibles a partir de 2013, consulte la Tabla 11 en Field et al. 2013, pág. 52.
  3. ^ Siguiendo la práctica sismológica estándar, todas las magnitudes de los terremotos aquí se corresponden con la escala de magnitud de momento . Esto es generalmente equivalente a la escala de magnitud de Richter, más conocida .
  4. ^ Campo y col. 2013, pág. 2.
  5. ^ Campo y col. 2015, pág. 512.
  6. ^ Campo 2015, págs. 2-3.
  7. ^ A menos que se indique lo contrario, todas las magnitudes de los terremotos aquí presentadas corresponden a la escala de magnitud de momento , según Field et al. 2015, pág. 512.
  8. ^ Campo 2015.
  9. ^ Campo 2015.
  10. ^ Campo y col. 2013, págs. xiii, 11.
  11. ^ Campo y col. 2013.
  12. ^ Figura 4 en Field et al. 2015, pág. 520.
  13. ^ Campo y col. 2015, págs. 525–526; Campo 2015.
  14. ^ Campo y col. 2015, págs. 525–526; Campo .
  15. ^ Topadora y col. 2009, págs. 1746-1759
  16. ^ Yeats 2012, pag. 92
  17. ^ Hartzell y Heaton 1986, pág. 649
  18. ^ Oppenheimer y col. 2010
  19. ^ Parsons y col. 2013, pág. 57, Cuadro C7.
  20. ^ Parsons y col. 2013, pág. 54.
  21. ^ Figura 3 de Field et al. 2015, pág. 514.
  22. ^ Campo y col. 2013, pág. 5.
  23. ^ Campo y col. 2015, pág. 513.
  24. ^ Campo y col. 2015, pág. 521.
  25. ^ Campo y col. 2013, pág. 27.
  26. ^ Campo y col. 2013, pág. 3; Campo 2015, pág. 2.
  27. ^ Campo y col. 2013, págs. 27-28, 51.
  28. ^ Parsons y col. 2013
  29. ^ Campo 2015, pag. 5; Campo y col. 2013, págs. 3, 27-28. Véase Page et al. 2014 para más detalles.
  30. ^ Campo y col. 2013, pág. 51.
  31. ^ Página y col. 2014, págs. 44 y 45, figura C16.
  32. ^ Campo y col. 2013, pág. 90.
  33. ^ Campo y col. 2015, pág. 541.
  34. ^ Campo y col. 2015, págs. 512, 539. En un informe anterior Field et al. (2013, p. 7) lo llaman una "aproximación burda".
  35. ^ Consulte la Tabla 16 en Field et al. 2013, pág. 89, que enumera 15 supuestos clave.
  36. ^ Campo y col. 2015, pág. 541.
  37. ^ Campo y col. 2015, pág. 512.
  38. ^ Campo y col. 2013, pág. 87.
  39. ^ Campo y col. 2013, págs. 88–89. Discusión en págs. 55-56.
  40. ^ Campo y col. 2013, págs. 86–87. Específicamente, la consistencia de GR parece requerir uno o más de los siguientes: "(1) un mayor grado de fluencia tanto dentro como fuera de las fallas; (2) una mayor tasa de terremotos a largo plazo en toda la región (y una variabilidad temporal significativa en las fallas) como el SAF); (3) más conectividad de fallas en todo el estado (por ejemplo, ~M8 en cualquier lugar); y (o) (4) menor rigidez al corte".
  41. ^ Campo y col. 2013, pág. 87.

Fuentes

  • Topadora, DI; Olsen, KB; Pollitz, FF; Stein, RS ; Toda, S. (2009), "El terremoto de Calaveras de 1911 M ~ 6,6: parámetros de origen y el papel de los cambios de tensión de Coulomb estáticos, viscoelásticos y dinámicos impartidos por el terremoto de San Francisco de 1906", Boletín de la Sociedad Sismológica de América , 99 (3): 1746–1759, Bibcode :2009BuSSA..99.1746D, doi :10.1785/0120080305.
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