Hasta cuatro días antes: científico chileno desarrolla técnica que podría predecir erupciones volcánicas

Volcán Whakaari de Nueva Zelanda.

Recientemente publicado en la revista Nature, el trabajo del investigador nacional Alberto Ardid, a través de herramientas de machine learning, encontró precursores de erupciones en distintos volcanes en base a datos sísmicos. Podría revolucionar la manera en la que se pronostican las erupciones.


Se trata de un desarrollo científico que podría modificar los parámetros de la investigación sísmica y volcánica, y de paso, ayudar a millones de personas en el mundo, quienes conviven y en muchos casos sufren con volcanes y sus peligrosas manifestaciones.

Publicado en la revista científica Nature, la investigación estuvo liderada por el geofísico de la Universidad de Chile, Alberto Ardid, además de David Dempsey, Corentin Caudron y Shane Cronin, de la Universidad de Canterbury en Nueva Zelanda, quienes desarrollaron un sistema para rastrear los temblores dentro de los volcanes, los que podrían proporcionar el aviso de una erupción hasta con cuatro días de anticipación.

La inquietud de los académicos surgió luego de la erupción del volcán Whakaari, ubicado en Nueva Zelanda, en 2019. Se propusieron determinar si los patrones en la frecuencia sísmica podrían ayudar a pronosticar las erupciones. Ardid estudió las grabaciones de sismómetros, antes de 18 erupciones en seis volcanes activos en diferentes zonas del planeta. También recorrió distintos puntos recopilando información, entre ellos, El Tatio en Chile (ver fotografía a continuación).

A través de un algoritmo de aprendizaje automático, Ardid pudo filtrar miles de grabaciones y resaltar patrones de frecuencia particulares que ocurrieron regularmente antes de una erupción. Los hallazgos revelaron que en las tres semanas, y luego en los días previos a una erupción, hubo cambios similares en las frecuencias dentro de algunos de los volcanes.

En conversación con Qué Pasa, Ardid, doctorado en Ciencias con mención en Geofísica en la Universidad de Auckland de Nueva Zelanda, y que actualmente trabaja como investigador postdoctoral en la Universidad de Canterbury, señala que científica y emocionalmente, “creemos que cada volcán tiene su propia ´personalidad´. Sin embargo, hemos descubierto que los volcanes comparten rasgos de comportamiento, y esto podría formar la base de un sistema de alerta de erupción”.

Alberto Ardid en El Tatio, Chile, durante una campaña de adquisición de datos sísmicos.

¿En qué consistió la investigación? “Las erupciones volcánicas pueden ser muy peligrosas. Centenares de personas han muerto en las ultimas décadas debido a éstas, y pesar de que muchos volcanes son monitoreados en tiempo real, históricamente ha sido muy difícil pronosticar erupciones, porque sus ‘precursores’ son difíciles de reconocer. Los precursores son básicamente indicadores de que hay una alta probabilidad de que una erupción ocurra en un futuro próximo”, establece Ardid.

Para abordar este problema, revela el investigador, “analizamos 40 años de datos sísmicos en seis volcanes en Nueva Zelanda y en Alaska. Haciendo uso de herramientas de inteligencia artificial, descubrimos que todos los volcanes de Nueva Zelanda comparten una patrón común en la señales sísmicas antes de que ocurran las erupciones. Las señales sísmicas registran pequeñas vibraciones del suelo, las cuales son producidas por actividad dentro del volcán”.

Ardid añade que el patrón encontrado en las señales indica la formación de un sello en la parte superior del cono volcánico, “lo que impide que fluidos y gases en el interior del volcán se liberen pasivamente, lo que a su vez permite que la presión dentro del sistema se acumule hasta niveles peligrosos y explosivos”.

Precursor que indica una erupción

A partir de una serie de análisis estadísticos, los científicos lograron concluir que el patrón observado previo a las erupciones puede ser considerado un precursor que indica que un erupción puede estar en camino. “Para los volcanes de Nueva Zelanda, se concluye que estos patrones son auténticos precursores ya que son recurrentes, es decir, se observan en muchas erupciones de un mismo volcán, además son transferibles, es decir, se observan en mas de un volcán, y son diferenciables, se observan previo a las erupciones y no durante períodos no eruptivos”, explica Ardid.

Otro resultado notable de nuestra investigación, reconoce el investigador, “es que haciendo uso de los precursores encontrados y el mecanismo de la formación de un sello que los produce, examinamos las semanas previas a la erupción de 2019 del volcán Whakaari, en la cual tristemente murieron 22 personas. Logramos reconstruir, basándonos en datos, una secuencia de eventos anteriores a la erupción, que involucran la formación de un sello, la presurización del sistema, y la ruptura del sello que condujeron finalmente a una erupción explosiva”, añade.

La isla Whakaari es un estratovolcán activo situado a 48 km de la costa este de la isla Norte de Nueva Zelanda.

¿Cómo podrían llegar a predecir una erupción volcánica? “Nosotros tratamos de evitar la palabra predecir, y usamos más bien la de pronóstico. Predicción implica un nivel de certeza que no tenemos, por lo que preferimos hablar de pronóstico, que implica incertidumbre en la estimación, la que finalmente se cuantifica como una probabilidad de ocurrencia de un evento en rango de tiempo en el futuro”, señala Ardid.

Éste explica que parte de la investigación que están desarrollando consiste en analizar en tiempo real los datos tomados en volcanes, “y mediante un algoritmo de machine learning, rastrear la presencia de estos precursores observados en erupciones previas. Esto nos permite, a partir de formulaciones matemáticas complejas, estimar la probabilidad de ocurrencia de una erupción en la próximas, por ejemplo, 48 horas; estimación que se actualiza con datos en tiempo real”.

Creemos que este descubrimiento podría agregar nuevas herramientas a los observatorios volcánicos y organismos de manejo de riesgo, que hacen uso de la información sísmica monitoreada en volcanes. “La identificación de los patrones precursores en registros sísmicos existentes podría ayudar a entender mejor los potenciales mecanismos eruptivos en los volcanes estudiados”, reconoce el investigador.

Implementación simple y aplicable a Chile

La implementación de un sistema de pronóstico basado en la detección de estos precursores podría ampliar las herramientas de monitorio de la cual disponen actualmente distintos organismos. “Finalmente, al ser estas herramientas esencialmente formulaciones matemáticas, son replicables, objetivas y comparables, por lo que podrían ayudar en la cuantificación de información útil y transparente, lo que también ayudaría a dar un buen soporte a los procesos de toma de decisiones en momentos de crisis”, adiciona.

Volcán Villarrica, el más peligroso en Chile. EFE/Sernageomin

A pesar de que los algoritmos son bastantes sofisticados, su implementación es bastante simple, destaca Ardid. “Nuestro método hace uso de una sola estación sísmica ubicada, ojalá cerca del cráter del volcán. Luego, nuestros algoritmos se hacen cargo de calcular las transformaciones necesarias para monitorear los patrones de interés. Nosotros nos guiamos por un principio de código abierto (open source), por lo que los códigos que calculan estos parámetros están disponibles libremente para cualquiera que los desee usar”.

Actualmente estamos trabajando con volcanes de diferentes regiones del mundo. Exploramos en sus registros sísmicos la presencia de estos patrones que podrían ayudar a pronosticar erupciones. “Satisfactoriamente, ya los hemos detectado en volcanes en Indonesia, Japón, Islandia, Centro América y en el volcán Copahue, que se encuentra en la frontera entre Chile y Argentina. En la medida que podamos incorporar más volcanes chilenos en este análisis, tendremos mayores certezas de la aplicabilidad y utilidad que podría tener esta metodología en el monitoreo de volcanes en el país”, argumenta el académico, actualmente radicado en Nueva Zelanda.

Lea también en Qué Pasa:

Comenta

Por favor, inicia sesión en La Tercera para acceder a los comentarios.