Predicen terremotos con cerca de un 80% de fiabilidad
Fuente: Universidad de Sevilla
Miembros del grupo de grupo de investigación Estructuras y Geotecnia de la Universidad de Sevilla, junto a investigadores del grupo de investigación Minería de datos y sistemas inteligentes de la Universidad Pablo de Olavide y del TGT-NT2 Labs de Chile, han diseñado un método científico de predicción de terremotos con una fiabilidad de entre un 70% y un 80%. Este diseño, basado en técnicas de minería de datos, permite predecir un movimiento sísmico con una semana de antelación, en el caso de la Península Ibérica, y cinco días en Chile.
“Nuestro sistema de predicción se basa en una red neuronal artificial en la cual una serie de datos de entrada, interconectados a través de ecuaciones, dan un resultado”, explica el profesor de la Universidad de Sevilla Antonio Morales, propulsor de esta técnica junto al profesor de la UPO Francisco Martínez y el científico chileno Jorge Reyes.
En la Península Ibérica han estudiado el Mar de Alborán y la zona oeste de la falla Azores-Gibraltar, mientras que en Chile la investigación se ha extendido a cuatro de las regiones con mayor actividad sísmica el país. La sismicidad de la Península Ibérica es moderada, sin embargo, Chile es el país con mayor actividad sísmica del mundo. Esto demuestra que esta técnica es válida zonas con propiedades sísmicas y tectónicas diferentes.
“Lo que destaca de nuestro sistema es que hemos sistematizado un problema científico. Además, la tasa de acierto es muy alta para este tipo de problemas. La ventana temporal varía entre cinco y siete días. La incertidumbre espacial queda limitada a la amplitud de cada zona”, afirma el Dr. Morales.
Actualmente, la metodología se está depurando con datos de Japón. Un país donde el riesgo sísmico es muy elevado debido a su sismicidad, densidad de población y riqueza económica. Además, están desarrollando una página web en la que se podrán consultar las predicciones para la Península Ibérica en tiempo real.
Artículos científicos:
Pattern recognition to forecast seismic time series
Neural networks to predict earthquakes in Chile
Earthquake prediction in seismogenic areas of the Iberian Peninsula based on
Últimas publicaciones
Un equipo de la Universidad de Málaga ha desarrollado un dispositivo que permite introducir mejoras en la rehabilitación de la marcha de niños con parálisis cerebral y otras patologías neuronales que afectan a su movimiento. Sus principales ventajas son la recogida de datos objetivos en los entornos en los que transcurre su día a día a partir de sensores que recopilan información clínica durante 24 horas, así como la adaptación según el grado de afectación de cada enfermedad.
Sigue leyendo
Este hallazgo convierte a la Cueva del Ángel en uno de los pocos enclaves arqueológicos del mundo donde se ha identificado whitlockita, un mineral extremadamente raro en contextos arqueológicos sin la presencia de guano de murciélago, como ocurre en esta cueva. La investigación también ha permitido conocer que los neandertales eran unos hábiles cazadores de grandes animales y diestros fabricantes de útiles líticos.
Sigue leyendo
Investigadoras de la Universidad de Sevilla han co-liderado esta iniciativa donde alumnado del IES Virgen de Valme (Dos Hermanas) y la asociación Enredaos con la Tierra (La Puebla del Río) han desarrollado un método destinado a público no experto para medir la calidad y capacidad de descomposición de dos terrenos diferentes. Esta iniciativa forma parte de la Oficina de Ciencia Ciudadana de Andalucía, impulsada por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y coordinada por Fundación Descubre y la Universidad Pablo de Olavide.
Sigue leyendo
