lunes, 9 de octubre de 2017

Los intentos de predecir terremotos pueden hacer más daño que bien #El Reptiliano escéptico #noticias


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Artículo original escrito por David Petley, director ejecutivo del "Institute of Hazard, Risk and Resilience", Universidad de Durham (Inglaterra). 

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Casi cada vez que un gran terremoto golpea una zona habitada, los medios de comunicación se preguntan por qué no se predijo el suceso. El argumento es que una predicción exitosa reduciría en gran medida la pérdida de vidas humanas, si no necesariamente el daño económico, al permitir la evacuación de edificios peligrosos, la limpieza de zonas propensas a tsunamis y la preparación y reserva de hospitales y equipos de rescate.

Dado que esta visión suena tan atractiva, tal vez sorprenda que la mayoría de los especialistas que trabajan en desastres naturales argumenten que el trabajo de predicción es, en el mejor de los casos, una falacia y, en el peor, tiene impactos adversos en nuestra capacidad de manejar desastres.

En primer lugar, deberíamos tener claro lo que se entiende por predicción. En este contexto, nos referimos a que antes de un terremoto se hace una estimación correcta de su magnitud, epicentro y tiempo del suceso. Para ser útil, una predicción de terremotos debe incluir las tres cosas.

Por supuesto, es razonable proporcionar una predicción que indique un rango de valores, dentro de lo razonable. Por lo tanto, una predicción de que un terremoto con una magnitud entre 7.4 y 7.6 podría ocurrir en un lugar en particular entre las 16:00 y 20:00 en un día en particular probablemente estaría bien; una predicción de que un evento de magnitud 2.0 a 9.0 podría ocurrir en mayo en algún lugar de los Estados Unidos es inútil (y garantizando tuviera razón, por supuesto).

Entonces, ¿cuáles son las objeciones a la inversión en la predicción y la confianza en estas? Dejemos a un lado por el momento las preocupaciones técnicas (y hay muchas). El primer problema es el impacto de la predicción misma, especialmente las predicciones a largo plazo.

Imaginemos un escenario en el que sea posible una predicción a largo plazo, y postulemos una situación en la que hoy se haga una predicción correcta de que el 30 de mayo de 2013 un terremoto de magnitud 8.2 golpeará la ciudad ficticia de Newtown. Si confiáramos al 100% en nuestra predicción, la ciudad podría ser evacuada de antemano, los edificios peligrosos podrían derribarse y los servicios de emergencia estarían listos.

Pero, ¿cuál sería el impacto económico y social de la predicción para el próximo año? Es probable que un gran número de personas se vayan, que las empresas se cierren y que la economía caiga en caída libre. El costo económico y social para Newtown sería enorme - y de hecho podría ser mayor que el costo del terremoto mismo.

Esto se agrava aún más cuando se considera que la predicción no puede ser 100% fiable -como mostraré a continuación-, lo que significa que podría ser una falsa alarma, o la magnitud podría estar sobreestimada, o la ubicación sería incorrecta. En este caso, por supuesto, el daño innecesario a la economía y al funcionamiento social de Newtown sería muy grande.

Por lo tanto, si los impactos económicos y sociales de una predicción a muy largo plazo son problemáticos, ¿qué pasa con las predicciones a corto plazo? Digamos que se podría hacer una predicción de que el mismo terremoto afectará a Newtown dentro de 24 horas. Esto evitaría las repercusiones económicas y sociales a largo plazo, pero permitiría alcanzar un alto nivel de preparación. Nuevamente, los edificios podrían ser evacuados, los hospitales preparados, las escuelas cerradas, etc.

En esencia, esto es atractivo, pero el problema práctico reside de nuevo en la incertidumbre en la predicción. Digamos que la predicción era perfectamente correcta en términos de tiempo y magnitud, pero estaba a 200 kilómetros del lugar. Esto podría tener consecuencias desastrosas si la población se hubiera trasladado del área de la predicción al área que ahora está afectada. Esto podría (y probablemente haría) que el impacto del terremoto fuera mucho más grave que si no se hubiera hecho ninguna predicción.

O digamos que la ubicación y magnitud del terremoto fue exactamente la correcta, pero que ocurrió tres días después de la predicción. Existe una gran probabilidad de que la población comience a regresar a la zona afectada, y podría ser más vulnerable que si no se hubiera hecho ninguna predicción.

En realidad, la mecánica de los terremotos hace que su predicción sea aún más problemática.

En primer lugar, aunque es común imaginar que un terremoto es similar a una bomba que se está detonando en un punto subterráneo, con las ondas de energía alejándose de ese punto, los mecanismos reales son bastante diferentes. De hecho, un terremoto ocurre como resultado de dos placas que se mueven uno al lado del otro en una falla -una superficie subterránea- con ondas de energía que se irradian desde todos los puntos de esa superficie. El terremoto típicamente comienza con un evento de ruptura que inicia un deslizamiento, el cual luego se propaga a lo largo de la falla durante un período típico de unos pocos minutos.

La magnitud del terremoto (la cantidad de energía liberada) depende de la cantidad de deslizamiento de la falla, la cantidad de movimiento que se produce y el tipo de deslizamiento que se genera. Estos parámetros también determinan la zona afectada por el terremoto: en general, son los lugares cercanos a la falla los que reciben el temblor más intenso. Por lo tanto, es prever qué partes de la falla podrían deslizar una vez que se inicia la ruptura, increíblemente importante y realmente difícil.

En el terremoto de Wenchuan (Sichuan) de 2008, la ruptura comenzó en un lado de la falla, y el terremoto se propagó por más de 200 km hacia el noreste. En otros casos, la ruptura se propaga en ambas direcciones a lo largo de la falla, e incluso salta a otros segmentos de la falla. Una predicción fiable tendría que tener en cuenta de alguna manera este comportamiento, que parece poco realista a corto plazo al menos.

Por lo tanto, incluso si se anticiparan correctamente el lugar y el momento de la ruptura, el evento sísmico real en términos de área afectada y magnitud aún no estaría claro.

Segundo, la magnitud de los daños depende de la profundidad del terremoto. A veces los terremotos grandes ocurren a profundidades muy significativas (más de 50km), en cuyo caso típicamente se sacude una amplia área, pero la intensidad de los movimientos del suelo es comparativamente pequeña. En otras ocasiones el terremoto es muy poco profundo (10km más o menos, con movimientos que afectan a las fallas que alcanzan a la superficie), en cuyo caso el temblor es típicamente más intenso pero afecta a un área más pequeña.

Y finalmente está el problema de las falsas alarmas. Los falsos positivos (casos en los que se hace una predicción pero no ocurre un terremoto - el cuento del lobo) rápidamente resultaría en una pérdida de confianza en el sistema. Los falsos negativos (casos en los que no se hizo ninguna predicción para un terremoto que realmente ocurre) son también muy problemáticos porque una población que está convencida de que es probable que sea advertida antes de un terremoto es probable que esté menos preparada, aumentando los impactos cuando ocurren.

Así que la solución real no es la predicción, sino la previsión. Conocemos bastante bien las áreas que probablemente se verán afectadas por los terremotos - y el proyecto internacional del Modelo Mundial de Terremotos está en marcha para mejorar estas estimaciones - y tenemos un buen entendimiento de la probabilidad de eventos en una vida humana. También conocemos las principales causas de la pérdida de vidas en los terremotos, por ejemplo, derrumbes de edificios, tsunamis y deslizamientos de tierra.

Tenemos el conocimiento y las habilidades para reducir los impactos de tales eventos, por ejemplo, sabemos cómo construir estructuras que puedan soportar altos niveles de sacudidas; conocemos las áreas más vulnerables a los tsunamis; y sabemos cómo estabilizar taludes (aunque en los tres casos se necesita mucho más trabajo).

El impedimento para alcanzar estas medidas es una combinación de factores políticos, sociales y económicos, especialmente en las zonas urbanas más vulnerables de los países menos desarrollados. En este caso, el desarrollo de métodos de predicción es a menudo una excusa para no tomar las acciones apropiadas.

La mayoría de los especialistas en desastres naturales creen que la clave para reducir las pérdidas es utilizar nuestro conocimiento existente de las formas en que ocurren los terremotos y dónde, para implementar medidas que aumenten la conciencia, preparación y resiliencia. El enfoque real debe centrarse en abordar las barreras sociales, políticas y económicas que impiden una reducción eficaz del riesgo de desastres.

Si bien la investigación especulativa sobre la predicción es un ejercicio interesante y podría producir beneficios no intencionados, no es la panacea que reducirá las pérdidas, sin importar lo atractivo que pueda parecer a primera vista.