Científicos diseñan un modelo que les permita predecir los terremotos con mayor precisión

De acuerdo a sus creadores, si bien el modelo puede ayudar con un "pronóstico confiable estadísticamente", aún se encuentra en un estado incipiente, por lo que aún no se encuentra terminada.

14 de Septiembre de 2017 | 10:36 | EFE
EFE (Imagen referencial)
WASHINGTON.- Un grupo de científicos desarrolló un modelo para pronosticar terremotos, a partir de la observación de los temblores de tierra ocurridos en 2016 y 2017 en Italia, publica esta semana la revista Science Advances.

Esta herramienta, según sostienen los autores del estudio, del Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología de Italia, puede llevar a generar un mejor plan para mitigar los riesgos de los terremotos a nivel mundial.

"Un pronóstico preciso es la esencia de la empresa científica, por lo que nuestro modelo será una referencia de la que podamos medir futuras mejoras en el conocimiento científico sobre cómo ocurren los terremotos", explicó Warner Marzocchi, quien lideró este trabajo.

"Hay muchas partes potencialmente interesadas y es difícil señalar una lista completa. De seguro, cada individuo puede beneficiarse de formas diferentes a partir de esta información y planear su propia decisión. Eso es posible sólo cuando están correctamente informados sobre el peligro", consideró Marzocchi.

Para realizar el estudio, el grupo utilizó una estrategia de modelos ensamblados y consideraron tres modelos diferentes desarrollados por distintos grupos de investigación. "Combinamos el resultado de esos modelos considerándolos de acuerdo con sus capacidades de pronóstico anteriores", explicó el especialista.

Finalmente, el modelo al que llegaron brindó la probabilidad semanal de diferentes eventos en los que distintas partes pueden estar interesadas. El equipo probó el modelo durante la reciente secuencia Amatrice-Norcia, como se denomina el evento sísmico ocurrido en Italia entre agosto de 2016 y enero de este año.

Luego recogieron lo que realmente había sucedido en ese evento e hicieron una comparación estadística entre las observaciones y los pronósticos que tenían.

Según los autores, aunque los resultados demuestran que el modelo "puede brindar un pronóstico confiable estadísticamente", este tipo de técnica aún se encuentra en un estado incipiente.
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