La “escucha analítica” es la clave para detectar tempranamente erupciones volcánicas inminentes. Ahora, los investigadores informan que ahora el sonido revelador de la actividad volcánica se puede capturar con aún más precisión utilizando métodos de musicología y aprendizaje automático. Su enfoque les permitió identificar firmas sísmicas de fases específicas antes y durante una erupción volcánica en Islandia. Más importante aún, el equipo capturó una secuencia de temblores previamente desconocida que podría indicar una actividad eruptiva inminente.
Un infierno sin previo aviso: como es sabido, los volcanes pueden devastar zonas circundantes de forma repentina y con un efecto sorpresa fatal. Como resultado, las personas a menudo no pueden escapar a tiempo de las masas de ceniza o los flujos de lava. Por lo tanto, un objetivo importante de la investigación vulcanológica es poder predecir mejor el momento, la fuerza y el curso posterior de las erupciones. Para ello, las montañas de fuego ya están siendo vigiladas intensamente y, a veces, incluso escuchadas a escondidas. Los complejos procesos subterráneos que conducen a una erupción provocan un «ruido retumbante» especial. Pero, en realidad, identificar las señales de advertencia características en las señales sísmicas de los volcanes es más difícil de lo que parece. Un signo revelador de erupciones inminentes son las continuas vibraciones volcánicas, el llamado temblor. Sin embargo, este indicador geofísico suele ser difícil de distinguir de las señales sísmicas superpuestas.
Rastreando vibraciones en la “música” volcánica.
Para poder “escuchar” con mayor precisión, el equipo de investigación dirigido por Zahra Zali de la Universidad de Potsdam ha desarrollado métodos especiales de aprendizaje automático (ML) y análisis musical. En los procesos de ML, las computadoras están equipadas con algoritmos especiales que pueden reconocer ciertos patrones en los datos. Ahora los investigadores han adaptado a su objetivo el método especial de ML, el llamado agrupamiento profundo integrado. Según explican, este proceso permite un análisis de datos especialmente rápido que requiere poco procesamiento. «Con este método podemos combinar señales de estructura similar en datos sísmicos y así reconocer patrones previamente ocultos», explica Zali.
El procedimiento complementario es un método que deriva de la musicología y fue desarrollado por Zali para el análisis de datos sísmicos. “Me inspiré en la idea de la separación armónico-percusiva en el procesamiento de señales musicales. “El problema es similar con estas ondas acústicas: para identificar diferentes instrumentos en una pieza musical es necesario separar diferentes tipos de sonidos entre sí, por ejemplo los sonidos armónicos de los violines melódicos de los percusivos de una percusión”, explica Zalí. Ella y sus colegas adaptaron los procedimientos de análisis musical correspondientes para el análisis de la “música de volcán”.
Señal oculta identificada
Los investigadores aplicaron sus técnicas al análisis de los datos sísmicos registrados antes y durante la erupción de Geldingadalir en Islandia, que comenzó el 19 de marzo de 2021. Provienen de una estación de medición a unos 5,5 kilómetros al sureste del lugar de la erupción. Los científicos pudieron vincular la información sísmica con registros de eventos antes y durante la erupción. El 24 de febrero de 2021 se produjo un terremoto de magnitud 5,7 en la zona. Tres semanas después, el magma llegó a la superficie, tanto que el 19 de marzo se abrió una fisura y comenzó la erupción. Inicialmente se caracterizó por una continua salida de magma. Pero a partir del 27 de abril el caudal aumentó considerablemente y el 2 de mayo finalmente empezó a hervir violentamente: siguió una fase eruptiva con fuentes de lava que duró hasta el 13 de junio.
Con sus nuevos enfoques, los investigadores pudieron identificar patrones sísmicos que correspondían a diferentes fases de la erupción. En particular, identificaron dos señales sutiles que podrían ser importantes para la alerta temprana y la predicción de erupciones volcánicas y actividad volcánica: descubrieron una secuencia previamente oculta de temblores que ocurrieron antes de la erupción y continuaron durante la misma. “Nuestra observación del temblor volcánico del 16 de marzo, tres días antes de la erupción, puede indicar que el magma alcanzó la corteza cerca de la superficie. “Estos temblores previos a la erupción se deben principalmente a los movimientos del magma y a sus interacciones con el gas y las rocas adyacentes”, explica Zali. Además, los investigadores identificaron un temblor que se produjo cuando el flujo de lava aumentó y se formaron fuentes. Por lo tanto, esta señal puede haber estado relacionada con el aumento de la tasa de escorrentía, explica el equipo.
Además de los resultados concretos, los vulcanólogos ven ahora un potencial fundamental en su concepto: “Nuestro método ofrece un método rápido y reproducible para descifrar automáticamente el desarrollo temporal de un sistema volcánico: basándonos en señales sísmicas sin procesar, podemos identificar características relevantes incluso sin previo aviso. procesar datos y potencialmente obtener información inesperada”, dice Zali. El autor principal Fabrice Cotton de la Universidad de Potsdam concluye: “Gracias a los avances en las tecnologías de monitoreo y el aprendizaje automático, ahora tenemos la oportunidad en sismología de detectar mejor las primeras etapas de las erupciones volcánicas y registrar las últimas etapas de las erupciones volcánicas. con mayor velocidad y precisión.» “, dice el científico.
Fuente: Universidad de Potsdam, artículo especializado: Nature Communications Earth and Environment, doi: 10.1038/s43247-023-01166-w
