Este simples truque matemático pode transformar a ciência dos terremotos

Os terremotos podem causar perda de vidas, destruir edifícios e estradas, perturbar economias e deixar cicatrizes emocionais duradouras nas pessoas afetadas. O seu impacto financeiro também está a aumentar. Um relatório de 2023 do USGS e da Agência Federal de Gestão de Emergências (FEMA) concluiu que os danos provocados pelo terramoto custam agora aos Estados Unidos cerca de 14,7 mil milhões de dólares por ano. Uma das principais razões é que mais pessoas vivem em regiões onde a actividade sísmica é comum.

Ser capaz de prever quando e onde ocorrerá um grande terremoto melhoraria muito a preparação e reduziria os danos. Apesar de décadas de pesquisa, os cientistas ainda não conseguem prever terremotos com precisão confiável.

Compreendendo o solo sob nossos pés

Embora o tempo permaneça imprevisível, compreender o que existe abaixo da superfície da Terra pode melhorar significativamente as avaliações de risco. Kathrin Smetana, professora assistente do Departamento de Ciências Matemáticas de Stevens, explica que os materiais subterrâneos variam amplamente. “Você pode ter camadas de rocha sólida ou areia ou argila”, diz ela. Como as ondas sísmicas se movem de maneira diferente através de cada material, o tipo de subsuperfície influencia fortemente a forma como o tremor é sentido na superfície.

Como os cientistas imaginam o subsolo

Para mapear essas camadas subterrâneas, os pesquisadores usam um método conhecido como Inversão Completa da Forma de Onda. Esta técnica de imagem sísmica ajuda a reconstruir a estrutura do subsolo, combinando simulações com dados reais de terremotos. Os cientistas primeiro geram terremotos baseados em computador e rastreiam como as ondas sísmicas viajam pela Terra. Eles então analisam os padrões de ondas simulados em locais de sismógrafos e os comparam com sismogramas reais, que são registros gráficos do movimento do solo em terremotos reais. Após muitas rodadas de refinamento, os dados simulados começam a se aproximar das observações reais, oferecendo uma imagem mais clara das condições subterrâneas.

Na prática, os pesquisadores começam com uma estimativa inicial do subsolo de uma determinada área. Eles ajustam repetidamente esse modelo, executando novas simulações a cada vez, até que ele se alinhe com medições reais de terremotos.

“Você compara os dados da sua simulação de computador com os dados reais obtidos de terremotos”, diz Smetana. “Isso permite descobrir a aparência do subsolo e qual o efeito que um terremoto tem na composição do subsolo – e isso, em última análise, ajuda a determinar o risco de um terremoto em um determinado local.”

Esta abordagem desempenha um papel crucial na melhoria das ferramentas de monitorização de sismos e de avaliação de riscos. No entanto, ele apresenta uma grande desvantagem. Cada simulação pode envolver milhões de variáveis ​​e deve ser repetida milhares de vezes. Segundo Smetana, uma única simulação usando métodos tradicionais pode levar várias horas, mesmo em clusters de computação avançados. A execução de simulações suficientes para dar suporte ao monitoramento contínuo pode rapidamente se tornar muito cara e demorada.

Uma maneira mais rápida de simular terremotos

Para superar esta barreira, Smetana juntou-se aos sismólogos computacionais Rhys Hawkins e Jeannot Trampert da Universidade de Utrecht, juntamente com Matthias Schlottbom e Muhammad Hamza Khalid da Universidade de Twente, na Holanda. Juntos, eles desenvolveram um modelo simplificado que reduz drasticamente a carga computacional, preservando a precisão.

“Essencialmente, reduzimos o tamanho do sistema que você precisa resolver em cerca de 1.000 vezes”, diz Smetana. “Foi um projeto muito interdisciplinar, e encontramos uma maneira inteligente de construir o modelo reduzido, mantendo a precisão da previsão. Gosto muito de colaborações interdisciplinares, e esta em particular, porque você aprende a ver as coisas com uma nova perspectiva, o que, na minha opinião, ajuda a encontrar abordagens criativas e inovadoras para resolver um problema em uma equipe interdisciplinar.”

A pesquisa deles é detalhada em um artigo intitulado “Model Order Reduction for Seismic Applications”, publicado no Revista SIAM sobre Computação Científica.

Melhorando a avaliação de riscos, não a previsão

O novo modelo não permite prever quando ocorrerão os terremotos. Em vez disso, oferece uma forma mais eficiente de avaliar o risco de terremotos em diferentes locais. “Se você obtiver uma boa imagem do subsolo, terá uma ideia melhor de como avaliar o risco de futuros terremotos”, explica Smetana.

A mesma abordagem de modelagem poderia eventualmente ajudar os cientistas a simular tsunamis desencadeados por terremotos submarinos. Em muitos casos, os tsunamis levam pelo menos uma hora para chegar à terra após um terremoto, dependendo de onde ocorre a ruptura. Essa janela de tempo poderia permitir que os pesquisadores executassem simulações rápidas que informassem as respostas de emergência.

Rumo a uma maior resiliência a terremotos

Imagens precisas do subsolo são fundamentais para compreender como os terremotos afetam diferentes regiões. “Não há como prever terremotos neste momento”, diz Smetana. “Mas o nosso trabalho pode ajudar a gerar uma visão realista do subsolo com menos poder computacional, o que tornaria os nossos modelos mais práticos e ajudar-nos-ia a ser mais resistentes aos terramotos.”