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Visualizando terremotos
Redacción
Los geólogos tienen ahora una nueva herramienta tecnológica para estudiar cómo los terremotos cambian el relieve de una superficie, con una precisión de unos pocos centímetros. Además, les está ayudando a comprender cómo se comportan las fallas sísmicas.
n equipo de científicos de los EEUU, México y China ha logrado obtener la descripción más detallada hasta ahora de una zona sísmica, antes y después de un terremoto, utilizando para ello los datos del evento de magnitud 7,2 que golpeara una zona cerca de Mexicali, al norte de México, en Abril de 2010. Los resultados fueron publicados en Febrero último en la revista Science.

“Podemos aprender mucho acerca de cómo funcionan los terremotos mediante el estudio de nuevas rupturas de fallas”, dijo Michael Oskin, profesor de geología en la Universidad de California en Davis, y autor principal del artículo.

El equipo, en colaboración con el National Center for Airborne Laser Mapping (NCALM), sobrevoló la zona con un dispositivo llamado LiDAR (Light Detection and Ranging1), que hace rebotar pulsos láser sobre un objetivo –un terreno en este caso– para estimar la distancia emisor-objetivo. Procesando estos datos, se pueden calcular las coordenadas (x,y,z) de los distintos elementos del terreno, generando mapas en 3D con extrema precisión2. El nuevo equipo aerotransportado LiDAR puede medir características de la superficie con una precisión de unos pocos centímetros. Los investigadores fueron capaces de hacer un análisis detallado de aproximadamente 370 kilómetros cuadrados en menos de tres días, declaró Oskin.

Oskin agregó que ellos sabían que la zona había sido mapeada con el LiDAR en 2006 por el gobierno mexicano. Cuando se produjo el terremoto, Oskin y Ramón Arrowsmith de la Universidad Estatal de Arizona solicitaron y obtuvieron financiamiento de la National Science Foundation, para ejecutar un relevamiento aéreo inmediato que les permitiera comparar los resultados.

Los co-autores John Fletcher y el estudiante de posgrado Orlando J. Terán, del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California (CICESE) realizaron una inspección tradicional sobre el terreno, lo que ayudó a guiar la planificación del relevamiento aéreo con el LiDAR, y a la interpretación de los resultados.

En el campo, algunas características como el escarpe de metro y medio que dejó una ladera al desplazarse abruptamente, son fácilmente visibles. Pero el relevamiento por LiDAR revela además deformaciones del terreno adyacente a las fallas, que antes no podían ser fácilmente detectadas. Por ejemplo, el LiDAR reveló el plegado del terreno sobre la Falla Indiviso, que corre bajo campos agrícolas en las planicies de inundación del Río Colorado.

“Esto sería muy difícil de ver en el terreno”, dijo Oskin.

Los miembros del equipo utilizaron un laboratorio de ‘realidad virtual’ de la UC Davis para manipular y visualizar los datos de las mediciones. Al comparar los datos de antes y después del terremoto, los investigadores pudieron saber exactamente dónde y cuánto se había hundido la tierra.

El relevamiento expuso la deformación del terreno alrededor del sistema de pequeñas fallas que provocaron el sismo. Estos trabajos proporcionan nuevas claves para entender cómo ocurren estos terremotos de fallas múltiples.
LiDAR terremoto México
La imagen muestra una reconstrucción en 3D de la zona, realizada a partir de los datos obtenidos con el LiDAR aéreo después del terremoto. Los colores codifican las variaciones en la altura del terreno, con respecto al relevamiento anterior al terremoto. La escala del azul representa una reducción de la altura del terreno, y la escala amarillo-rojo indica un aumento.
(Michael Oskin et al., www.keckcaves.org) Click para ampliar!
El terremoto de 2010 en Mexicali no se produjo en una falla importante, como la de San Andrés, sino en una serie de pequeñas fallas de la corteza terrestre. Es común encontrar estas fallas menores alrededor de fallas más importantes, pero por lo general son “subestimadas”, señaló Oskin.

“Este tipo de sismo ocurre inesperadamente”, dijo.

“Los nuevos datos del LiDAR muestran cómo siete de estas pequeñas fallas se unieron para provocar un gran terremoto”, agregó Oskin.

Ken Hudnut, geofísico del Servicio Geológico de los EEUU (USGS) y co-autor del paper, utilizó por primera vez a un LiDAR aerotransportado hace unos 10 años, para documentar las rupturas superficiales en la zona de la Mina Héctor. Pero, los investigadores carecían de los datos de ‘antes del terremoto’. Desde entonces, el NCALM ha llevado a cabo exploraciones con LiDAR del sistema de San Andrés (el ‘Proyecto B4’) y de otras fallas activas en el oeste de los EEUU (un componente del Proyecto EarthScope), estableciendo así «trampas» para futuros terremotos.

“En este caso, afortunadamente, nuestros colegas del CICESE habían instalado una de esas trampas, y este terremoto cayó justo en ella, convirtiéndose en el primero en ser visualizado ‘antes’ y ‘después’ por el LiDAR. Es muy emocionante para mí estar en el equipo que marcó un importante hito”, concluyó Hudnut.
 
El trabajo de investigación con el LiDAR se centra en la zona del terremoto de magnitud 7,2 ocurrido el 4 de Abril de 2010 cerca de Mexicali, Baja California, en la zona conocida como Cucapah-El Mayor. (Universidad de California, Davis)
 
Galería
Falla Pescadores
Esta topografía post terremoto muestra a la Falla Pescadores (México) corriendo a lo largo de una cadena montañosa.
(Michael Oskin et al., keckcaves.org)
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Ubicación de las rupturas...
Ubicación de las rupturas de la superficie, indicadas por líneas negras.
(Michael Oskin et al., keckcaves.org)
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Pequeñas fallas cortan y deforman...
Pequeñas fallas cortan y deforman un terreno cercano a la Falla Borrego, México. (Michael Oskin et al., keckcaves.org) Click para ampliar!
 
Fuente: Universidad de California, Davis.

1Expresión que podría ser traducida al español como ‘Detección y determinación de distancias por medio del láser’.
2Se obtienen de 9 hasta 18 puntos (x,y,z) por metro cuadrado.
 
Mendoza, Argentina, 24 de Abril de 2012.
 
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