This is an authorized translation of an Eos article. Esta es una traducción al español autorizada de un artículo de Eos.
En 2010, 40 minutos después de las 3:00 de la tarde del 4 de abril —Domingo de Pascua—, el noroeste de México empezó a temblar. Un sismo de magnitud 7.2 sacudió la región de Baja California, causando tres muertes y más de 100 personas heridas. El sismo provocó daños generalizados en las ciudades fronterizas de Mexicali, México, y Calexico, California. El sismo hizo temblar los rascacielos de San Diego, a más de 160 kilómetros al oeste.
El terremoto envió ondas a través del suelo a su alrededor, pero en lo alto de la atmósfera, un tipo de perturbación muy diferente podría haber ofrecido una advertencia de la inminente llegada del terremoto, si alguien hubiera podido verlo. Sutiles fluctuaciones en la ionosfera de la Tierra, una región de partículas cargadas muy por encima de la superficie, precedieron al terremoto de Baja California, dijeron los autores de un nuevo artículo publicado en Advances in Space Research. De alguna manera, la falla que causó el terremoto pudo haber telegrafiado su ruptura inminente, enviando una ráfaga de partículas cargadas eléctricamente que resonaron en la ionosfera.
La ionosfera, que comienza a unos 48 kilómetros sobre la superficie de la Tierra y se extiende hasta unos 965 kilómetros, es donde la energía entrante del Sol ioniza las moléculas de la atmósfera, eliminando electrones. La abundancia de partículas cargadas significa que la ionosfera reacciona a los campos eléctricos y magnéticos, algo que otras regiones de la atmósfera generalmente no hacen.
El pico de electrones estaba ubicado sobre el epicentro del terremoto y no se parecía a nada más que hubieran visto en los datos.
Utilizando datos del Observatorio Haystack del Instituto Tecnológico de Massachusetts sobre la densidad de electrones en la ionosfera, un equipo de investigadores chinos y estadounidenses analizó la atmósfera sobre la región de Baja California durante 72 días antes y después del terremoto. Después de controlar otras cosas que podrían haber estado afectando a la ionosfera, dijeron que vieron una clara anomalía —un aumento en la cantidad de electrones ionosféricos— el 25 de marzo, 10 días antes del terremoto. El pico de electrones estaba ubicado sobre el epicentro del terremoto y no se parecía a nada más que hubieran visto en los datos.
Podemos imaginarlo como algo así como las ondas en un lago, dijo Chen Zhou, investigador de la Universidad de Wuhan en China y coautor del artículo. La señal de electrones parecía una breve, pero reveladora, redistribución de partículas de sus movimientos y posiciones normales, una que los investigadores pudieron captar a medida que pasaba.
Zhou y sus colegas dijeron que su trabajo podría respaldar la teoría de que las fallas liberan energía eléctrica en los días previos a un terremoto. No está claro cómo sucede exactamente esto: algunos científicos creen que es el resultado del gas radón liberado por una falla que ioniza las moléculas del aire, mientras que otros sostienen que las rocas bajo estrés pueden liberar ráfagas de electrones.
Ondas en la atmósfera
Los científicos han estado tratando de relacionar las perturbaciones en la ionosfera con los terremotos durante décadas. Algún día, la técnica podría incluso dar a los científicos una forma de predecir de forma fiable los terremotos días antes de que sucedan, algo imposible hoy en día. Varios artículos han afirmado encontrar vínculos entre la ruptura de fallas y la ionosfera, aunque la teoría también ha atraído una buena cantidad de críticas.
Gran parte de la crítica se centra en el hecho de que la ionosfera es un lugar ruidoso, estadísticamente hablando. Todo, desde la radiación solar hasta las corrientes de aire y los cambios de estación, deja una huella en la ionosfera, y es extremadamente difícil en medio del clamor identificar cualquier correlación entre las cosas cercanas a la superficie de la Tierra y una perturbación ionosférica.
“El mayor problema es que [la ionosfera] es tan variable que a veces la señal debido al acoplamiento con la litosfera puede ser muy pequeña”, dijo Angelo De Santis, geofísico y director de investigación del Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología de Italia. “Entonces, hay que analizar con herramientas estadísticas para asegurarse de que la correlación que se encuentre sea sólida”.
Pero la elección de qué herramientas estadísticas usar puede marcar una gran diferencia. En ese sentido, De Santis dijo que no está del todo convencido por el artículo del terremoto de Baja California. Es posible que la elección de ecuaciones de los autores no haya sido lo suficientemente matizada como para aislar completamente las anomalías que estaban buscando, dijo, y su elección de la media, en lugar de la mediana, para calcular la línea de base pudo haber sesgado sus resultados.
Zhou es muy consciente de las dificultades para procesar datos de la ionosfera. “Tenemos que tener mucho cuidado con nuestro procesamiento de datos. Necesitamos desarrollar algunos algoritmos muy elegantes para derivar las características muy breves, pero certeras, de estas señales sísmicas”, dijo.
Detecciones desafiantes
Es posible que nuestros datos y conocimientos aún no sean lo suficientemente buenos para identificar perturbaciones en la ionosfera relacionadas con un solo terremoto. En un estudio similar publicado en 2019, De Santis y sus coautores observaron más de 1,300 terremotos en todo el mundo. Vincularon similares perturbaciones ionosféricas a los terremotos, pero ese trabajo adoptó un enfoque más amplio que era menos probable que se dejara engañar por señales falsas.
Otra forma de hacer que la búsqueda de terremotos sea más precisa, dijo De Santis, es usar más de un tipo de señal. Cosas como fluctuaciones en la magnetosfera, que se encuentra por encima de la ionosfera; actividad sísmica; e incluso la temperatura del suelo también puede presagiar terremotos.
Es algo que Zhou también reconoció. “La ionosfera no es el único medio de predicción”, dijo. “Necesitamos usar todo tipo de datos, todo tipo de monitoreo”.
—Nathaniel Scharping (@nathanielscharp), Escritor de ciencia
This translation by Sandra Desentis Peña (@DesentisSandra) and edited by Eva Alejandra Juárez-Avila (evalejandra_ja) was made possible by a partnership with Planeteando. Esta traducción fue posible gracias a una asociación con Planeteando.