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    Fukushima:perché dobbiamo guardare indietro di migliaia di anni per migliorare nella previsione dei terremoti

    Le conseguenze di Fukushima. Credito:Shutterstock/ Fly_and_Dive

    Dieci anni fa, l'11 marzo 2011, un terremoto devastante si è verificato lungo parte di una faglia che gli scienziati ritengono non si fosse rotta da più di mille anni. Il sisma ha innescato uno tsunami che ha causato più di 15, 000 morti in Giappone, così come un grave incidente nucleare in una centrale elettrica a Fukushima.

    È comune che i terremoti si verifichino lungo faglie che non si rompono da centinaia o migliaia di anni. Questo perché i tassi di movimento tettonico lungo le singole faglie variano da meno di un millimetro fino a diversi centimetri all'anno. Durante i terremoti dannosi, una faglia può scivolare di un metro o più - più di 20 metri nel terremoto in Giappone del 2011 - entro pochi secondi dall'inizio dell'evento. Potrebbero volerci centinaia o migliaia di anni per immagazzinare abbastanza stress su un guasto prima che si verifichi un tale evento.

    Questi lunghi intervalli tra terremoti dannosi rendono difficile la valutazione dei rischi di faglia, perché molti dei dati che informano le nostre stime di rischio provengono da documenti storici risalenti al massimo a centinaia di anni.

    Ma la Terra custodisce nelle sue rocce i segreti di milioni di anni di terremoti. Studiandoli e mettendo insieme i dati, possiamo sviluppare un'idea migliore di dove potrebbe verificarsi il prossimo grande terremoto.

    Utilizziamo solo strumenti scientifici moderni per misurare e monitorare i terremoti, e la registrazione dei dati, negli ultimi cento anni o giù di lì. Le registrazioni scritte dei terremoti risalgono a diverse centinaia di anni.

    Ma basare i calcoli del rischio sugli eventi che si sono verificati in un periodo di tempo relativamente breve, rispetto al tempo medio a lungo termine tra i terremoti su singole faglie, può farci perdere dati da faglie che non si sono rotte. Per esempio, nell'Appennino centrale, Italia, il terremoto di Amatrice del 2016 che ha ucciso trecento persone si è verificato lungo una faglia nota che non aveva ospitato un terremoto storico.

    I terremoti storici ci danno indizi su quali tipi di terremoti possono verificarsi in determinati punti. Nella stessa regione del grande terremoto e tsunami del Giappone orientale del 2011, si è verificato il terremoto di Sanriku, nell'869 d.C.

    Dati geologici

    Ci sono prove a lungo termine, anche se, che può aiutare. Ciò avviene attraverso l'analisi delle strutture fisiche delle faglie da parte dei geologi e l'osservazione dei cambiamenti nella forma della superficie terrestre causati da movimenti che si verificano nel corso di milioni di anni. Tali dati possono essere utilizzati per identificare la deformazione che si è verificata attraverso più terremoti nel corso di molti millenni.

    Le tecniche includono il tracciamento della stessa superficie datata, sedimento o struttura che è stato spostato attraverso una faglia e utilizzarlo per misurare quanto movimento ha avuto luogo in un periodo di tempo misurato direttamente o dedotto attraverso i tempi relativi di diversi eventi geologici.

    Possiamo anche usare i sedimenti per identificare gli tsunami passati. In Giappone, i ricercatori hanno trovato depositi di tsunami sepolti sotto le spiagge e lungo le coste che mostrano l'estensione di dove è stato raggiunto lo tsunami del passato, dandoci indizi sulla loro posizione e dimensione.

    Allora perché tali dati tradizionalmente non vengono utilizzati completamente nei calcoli dei pericoli e dei rischi? Il problema è che tali dati possono essere difficili da raccogliere e potrebbero non avere dettagli sufficienti per mostrare quali guasti o parti di un guasto si sono mossi più velocemente di altri. Dove è possibile ottenere dati rilevanti e dettagliati, potrebbe non essere facile da usare per coloro che modellano i rischi, cercando di prevedere la probabilità di nuovi eventi.

    Mettere insieme i dati

    Faccio parte di un gruppo che mira a colmare questo divario di accessibilità, in modo che coloro che calcolano il rischio possano integrare nei loro modelli prove di decine di migliaia di anni. Abbiamo formato un team internazionale che riunisce coloro che hanno esperienza nella raccolta di dati primari sul campo e quelli con le capacità di modellazione per calcolare pericoli e rischi.

    Il nostro primo tentativo è stato quello di creare un database che riunisse la nostra mappatura dei guasti e dei tassi di errore in un formato ad accesso aperto. Utilizziamo questi dati per identificare quali guasti rappresentano il rischio più elevato in determinati siti.

    Per esempio, guardando la città dell'Aquila che ha subito gravi danni nel terremoto del 2009, i risultati preliminari mostrano che non sono solo le faglie più vicine alla città a rappresentare una minaccia. Rischio significativo viene da faglie in rapido movimento più lontane come la faglia che attraversa il bacino del Fucino responsabile del terremoto del 1915 che uccise 33 persone, 000 persone.

    Cosa possiamo fare per contribuire a ridurre il rischio sismico? Un primo passo è disporre di buoni dati su pericoli e rischi in modo che i governi, autorità di protezione civile, assicuratori e residenti possono identificare dove dare priorità alle risorse.

    Al momento non possiamo prevedere i terremoti, fornendo tempi e date esatti di quando e dove si verificheranno, e non è chiaro se saremo mai in grado di farlo con precisione.

    Ma, siamo in grado di fornire modelli probabilistici che identificano dove gli eventi sono più probabili e dove è previsto il danno maggiore. Incorporare prove a lungo termine può fornire una migliore comprensione della scienza alla base del rischio sismico rispetto all'utilizzo di soli documenti storici relativamente brevi. Come nella maggior parte dei problemi geologici, dobbiamo usare ogni possibile indizio per risolvere l'enigma del verificarsi di un terremoto.

    Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.




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