I terremoti si verificano quando il ceppo tettonico che si è gradualmente accumulato lungo una faglia viene improvvisamente rilasciato. Misurazioni di quanto la superficie terrestre si deforma nel tempo, o la velocità di deformazione, può essere utilizzato nei modelli di pericolosità sismica per prevedere dove potrebbero verificarsi i terremoti. Un modo in cui gli scienziati stimano la velocità di deformazione è tramite satelliti in orbita e misurazioni dettagliate di quanto si muovono le stazioni GPS sulla superficie terrestre.

Ci sono sfide, però, all'utilizzo di tali dati geodetici. Le stazioni forniscono misurazioni solo in posizioni specifiche e non sono distribuite uniformemente:la costruzione di una mappa della velocità di deformazione continua richiede che gli scienziati effettuino stime per colmare le lacune nei dati. Questi dati interpolati aggiungono incertezza ai modelli matematici risultanti.

Per affrontare questi problemi, Pagani et al. sviluppato un metodo bayesiano transdimensionale per stimare i tassi di deformazione superficiale negli Stati Uniti sudoccidentali, con un focus sulla faglia di Sant'Andrea. Il loro metodo essenzialmente divideva l'area di studio in triangoli non sovrapposti e calcolava le velocità all'interno di ciascun triangolo incorporando le misurazioni delle stazioni GPS situate all'interno.

Il team non si è basato su un solo modello del genere. Hanno usato un algoritmo Monte Carlo a catena di Markov a salto reversibile per produrre fino a centinaia di migliaia di tali modelli, con coordinate leggermente modificate per quei triangoli 2D. Infatti, attraverso questi modelli, anche il numero di triangoli potrebbe cambiare, perché il metodo è transdimensionale, gli autori non hanno predeterminato alcun parametro. Finalmente, hanno impilato tutti questi modelli insieme per generare una mappa della velocità di deformazione continua finale.

Utilizzando i dati di prova, gli autori hanno scoperto che il loro approccio ha gestito gli errori dei dati e la distribuzione irregolare dei dati meglio di uno schema di interpolazione spline B standard. Inoltre, perché l'approccio includeva informazioni provenienti da molti modelli, ha prodotto una gamma di stime della velocità di deformazione in ogni punto e probabilità per quei valori.

Quando il team ha utilizzato il nuovo approccio per calcolare i tassi di deformazione attorno al sistema della faglia di Sant'Andrea, hanno scoperto che la loro mappa concordava con gli studi precedenti. Ha persino identificato con successo sezioni striscianti del sistema di faglie da segmenti bloccati. La tecnica appena descritta potrebbe essere potenzialmente utilizzata dai ricercatori per sviluppare altre mappe della velocità di deformazione e potrebbe generalmente avere applicazione ad altri problemi di interpolazione nelle geoscienze.

Questa storia è ripubblicata per gentile concessione di Eos, ospitato dall'American Geophysical Union. Leggi la storia originale qui.