El método pasó una primera prueba en Kamchatka. El 30 de julio de 2025, una ruptura en una falla provocó un sismo de magnitud 8.8 frente a esta península de Rusia oriental. Tras el evento, científicos reconstruyeron por medio de diferentes observaciones qué partes de la falla se habían deslizado. El algoritmo de la UC Riverside procesó información del terreno correspondiente al periodo anterior al terremoto y produjo un mapa que coincidió ampliamente con la zona que posteriormente se supo que había participado en la ruptura.
Geophysical Research Letters por Axel Periollat y Gareth Funning, del Departamento de Ciencias de la Tierra y Planetarias de UC Riverside. Su método utiliza mediciones GNSS, la tecnología de posicionamiento por satélite, para detectar cómo se mueve lentamente el terreno. Esos desplazamientos permiten inferir qué partes de una falla permanecen atoradas mientras las placas tectónicas continúan avanzando a su alrededor, acumulando tensión.La diferencia con respecto a modelos anteriores está en que el algoritmo no necesita que los investigadores le indiquen previamente dónde buscar esas zonas bloqueadas. Examina diferentes posibilidades y calcula qué partes de la falla tienen mayor probabilidad de permanecer atoradas. En Kamchatka encontró una gran región que coincidió con buena parte de la ruptura de 2025 y con zonas afectadas por otro gigantesco terremoto, de magnitud 9.0, ocurrido en 1952.
Aunque el resultado en Kamchatka fue prometedor, la prueba todavía está lejos de demostrar que el método pueda predecir una futura ruptura. El estudio muestra que la información disponible antes de un temblor permite reconstruir zonas que posteriormente resultaron importantes durante el sismo, pero no fue una predicción en sentido estricto.
"[En Kamchatka] teníamos una idea de dónde se estaba acumulando la tensión basada en un conjunto de datos relativamente limitado. Verlo funcionar tan bien confirmó que este enfoque tiene un potencial real", dijo Axel Periollat, uno de los dos autores del estudio, en un comunicado de prensa.
“Podemos identificar dónde es probable que ocurran grandes terremotos, incluso si no podemos predecir exactamente cuándo. Con mejores observaciones y monitoreo continuo, podemos aprender mucho más sobre las fallas más peligrosas de la Tierra”, concluyó el autor.
Agréganos a tus Fuentes Preferidas en Google para seguir nuestro contenidoArrowEl método puede ser particularmente relevante para las zonas de subducción, donde una placa tectónica se introduce debajo de otra. Estas zonas recorren lugares como Japón, Kamchatka, Alaska, México, Chile, Indonesia y Nueva Zelanda, y son capaces de producir los terremotos más poderosos conocidos. Como pueden extenderse cientos de kilómetros, incluso bajo el océano, identificar cuáles de sus segmentos permanecen atorados y acumulando tensión permitiría reducir el mapa de peligro y precisar qué zonas tienen mayor potencial para participar en una futura gran ruptura.
Kamchatka es apenas un primer caso. De acuerdo con la UC Riverside, el equipo ya está aplicando el método a zonas de subducción de Japón, México, Nueva Zelanda y el noroeste del Pacífico. Esos nuevos escenarios servirán para poner a prueba si el algoritmo puede repetir lo observado en Kamchatka y, eventualmente, determinar con mayor precisión qué partes de las fallas más peligrosas del planeta tienen mayor potencial para protagonizar una gran ruptura.