Traducido por el equipo de Sott.net

Earthquake Damage
© Adam DuBrowa/FEMAUn terremoto de magnitud 7,2 dañó las carreteras del noroeste de México y del sur de California (como ésta en Calexico) cuando se produjo el 4 de abril de 2010.
En 2010, a las tres y cuarenta minutos de la tarde del 4 de abril -Domingo de Pascua- el noroeste de México comenzó a temblar. Un terremoto de magnitud 7,2 sacudía la región de Baja California, causando finalmente tres muertos y más de 100 heridos. El temblor causó daños generalizados en las ciudades fronterizas de Mexicali (México) y Calexico (California). El temblor hizo que los rascacielos se balancearan en San Diego, a más de 160 kilómetros al oeste.

El terremoto envió ondas a su alrededor, pero en lo alto de la atmósfera, un tipo de perturbación muy diferente podría haber ofrecido una advertencia de la llegada inminente del terremoto, si alguien hubiera sido capaz de verla.

Los autores de un nuevo artículo publicado en Advances in Space Research afirman que el terremoto de Baja California fue precedido por sutiles fluctuaciones en la ionosfera de la Tierra, una región de partículas cargadas situada en lo alto de la superficie. De alguna manera, la falla que causó el terremoto pudo haber telegrafiado su inminente ruptura, enviando un torrente de partículas cargadas eléctricamente que resonaron en la ionosfera.

La ionosfera, que comienza a unos 48 kilómetros por encima de la superficie de la Tierra y se extiende hasta unos 965 kilómetros, es el lugar donde la energía entrante del Sol ioniza las moléculas de la atmósfera, desprendiendo electrones. La abundancia de partículas cargadas hace que la ionosfera reaccione a los campos eléctricos y magnéticos, algo que otras regiones de la atmósfera no suelen hacer.

Utilizando datos del Haystack Observatory del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) 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, tanto antes como después del terremoto. Después de controlar otras cosas que podrían haber estado afectando a la ionosfera, dijeron que vieron una clara anomalía -un pico en el número de electrones ionosféricos- el 25 de marzo, 10 días antes del terremoto. El pico de electrones se localizó sobre el epicentro del terremoto y no se parecía a nada de lo que habían visto en los datos.

Podemos imaginarlo como algo parecido a las ondas de un lago, dijo Chen Zhou, investigador de la Universidad de Wuhan (China) y coautor del artículo. La señal de los electrones parecía una redistribución breve, pero reveladora, de las partículas respecto a sus movimientos y posiciones normales, que los investigadores pudieron captar a su paso.

Zhou y sus colegas afirmaron que su trabajo podría respaldar la teoría de que las fallas liberan energía eléctrica en los días previos a un terremoto. Algunos científicos creen que es el resultado del gas radón liberado por una falla que ioniza las moléculas de aire, mientras que otros sostienen que las rocas sometidas a tensión pueden liberar ráfagas de electrones.

Ondulaciones en la atmósfera

Los científicos llevan décadas intentando relacionar las alteraciones de la ionosfera con los terremotos. Algún día, la técnica podría incluso ofrecer a los científicos una forma de predecir de forma fiable los terremotos días antes de que se produzcan, algo imposible hoy en día. Varios trabajos han afirmado encontrar vínculos entre la ruptura de las fallas y la ionosfera, aunque la teoría también ha recibido su cuota de críticas.

Gran parte de las críticas se centran 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 debida al acoplamiento con la litosfera podría ser muy diminuta", explica Angelo De Santis, geofísico y director de investigación del Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología de Italia. "Así que hay que analizar con herramientas estadísticas para estar seguros de que la correlación que se encuentra es sólida".

Pero la elección de las herramientas estadísticas que se utilizan puede suponer una gran diferencia. En este sentido, De Santis afirma que no está del todo convencido del artículo sobre el terremoto de Baja California. La elección de ecuaciones por parte de los autores puede no haber sido lo suficientemente matizada como para aislar completamente las anomalías que buscaban, dijo, y su elección de la media, en lugar de la mediana, para calcular la línea de base puede haber sesgado sus resultados.

Zhou es consciente de las dificultades que entraña el tratamiento de los datos de la ionosfera. "Tenemos que ser muy cuidadosos con el tratamiento de los datos. Tenemos que desarrollar algunos algoritmos muy elegantes para derivar las características muy cortas, pero ciertas, de estas señales de terremotos", dijo.

Detecciones desafiantes

Es posible que nuestros datos y conocimientos aún no sean lo suficientemente buenos como para señalar las perturbaciones en la ionosfera relacionadas con un solo terremoto. En un estudio similar publicado en 2019, De Santis y sus coautores analizaron más de 1300 terremotos de todo el mundo. Vincularon perturbaciones ionosféricas similares a los terremotos, pero ese trabajo adoptó un enfoque más amplio que tenía menos probabilidades de ser engañado por señales falsas.

Otra forma de hacer más precisa la búsqueda de terremotos, según De Santis, es utilizar más de un tipo de señal. Las fluctuaciones de la magnetosfera, que se encuentra por encima de la ionosfera, la actividad sísmica e incluso la temperatura del suelo pueden presagiar terremotos.

Es algo que también reconoció Zhou. "La ionosfera no es el único medio de predicción", dijo. "Tenemos que utilizar todo tipo de datos, todo tipo de monitorización".