Gli tsunami sono onde incredibilmente distruttive che possono distruggere le infrastrutture costiere e causare la perdita di vite umane. I primi allarmi per tali disastri naturali sono difficili perché il rischio di uno tsunami dipende fortemente dalle caratteristiche del terremoto sottomarino che lo innesca.
In Fisica dei fluididi AIP Publishing, i ricercatori dell’Università della California, Los Angeles e dell’Università di Cardiff nel Regno Unito hanno sviluppato un sistema di allerta precoce che combina una tecnologia acustica all’avanguardia con l’intelligenza artificiale per classificare immediatamente i terremoti e determinare il potenziale rischio di tsunami.
I terremoti sottomarini possono innescare tsunami se una grande quantità di acqua viene spostata, quindi determinare il tipo di terremoto è fondamentale per valutare il rischio di tsunami.
“Gli eventi tettonici con un forte elemento di scorrimento verticale hanno maggiori probabilità di alzare o abbassare la colonna d’acqua rispetto agli elementi di scorrimento orizzontale”, ha affermato il coautore Bernabe Gomez. “Pertanto, conoscere il tipo di errore nelle prime fasi della valutazione può ridurre i falsi allarmi e migliorare l’affidabilità dei sistemi di allarme attraverso una convalida incrociata indipendente”.
In questi casi, il tempo è essenziale e fare affidamento sulle boe delle onde dell’oceano profondo per misurare i livelli dell’acqua spesso lascia un tempo di evacuazione insufficiente. Invece, i ricercatori propongono di misurare la radiazione acustica (suono) prodotta dal terremoto, che trasporta informazioni sull’evento tettonico e viaggia molto più velocemente delle onde dello tsunami. I microfoni subacquei, chiamati idrofoni, registrano le onde acustiche e monitorano l’attività tettonica in tempo reale.
“La radiazione acustica viaggia attraverso la colonna d’acqua molto più velocemente delle onde dello tsunami. Trasporta informazioni sulla sorgente originaria e il suo campo di pressione può essere registrato in luoghi distanti, anche a migliaia di chilometri di distanza dalla sorgente. La derivazione di soluzioni analitiche per il campo di pressione è un fattore chiave nell’analisi in tempo reale”, ha affermato il coautore Usama Kadri.
Il modello computazionale triangola la sorgente del terremoto dagli idrofoni e gli algoritmi di intelligenza artificiale ne classificano il tipo e la magnitudo. Quindi calcola proprietà importanti come lunghezza e larghezza effettive, velocità di sollevamento e durata, che determinano la dimensione dello tsunami.
Gli autori hanno testato il loro modello con i dati degli idrofoni disponibili e lo hanno trovato quasi istantaneamente e hanno descritto con successo i parametri del terremoto con una bassa richiesta computazionale. Stanno migliorando il modello prendendo in considerazione più informazioni per aumentare l’accuratezza della caratterizzazione dello tsunami.
Il loro lavoro sulla previsione del rischio di tsunami fa parte di un progetto più ampio per migliorare i sistemi di allerta dei pericoli. La classificazione dello tsunami è un aspetto back-end di un software che può migliorare la sicurezza delle piattaforme offshore e delle navi.
Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com
