Un nuevo estudio descubre eventos de deslizamiento lento previamente no detectados debajo de Parkfield, en el centro de California, en plena falla de San Andrés, y revela su influencia en la actividad sísmica a lo largo de esta fractura en la corteza terrestre.
Los autores de este análisis estadístico con Inteligencia Artificial que difunde Nature Communications subrayan que, cuando se piensa en fallas geológicas, generalmente se piensa en terremotos. Sin embargo, las fallas no solo se mueven durante los movimientos telúricos.
En ocasiones se deslizan silenciosamente, sin generar temblores perceptibles, liberando tensión durante horas o días a través de movimientos lentos que permanecen en gran medida ocultos para los sistemas de monitoreo convencionales.
Los expertos sospechan desde hace tiempo que estos movimientos silenciosos son una parte importante del ciclo sísmico. Sin embargo, debido a que producen señales sutiles, son notoriamente difíciles de detectar. Como resultado, muchas preguntas siguen sin respuesta; entre ellas, estas: ¿Con qué frecuencia ocurren? ¿Dónde suceden? ¿Y pueden influir en la actividad sísmica posterior?
Ahora, un equipo dirigido por la doctora Zahra Zali, del GFZ perteneciente al Centro Helmholtz de Geociencias, junto con la profesora española Patricia Martínez-Garzón, el doctor David Mencin (EarthScope) y el profesor Gregory C. Beroza, de la Universidad de Stanford, ha descubierto una población previamente oculta de los llamados deslizamientos lentos bajo la sección de Parkfield de la falla de San Andrés en California.
Con ayuda de Inteligencia Artificial (IA) y observaciones de extensómetros de alta sensibilidad, estos investigadores identificaron docenas de deslizamientos lentos de corta duración y demostraron que estos movimientos silenciosos de la falla van seguidos sistemáticamente de un aumento de la actividad sísmica de baja frecuencia.
Parkfield, laboratorio natural
La localidad californiana de Parkfield ocupa un lugar especial en la sismología. Situada en la falla de San Andrés, es una de las zonas más monitoreadas del mundo. Durante décadas, se ha utilizado como laboratorio natural para estudiar cómo se acumulan y liberan las tensiones en las fallas. A pesar de la extensa red de monitoreo, algunos procesos sísmicos siguen siendo notablemente difíciles de observar.
Como destaca la doctora Zali, “las fallas pueden moverse de formas que no generan ondas sísmicas fuertes y, por lo tanto, escapan a los métodos tradicionales de detección de terremotos. Queríamos saber si importantes procesos de deslizamiento de fallas podrían ocultarse tras años de mediciones continuas de deformación”.
Para buscar estas señales ocultas, el equipo analizó las observaciones continuas de extensómetros instalados en pozos. Estos instrumentos son capaces de detectar deformaciones extremadamente lentas y pequeñas en la corteza terrestre y se encuentran entre las herramientas más sensibles disponibles para el monitoreo de fallas activas.
Sin embargo, el desafío radica en que los extensómetros generan enormes volúmenes de datos continuos. Las señales transitorias sutiles pueden pasar fácilmente desapercibidas entre las tendencias de deformación a largo plazo, las influencias ambientales y el ruido instrumental.
Así, desarrollaron un método de aprendizaje profundo capaz de identificar automáticamente patrones característicos asociados con el deslizamiento lento de fallas. En lugar de buscar señales predefinidas, el sistema de IA aprendió directamente de los datos continuos de deformación y agrupó patrones de deformación similares. Esto permitió detectar eventos de deslizamiento lento de corta duración, previamente no reconocidos, que liberan tensión en pocas horas.
Para Zali, “estos eventos son difíciles de identificar con métodos convencionales porque son pequeños y a menudo se ocultan entre señales de fondo complejas. La IA nos permitió reconocer patrones que de otro modo habrían pasado desapercibidos”.
Deslizamiento lento de la Falla de San Andrés
El análisis dio como resultado el primer catálogo de eventos de deslizamiento lento de corta duración en Parkfield, obtenido directamente a partir de observaciones continuas de extensómetros. Observaciones independientes de medidores de deslizamiento cercanos confirmaron la existencia de estos eventos.
Al estimar la ubicación y la dirección del deslizamiento, los investigadores determinaron que los eventos ocurrieron a poca profundidad y fueron consistentes con el movimiento dextral (desplazamiento lateral derecho) de la falla de San Andrés.
El descubrimiento se volvió aún más intrigante cuando los investigadores compararon la cronología de los eventos de deslizamiento lento recientemente detectados con los terremotos de baja frecuencia (LFE), una clase especial de señales sísmicas débiles asociadas con procesos de deslizamiento de fallas.
Descubrieron que la actividad sísmica de baja frecuencia aumenta tras los eventos de deslizamiento lento. Esta observación sugiere que incluso pequeños episodios de movimiento asísmico de fallas pueden modificar las condiciones de tensión locales e influir en la actividad sísmica posterior.
“Nuestros resultados demuestran que estos movimientos lentos de fallas no son fenómenos aislados”, afirma la profesora Patricia Martínez-Garzón, jefa del Grupo de Trabajo de la Sección 4.2 del GFZ Geomecánica y Perforación Científica y catedrática de la Universidad RWTH Aachen, quien supervisó el proyecto.
La profesora española Martínez-Garzón es una destacada investigadora en el ámbito de la sismología tectónica e inducida. Actualmente lidera el proyecto ERC Starting Grant QUAKE-HUNTER en el Centro Helmholtz GFZ de Potsdam (Alemania), que investiga los procesos que ocurren antes de grandes terremotos.
Recientemente, ha sido galardonada con el premio First-time Professorship for excellent Female Scientist por la Asociación Helmholtz, que le permite compaginar su actividad investigadora con una plaza como profesora asociada en la Universidad RWTH de Aachen.
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