Matemáticos españoles lideran avances en predicción de tsunamis y desastres naturales

Un equipo de matemáticos españoles, liderado por Manuel J. Castro y Carlos Parés del Grupo EDANYA de la Universidad de Málaga (UMA), junto con Enrique D. Fernández Nieto de la Universidad de Sevilla (US), en colaboración con investigadores de varias universidades y centros en Europa y Estados Unidos, está desarrollando nuevos algoritmos para predecir en tiempo real catástrofes naturales causadas por temporales marítimos, como maremotos, inundaciones o avalanchas.

Las olas de un tsunami o de un deslizamiento submarino pueden ser modeladas mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas conocidas como ecuaciones en derivadas parciales, las cuales se derivan de los principios físicos que caracterizan a estos fluidos. En la mayoría de los casos, obtener soluciones exactas de estas ecuaciones resulta imposible, por lo que es necesario aproximarse a ellas.

La innovación en modelos matemáticos para la simulación de fenómenos fluidodinámicos

En el proyecto coordinado ‘Leyes de equilibrio no lineales para simulación en mecánica de fluidos: modelización, métodos numéricos, análisis, implementación eficiente y aplicaciones’, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) a través de la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro de la convocatoria de ayudas a Proyectos de Generación de Conocimiento 2022, el equipo investigador proponen innovadores modelos matemáticos para el estudio y simulación de estos fenómenos, abordan el diseño y análisis de nuevos algoritmos de aproximación y su implementación eficiente en superordenadores, como los disponibles en el Barcelona Supercomputing Center (BSC) o el CINECA de Italia.

Este avance, logrado gracias a la modelación y simulación de fluidos geofísicos, “facilitará el diseño de planes de contingencia y la preparación de la población ante amenazas asociadas a desastres naturales, así como la toma de decisiones en directo cuando se producen las amenazas”, como destacan los coordinadores matemáticos del proyecto de investigación.

Sólo se dispone de unos minutos para predecir el impacto

Desde que se produce un terremoto que podría generar un tsunami hasta la activación de la alerta, solo hay unos pocos minutos para predecir su impacto y hacer una estimación confiable de las áreas afectadas. Esto implica proporcionar información precisa sobre la altura de las olas en la costa y las zonas costeras que podrían inundarse.

"Predecir con precisión y en tiempo real catástrofes naturales como inundaciones o tsunamis es complicado debido a su naturaleza compleja y no lineal, así como a la gran cantidad de datos poco precisos involucrados, como los datos topo-batimétricos y la dinámica de la ruptura de la falla responsable del terremoto", explica Manuel J. Castro.

"Son eventos raros y extremos, lo que implica que generalmente no se dispone de una serie de datos históricos. Además, estos eventos pueden afectar a toda una cuenca oceanográfica, como sucedió en el Pacífico en 2011, lo que hace que simularlos requiera un alto esfuerzo computacional. Otras veces, estos problemas combinan diferentes escalas, como ocurrió con la erupción del volcán Hunga Tonga-Hunga Ha'apai en 2022, que generó un maremoto regional y tuvo un impacto global en la atmósfera, con ondas que se propagaron durante varios días."

Castro argumenta que "el uso de modelos predictivos para ofrecer respuestas en tiempo real plantea diversos desafíos desde el punto de vista de los matemáticos. Estos van desde el diseño y análisis del modelo, hasta su resolución eficiente y robusta, así como el empleo de técnicas avanzadas de cálculo científico para producir resultados instantáneos. Además, los modelos deben incorporar continuamente la información recopilada en tiempo real para mejorar progresivamente las predicciones".

Los investigadores sostienen que "además del impacto científico en el campo de las matemáticas y sus aplicaciones, este proyecto tendrá un relevante impacto social. Sus resultados conducirán al desarrollo de nuevas herramientas matemáticas avanzadas que facilitarán la creación de planes de contingencia y la preparación de la población frente a amenazas de desastres naturales. También permitirán la toma de decisiones en tiempo real cuando ocurran estos eventos, mediante la integración de estas herramientas en sistemas de alerta temprana y plataformas de computación urgente".

Modelos ya empleados en sistemas de alerta temprana

El Grupo EDANYA y el INGV juegan un papel clave en el proyecto ARISTOTLE-eENHSP al proporcionar el Tsunami Service al ERCC de la Comisión Europea. Utilizan datos globales de terremotos submarinos para simular tsunamis en un servidor dedicado en la UMA. Estas simulaciones permiten al ERCC decidir sobre intervenciones humanitarias antes de recibir solicitudes de ayuda de los países afectados.

Los modelos de EDANYA se utilizan en centros de alerta en varios países, como en el IGN de España y el SHOA en Chile para cancelar alertas y permitir el retorno seguro tras evacuaciones. Además, son utilizados por el INGV en Italia y centros de NOAA en EE.UU. y ETH en Suiza para simular eventos y validar niveles de alerta.

El equipo dirigido por los matemáticos Castro, Parés y Fernández Nieto colabora con instituciones en Francia, Italia, EE.UU., y Suiza, además de con IGN, IGME de España, INGV de Italia, y el Norwegian Geotechnical Institute de Noruega, para desarrollar modelos matemáticos operacionales financiados por la Agencia Estatal de Investigación.