Uno studio italiano per valutare come prevedere i terremoti

(Foto: Getty Images)

Spoiler alert: i terremoti, al momento, non si possono prevedere. Almeno in senso classico: per essere più chiari e sgombrare il campo da qualsiasi equivoco, è bene sottolineare con forza che non esiste ancora alcun modello attendibile e comprovato in grado di stabilire con esattezza dove, quando e con quanta potenza la Terra deciderà di scuotersi. Ma il concetto di previsione, almeno per la comunità scientifica, può intendersi anche in senso più ampio. Statistico, per la precisione, ovvero basato su un approccio che consenta di valutare le probabilità che un dato sisma di una data magnitudo colpisca una certa regione in un determinato arco di tempo. E su questo, per fortuna, non brancoliamo completamente nel buio: esistono infatti dei modelli matematici che, un po’ come accade con la meteorologia, permettono di formulare con una certa affidabilità previsioni del tipo di quelle appena descritte. E mettere a punto, per esempio, delle mappe di pericolosità che consentano di determinare quali regioni nel mondo corrono più concretamente il pericolo di eventi sismici.

L’ultimo importante risultato nel campo è di appena pochi giorni fa e si deve a tre scienziati italiani dell’Istituto nazionale di geofisica e vulcanologia, Warner Marzocchi, Matteo Taroni e Giuseppe Falcone, che in un articolo pubblicato sulla rivista Science Advances descrivono un nuovo modello statistico e ne hanno valutato l’attendibilità confrontandone le previsioni con i dati reali della sequenza sismica che ha colpito l’Italia centrale lo scorso anno. Per quanto si tratti di un modello pilota – e dunque da prendere ancora con le pinze – la strada sembra sia quella giusta: le previsioni dell’algoritmo, infatti, si sono rivelate “statisticamente affidabili” rispetto ai dati osservati.

“Il nostro articolo”, ci spiega Marzocchi, corresponsabile del Centro di pericolosità sismica dell’Ingv, “rompe la dicotomia classica secondo la quale o si è capaci di prevedere con precisione un terremoto o non si può dire nulla al riguardo. Fortunatamente, non è così”. È certamente vero che prevedere i terremoti è da sempre una delle sfide scientifiche più complesse, specialmente per gli eventi che non seguono andamenti tradizionali – in cui un grande terremoto è seguito da scosse di minore intensità, i cosiddetti mainshock e aftershock. “In realtà, l’uso dei termini mainshock e aftershock è abbastanza improprio”, spiega ancora Marzocchi. “In tempo reale, mentre le scosse sono in atto, è impossibile distinguere quale sia la scossa principale e quali quelle popolarmente definite di assestamento. Per di più, può accadere – ed è accaduto – che gli aftershock siano addirittura di intensità superiore ai mainshock”.

È uno dei tanti elementi che complicano uno scenario già difficile e rendono ancora più difficile fare delle previsioni affidabili. Al momento, uno dei modelli di previsione ritenuto più valido dalla comunità scientifica è il modello Reasenberg-Jones (Rj, il modello attualmente usato dallo Usgs negli Stati Uniti), la cui assunzione è che un terremoto di magnitudo superiore a una soglia determinata provocherà, con una certa probabilità, altri eventi sismici. In altre parole, il modello Rj fornisce una probabilità di quanti terremoti potrebbero avvenire dopo una scossa, senza però fornire alcuna informazione su dove questi terremoti potrebbero colpire. Inoltre, se uno di questi terremoti risulterà di grande energia, il modello non fornirà più stime attendibili.

Gli scienziati dell’Ingv hanno fatto un passo avanti. Il loro modello – o, più precisamente, il loro ensemble – funziona mettendo insieme, con opportuni pesi statistici, le previsioni elaborate da tre diversi algoritmi (Step, ovvero Short-term Earthquake Probability, e due versioni di Etas, ovvero Epidemic-type Aftershock Sequence): l’ipotesi alla base di tali algoritmi è che i terremoti siano raggruppati nel tempo e nello spazio. Cioè che a un dato terremoto possano seguirne degli altri nella stessa regione e nell’arco di tempo immediatamente successivo, e che tale sequenza segua un pattern statisticamente prevedibile. “Il nostro modello”, spiega ancora Marzocchi, “prende in input i dati sismici di una regione – quanti terremoti ci sono stati, quando si sono verificati, dove si sono verificati e quanto sono stati forti – e fornisce in output una distribuzione di probabilità degli eventi futuri. I miglioramenti più significativi rispetto al modello Rj stanno nel fatto che siamo in grado di esprimere queste probabilità in termini di numero di eventi, di magnitudo e di posizione spaziale per un arco temporale di una settimana”. In altre parole: l’algoritmo è in grado di fornire la probabilità, da qui a una settimana, di avere una scossa di una certa magnitudo su una scala spaziale di interesse.

Per testare l’affidabilità dell’algoritmo, i ricercatori Ingv hanno quindi confrontato le sue previsioni probabilistiche con i dati reali della sequenza Amatrice-Norcia dello scorso anno, sottoponendole a diversi test statistici che verificano l’adeguatezza del numero dei terremoti previsti, della loro localizzazione e della loro magnitudo. Il raffronto ha mostrato che le previsioni sono statisticamente affidabili, anche se naturalmente questi modelli devono essere continuamente sottoposti a fasi di test sempre più estensivi.“Al momento lavoriamo a stretto contatto con il Csep (Collaboratory for the Study of Earthquake Predictability), una rete scientifica internazionale che si occupa, per l’appunto, di raccogliere i modelli di previsione e di verificarne la compatibilità con i dati reali dei terremoti di California, Italia, Giappone e Nuova Zelanda”, conclude Marzocchi. “Abbiamo posato un altro mattone che, auspicabilmente, porterà a quella che speriamo possa diventare una quiet revolution: passo dopo passo miriamo ad arrivare a modelli sempre più precisi, raffinati e affidabili”.


Fonte: WIRED.it

 
 

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