Supercomputadores simulam 800.000 anos de terremotos na Califórnia para identificar riscos

Terremotos massivos são raros e a escassez de informações sobre eles pode nos cegar para seus riscos, principalmente ao instituir o transe para um lugar ou estrutura específica.

Os cientistas estão agora trabalhando para melhorar os cálculos de risco, combinando mapas e históricos de falhas conhecidas com o uso de supercomputadores para simular uma provável conflito profunda no porvir na Califórnia. O método é descrito em um item recém-publicado no Boletim da Sociedade Sismológica da América.

“As pessoas sempre querem saber: quando o próximo‘ Grande ’está chegando”, disse o coautor Bruce Shaw, sismólogo do Observatório Terrestre Lamont-Doherty da Universidade de Columbia. “O caos é sempre a resposta a esta pergunta. Mas o que podemos entender é o que vai sobrevir quando sobrevir “.

O trabalho visa instituir a verosimilhança de ocorrência de um terremoto ao longo de qualquer uma das centenas de falhas que um terremoto produz na Califórnia, a graduação de um terremoto que pode ser esperada e a quantidade de choques que culpa.

Simulação de transe de terremoto na Califórnia, extraída de um estudo anterior; cores mais quentes indicam mais transe. O vegetal corresponde muito às estimativas feitas por outros métodos, embora em algumas áreas sugira uma subtracção ou aumento do transe. (Shaw et al., Science Advances, 2018)

O sul da Califórnia não tem um terremoto realmente grande desde 1857, a última vez em que a nequice de San Andreas entrou em erupção com um terremoto de magnitude 7,9. “Não observamos a maioria dos eventos possíveis que poderiam ter causado danos significativos”, explicou Kevin Milner, um investigador da computação e pesquisador de sismologia do Southern California Earthquake Center.

Uma maneira tradicional de mourejar com essa falta de dados é cavar trincheiras através de falhas para aprender mais sobre rupturas anteriores, reunir informações de muitos terremotos ao volta do mundo e produzir um padrão estatístico de transe. Alternativamente, os pesquisadores usam supercomputadores para simular um terremoto específico em um lugar específico. A novidade estrutura usa elementos de ambas as metodologias para prever a verosimilhança e o impacto de terremotos em uma região inteira.

O novo estudo de Milner e Shaw apresenta os resultados de um protótipo do chamado simulador de terremoto Rate-State, ou RSQSim, que simula centenas de milhares de anos de sismicidade na Califórnia. Junto com outro código, CyberShake, o framework pode calcular o número de choques que ocorreriam para cada terremoto.

Seus resultados se comparam muito com terremotos históricos e os resultados de outros métodos e mostram uma distribuição realista das probabilidades de terremotos. De simetria com os desenvolvedores, a novidade abordagem melhora a capacidade de identificar o quanto um determinado lugar vai tremer durante um terremoto. Isso deve permitir que desenvolvedores de código de construção, arquitetos e engenheiros estruturais projetem edifícios mais resilientes que podem sobreviver a terremotos em um lugar específico.

“Você não quer exagerar, porque desperdiça moeda. Mas, evidente, você também não quer infraestrutura ”, disse Shaw.

RSQSim transforma as representações matemáticas das forças geofísicas em jogo em terremotos – o padrão padrão de uma vez que as rupturas são nucleadas e propagadas – em algoritmos e os resolve em alguns dos supercomputadores mais poderosos do planeta. A pesquisa foi permitida por vários anos por supercomputadores patrocinados pelo governo no Texas Advanced Computing Center, incluindo o Frontier, o sistema mais poderoso de qualquer universidade do mundo. Os pesquisadores também usaram o sistema Blue Waters no National Center for Supercomputing Applications e o sistema Summit – o segundo supercomputador mais poderoso do mundo – na principal instalação de computadores em Oak Ridge.

“Percorremos um longo caminho na fronteira para instituir que tipo de terremoto podemos esperar, com que falhas e com que frequência”, disse Christine Goulet, diretora executiva de ciências aplicadas do SCEC, que também esteve envolvida no trabalho. “Não prescrevemos nem explicamos o código quando ocorrem terremotos. Lançamos uma simulação de centenas de milhares de anos e deixamos o código transferir o estresse de uma nequice para outra. “

O projeto é fundamentado nas complexas estruturas geológicas da Califórnia. Ele simulou mais de 800.000 anos virtuais à medida que as tensões se formariam e se dissipariam conforme as forças tectônicas atuassem na terreno. A partir dessas simulações, o framework gerou um catálogo: um registro que produziu um terremoto virtual em um determinado lugar com uma determinada magnitude e atributos em um determinado momento. As saídas RSQSim foram alimentadas para o CyberShake, que mais uma vez usou modelos geofísicos de computador para prever a quantidade de choques, em termos de aceleração e duração do solo, uma vez que resultado de cada terremoto.

“A estrutura gera uma história em tempo integral: onde ocorre uma separação e uma vez que ela cresceu”, disse Milner. “Descobrimos que ele produz movimentos de terreno realistas, o que nos diz que a física implementada no padrão funciona conforme o esperado.”

A equipe tem mais trabalho planejado para validar os resultados, antes que eles possam ser usados ​​para aplicativos de design. Mas até agora, os pesquisadores descobriram que a estrutura do RSQSim produz terremotos ricos e variáveis ​​em universal, um sinal de que está produzindo resultados razoáveis.

Para alguns locais, os resultados sugerem que o transe de tremor diminui, em relação às estimativas do estado da prática feitas pelo U.S. Geological Survey. Mas, para alguns lugares que têm configurações especiais de falhas próximas ou elementos geológicos locais, por exemplo, perto de San Bernardino, o transe aumentou.

O projeto é consequência de um estudo anterior de Shaw, Milner e colegas que simularam 500.000 anos de choques.

ajustado de um enviado à prensa do Texas Advanced Computing Center.


Este item foi reescrito, traduzido de uma publicação em inglês. Clique cá para acessar a material original (em inglês)!