L'algoritmo solleva nuove domande sul registro del terremoto di Cascadia

27 agosto 2024

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da Università del Texas ad Austin

La zona di subduzione di Cascadia nel Pacifico Nordoccidentale ha una storia di potenti e distruttivi terremoti che hanno sommerso foreste e generato tsunami che hanno raggiunto le coste del Giappone.

Il terremoto più recente è stato nel 1700. Ma probabilmente non sarà l'ultimo. E l'area che rischia di essere colpita sono ora metropoli affollate che ospitano milioni di persone.

Calcolare la frequenza dei terremoti e quando accadrà il prossimo "grande" è una domanda scientifica attiva che coinvolge la ricerca di segni di terremoti passati nel record geologico sotto forma di rocce scosse, sedimenti e paesaggi.

Tuttavia, uno studio condotto da scienziati dell'Università del Texas ad Austin e collaboratori mette in discussione la affidabilità di un record terremotico che copre migliaia di anni, un tipo di deposito geologico chiamato turbidite che si trova negli strati del fondale marino.

I ricercatori hanno analizzato una selezione di strati di turbidite della zona di subduzione di Cascadia risalenti a circa 12.000 anni fa con un algoritmo che valutava quanto bene i campioni di turbidite correlavano tra loro.

Hanno scoperto che nella maggior parte dei casi, la correlazione tra i campioni di turbidite non era migliore del caso. Poiché le turbiditi possono essere causate da una serie di fenomeni, e non solo da terremoti, i risultati suggeriscono che il collegamento del record di turbiditi con i terremoti passati è più incerto di quanto si pensasse precedentemente.

"Vorremmo che tutti citassero gli intervalli dei terremoti di subduzione di Cascadia comprendessero che i tempi sono messi in discussione da questo studio", ha detto Joan Gomberg, geofisico della ricerca presso l'Ufficio Geologico degli Stati Uniti e co-autore dello studio. "È importante condurre ulteriori ricerche per rifinire questi intervalli. Quello che sappiamo è che Cascadia è stata attiva dal punto di vista sismico in passato e lo sarà in futuro, quindi alla fine, le persone devono essere preparate".

I risultati non cambiano necessariamente la frequenza stimata dei terremoti a Cascadia, che è di circa ogni 500 anni, hanno detto i ricercatori. La stima attuale della frequenza si basa su una serie di dati e interpretazioni, non solo sulle turbiditi analizzate in questo studio. Tuttavia, i risultati mettono in evidenza la necessità di ulteriori ricerche sui livelli di turbiditi, specificamente e su come si relazionano tra loro e ai grandi terremoti.

Il co-autore Jacob Covault, professore di ricerca presso la UT Jackson School of Geosciences, ha dichiarato che l'algoritmo offre uno strumento quantitativo che fornisce un metodo replicabile per interpretare i record antichi dei terremoti, che di solito si basano su descrizioni più qualitative della geologia e delle loro potenziali associazioni.

"Questo strumento fornisce un risultato riproducibile, così tutti possono vedere la stessa cosa", ha detto Covault, co-principale investigatore del laboratorio Quantitative Clastics presso il Bureau of Economic Geology della Jackson School. "Potenzialmente puoi discutere di quel risultato, ma almeno hai una base, un approccio che è riproducibile".

I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Geological Society of America Bulletin. Lo studio includeva ricercatori dell'USGS, dell'Università di Stanford e della Divisione delle Ricerche Geologiche & Geofisiche dell'Alaska.

Le turbiditi sono i resti di frane sottomarine. Sono composti da sedimenti che si sono depositati nuovamente sul fondo marino dopo essere stati lanciati in acqua dal movimento turbolento di sedimenti che scorrono sul fondo oceanico. Il sedimento in questi strati ha una gradazione distintiva, con grani più grossolani in fondo e quelli più fini in cima.

Ma esiste più di un modo per creare uno strato turbiditico. I terremoti possono causare frane quando scuotono il fondo marino. Ma anche le tempeste, le inondazioni e una serie di altri fenomeni naturali, sebbene su una scala geografica più piccola.

Attualmente, collegare le turbiditi ai terremoti passati di solito comporta trovarle in carote geologiche prelevate dal fondale marino. Se una turbidite compare approssimativamente nello stesso punto in più campioni su una vasta area, viene considerata un residuo di un terremoto passato, secondo i ricercatori.

Anche se il campionamento con datazione al carbonio può aiutare a restringere i tempi, c'è ancora molta incertezza nell'interpretare se campioni che appaiono approssimativamente nello stesso tempo e luogo sono collegati allo stesso evento.

Acquisire una migliore comprensione di come diversi campioni di turbiditi si relazionino tra loro ha ispirato i ricercatori ad applicare un metodo più quantitativo, un algoritmo chiamato 'dynamic time warping', ai dati sulle turbiditi. Il metodo algoritmico risale agli anni '70 ed ha un'ampia gamma di applicazioni, dalla riconoscimento vocale al miglioramento delle grafiche negli ambienti dinamici della realtà virtuale.

È la prima volta che viene applicato all'analisi delle turbiditi, ha detto il co-autore Zoltán Sylvester, professore di ricerca presso la Jackson School e co-investigatore principale del Quantitative Clastics Lab, che ha guidato l'adattamento dell'algoritmo per l'analisi delle turbiditi.

'Questo algoritmo è stato un componente chiave di molti dei progetti su cui ho lavorato,' ha detto Sylvester. 'Ma è ancora molto sottoutilizzato nelle scienze della terra.'

L'algoritmo rileva la similarità tra due campioni che possono variare nel tempo e determina quanto i dati tra di loro corrispondono.

Per il riconoscimento vocale, ciò significa riconoscere parole chiave anche se potrebbero essere pronunciate a diverse velocità o toni. Per le turbiditi, implica il riconoscimento di proprietà magnetiche condivise tra diversi campioni di turbiditi che possono apparire diversi da località a località pur provenendo dallo stesso evento.

'Correlare le turbiditi non è una cosa semplice,' ha detto la co-autrice Nora Nieminski, responsabile del programma sulle minacce costiere per la Divisione delle indagini geologiche e geofisiche dell'Alaska. 'Le turbiditi mostrano comunemente una significativa variabilità laterale che riflette le loro dinamiche di flusso variabili. Pertanto, non è realistico che le turbiditi conservino lo stesso carattere di deposizione su grandi distanze, o anche piccole distanze in molti casi, particolarmente lungo margini attivi come Cascadia o in vari ambienti di deposizione diversi.'

I ricercatori hanno anche sottoposto le correlazioni prodotte dall'algoritmo a un altro livello di scrutinio. Hanno confrontato i risultati con i dati di correlazione calcolati utilizzando dati sintetici ottenuti comparando 10.000 coppie di strati di turbiditi casuali. Questo confronto sintetico ha fungito da controllo contro le corrispondenze casuali nei campioni reali.

I ricercatori hanno applicato la loro tecnica ai registri di suscettibilità magnetica per gli strati di turbiditi in nove carotaggi geologici raccolti durante una crociera scientifica nel 1999. Hanno scoperto che nella maggior parte dei casi, la connessione tra gli strati di turbiditi che erano stati precedentemente correlati non era migliore di quella casuale. L'unico caso eccezionale a questa tendenza era per gli strati di turbiditi che erano relativamente vicini tra loro, non distanti più di circa 15 miglia.

I ricercatori sottolineano che l'algoritmo è solo uno dei modi per analizzare le turbiditi e che l'inclusione di altri dati potrebbe modificare il grado di correlazione tra i carotaggi in un senso o nell'altro. Ma secondo questi risultati, la presenza di turbiditi nello stesso periodo e area generale nei registri geologici non è sufficiente per collegarle definitivamente tra loro.

E sebbene gli algoritmi e gli approcci di apprendimento automatico possano aiutare in questo compito, spetta ai geoscientisti interpretare i risultati e vedere dove porta la ricerca.

'Siamo qui per rispondere a domande, non solo per applicare lo strumento,' ha detto Sylvester. 'Ma allo stesso tempo, se stai facendo questo tipo di lavoro, ti costringe a pensare molto attentamente.'

Maggiori informazioni: Nora M. Nieminski et al, Turbidite correlation for paleoseismology, Geological Society of America Bulletin (2024). DOI: 10.1130/B37343.1

Fornito da Università del Texas ad Austin