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Conocé GREAT v1.0: Evaluación temprana global de tsunamis en tiempo real

Se trata de in nuevo software desarrollado por la Universidad de Cardiff combina el análisis acústico con modelos avanzados para anticipar tsunamis casi en tiempo real, ofreciendo mayor protección y reduciendo costosas falsas alarmas a nivel global.

El sistema ya opera en el Tsunami Warning Centre del Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA), en Portugal, donde se prueba con datos reales.

Cómo funciona GREAT v1.0

GREAT (Global Real-time Early Assessment of Tsunamis) representa un avance relevante en alerta temprana. Según informó la universidad, el software analiza señales acústicas generadas por la compresión de la columna de agua durante un terremoto submarino. Estas señales, que viajan más rápido que el tsunami, pueden ser detectadas por hidrófonos a grandes distancias, permitiendo una evaluación casi inmediata.

El sistema combina modelos matemáticos y aprendizaje automático. A partir de la ubicación del epicentro y características del fondo oceánico, calcula trayectorias y tiempos de llegada de las ondas hasta distintas zonas. La inteligencia artificial se encarga de clasificar el tipo de movimiento de la falla (horizontal o vertical) y de estimar la magnitud del sismo en función de las señales acústicas.

Desarrollado por Gomez y Kadri, el modelo logra más del 70% de precisión en la detección de movimientos verticales, que son los más propensos a generar tsunamis. Cuando se identifica este tipo de evento, el sistema estima la posible amplitud de las olas en las regiones de riesgo. Todo el proceso puede completarse en segundos usando un ordenador convencional.

Gracias a su arquitectura modular, GREAT puede integrarse fácilmente en diferentes centros de alerta y escalarse en plataformas de alto rendimiento.

Los casos de prueba realizados por el software se comparan con las observaciones de boyas DART, mostrando una concordancia satisfactoria, aunque surgen discrepancias, especialmente a grandes distancias y en ubicaciones separadas por tierra.

El tiempo de cálculo de un análisis completo a escala global es del orden de decenas de segundos en un equipo multinúcleo estándar, sin depender de cálculos previos, lo que lo convierte en un pronóstico adecuado en tiempo real.

Antecedentes

Desde los años 40, los tsunamis fueron una amenaza constante para las poblaciones costeras. Los primeros sistemas de alerta, implementados en Japón y en los Estados Unidos, se basaban en datos sísmicos y cálculos empíricos que generaban resultados poco precisos. Entre sus principales fallos estaban las falsas alarmas frecuentes, la evaluación incompleta del riesgo y los retrasos en la emisión de alertas.

El tsunami del Océano Índico en 2004 motivó la adopción de sistemas más sofisticados, coordinados por Naciones Unidas y enfocados en la detección directa del fenómeno. No obstante, la mayoría de los sistemas actuales sigue dependiendo de la información sísmica, lo que conduce a alertas preventivas que luego se cancelan al comprobarse que no hay riesgo. Este patrón deterioró la confianza pública.

Según la Universidad de Cardiff, “el 75% de las alertas de tsunami que provocaron evacuaciones desde los años 50 resultaron ser falsas”. Un ejemplo fue la evacuación de Honolulu en 1986, que generó pérdidas superiores a 30 millones de dólares. Este tipo de eventos subraya la necesidad de mejorar la precisión para reducir impactos innecesarios.

Implementación y próximos desafíos

Desde junio de 2024, GREAT v1.0 está en operación en el centro de alerta del IPMA, con acceso a datos en tiempo real de hidrófonos proporcionados por la Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization(CTBTO). Esta fase evalúa su rendimiento en condiciones reales, incluyendo posibles fallos técnicos y retrasos de transmisión.

Una limitación señalada por la Universidad de Cardiff es la escasez de estaciones de hidrófonos. De las seis estaciones gestionadas por la CTBTO, solo cuatro están disponibles para este tipo de análisis. El sistema es más eficaz dentro de un radio de 1.000 kilómetros por estación, lo que limita su cobertura. Para una operación global, se estima que se necesitarían al menos 30 estaciones.

Podés acceder al proyecto completo desde acá: https://gmd.copernicus.org/articles/18/3487/2025/

Con información de Infobae y gmd copernicus