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La revolución de los grandes datos está abriendo nuevas oportunidades para la sismología

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Los científicos han estado midiendo los terremotos durante cientos de años. A medida que han avanzado las herramientas, también lo ha hecho nuestra comprensión de cómo y por qué se mueve la Tierra. a último artículo Publicado en Evaluaciones geofísicas Describe cómo la revolución de los grandes datos está avanzando ahora en el campo de la sismología. Pedimos a algunos de los autores que explicaran cómo se miden las ondas sísmicas, cómo han cambiado las técnicas de medición con el tiempo y cómo se recopilan y utilizan los grandes datos para hacer avanzar la ciencia.

En términos simples, ¿qué es la sismología y por qué es importante?

La sismología es una ciencia basada en las ondas sísmicas («ondas sísmicas») que viajan a través de la Tierra. Las ondas sísmicas producen movimientos de tierra que son registrados por sismógrafos. Los movimientos del suelo registrados pueden proporcionar pistas vitales sobre las fuentes de las ondas (por ejemplo, terremotos, volcanes, erupciones, etc.) y sobre las características de la tierra en la que viajan las ondas. La sismología proporciona herramientas para comprender la física de los terremotos, para monitorear los peligros naturales y para revelar la estructura interna de la Tierra.

La sismología proporciona herramientas para comprender la física de los terremotos, para monitorear los peligros naturales y para revelar la estructura interna de la Tierra.

¿Cómo funciona un sismómetro y qué avances significativos en el conocimiento se han producido desde su desarrollo?

Es muy difícil medir con precisión el movimiento de la Tierra porque cualquier instrumento que haga esto también debe moverse con la Tierra (de lo contrario, tendría que estar en el aire, ya que no puede registrar directamente el movimiento de la Tierra). Para hacer frente a este desafío, los sismógrafos tienen una masa en un resorte que permanece constante («masa inercial») y miden el movimiento del instrumento en relación con esa masa. Los primeros sismómetros eran completamente mecánicos, pero es difícil diseñar un sistema mecánico en el que la masa inercial permanezca constante en un rango de frecuencias de movimiento de la Tierra.

Un gran avance fue el uso de la electrónica para mantener la masa constante y así registrar una gama más amplia de frecuencias. Un sismómetro ideal puede registrar con precisión en un amplio rango de frecuencias y un amplio rango de amplitud del movimiento de la Tierra sin salirse del rango. Es más fácil decirlo que hacerlo, pero los sismómetros están mejorando cada año.

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¿Cuál es la diferencia entre sismología pasiva y exploración?

La sismología pasiva es el registro de ondas sísmicas generadas por fuentes naturales o existentes, como los terremotos. Los sismólogos pasivos suelen desplegar herramientas durante mucho tiempo para recopilar los datos que necesitan de la aparición espontánea de fuentes naturales de ondas sísmicas. En contraste, los sismólogos exploratorios generan sus propias ondas sísmicas utilizando fuentes antropogénicas como explosiones, pistolas de aire comprimido o vibraciones de camiones. Debido a que controlan el momento y la ubicación de la fuente de las ondas sísmicas, los sismólogos de exploración suelen trabajar con una gran cantidad de instrumentos desplegados durante un período breve. La sismología de exploración se usa ampliamente en la industria petrolera, pero también se puede usar para fines científicos más generales cuando se requieren imágenes de alta resolución.

¿Cómo han mejorado los avances en los métodos de sismología las imágenes del subsuelo?

Los avances en las técnicas de generación de imágenes sísmicas están permitiendo a los sismólogos mejorar drásticamente la resolución de las imágenes del interior de la Tierra. Una tecnología particularmente poderosa para imágenes de alta resolución se llama inversión de forma de onda completa (FWI). FWI utiliza un sismograma de imágenes completo, tratando de hacer coincidir los datos y el modelo de «movimiento por movimiento» en lugar de simplemente usar métricas simplificadas como los tiempos de viaje, por lo que puede proporcionar una mejor resolución de imagen. Este método ha sido ampliamente adoptado por la comunidad de sismología exploratoria por este motivo y ahora también es más popular en la comunidad de sísmica pasiva.

Otra innovación importante en la obtención de imágenes utiliza fuentes estacionarias de ruido ambiental, como las olas del océano, para obtener imágenes del interior de la Tierra. Esto es particularmente útil para implementaciones a corto plazo donde a menudo no hay suficiente tiempo para esperar a que ocurran fuentes naturales como terremotos.

¿Qué es ‘big data’ y cómo se usa en sismología?

«Big data» es un término relativo que identifica los datos que tienen más variedad, están en volúmenes más grandes o llegan a un ritmo más rápido, lo que requiere diferentes métodos y técnicas de análisis de datos que los «pequeños datos». En sismología, los tamaños de datos de experimentos individuales ahora llegan a cientos de terabytes en sismología pasiva y petabytes en sismología exploratoria. En perspectiva, una computadora portátil típica tiene menos de un terabyte de almacenamiento en disco. La velocidad de los datos es la velocidad a la que se obtienen o analizan. En sismología, una nueva técnica de medición se llama Sensor acústico distribuido DAS puede llenar un disco duro de 1 TB en unas 14 horas. La diversidad de datos utilizados en las investigaciones sísmicas también está aumentando, ya que los tipos de datos complementarios, como GNSS, presión atmosférica e infrasonidos, son cada vez más comunes con los datos sísmicos.

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Un diagrama conceptual que ilustra los impulsores de la sismología en big data: matrices densas, nuevos algoritmos basados ​​en datos y avances en la tecnología informática, que conducen a avances científicos en muchas áreas de la sismología y la geofísica. se le atribuye: Arrowsmith y otros [2022]Figura 2

¿Cuáles son los principales impulsores de la sismología de big data?

Hay tres impulsores principales. En primer lugar, las innovaciones en los sistemas de sensores permiten a los sismólogos realizar experimentos de «grandes datos». Segundo, nuevos algoritmos hambrientos de datos como aprendizaje automático Las redes neuronales profundas permiten a los sismólogos ampliar el alcance de su análisis de datos y extraer más significado de grandes conjuntos de datos sísmicos. En tercer lugar, los avances en la informática están permitiendo a los sismólogos aplicar algoritmos hambrientos de datos a experimentos de big data. La computación paralela y distribuida permite a los científicos realizar muchos cálculos simultáneamente, con cálculos a menudo divididos en múltiples dispositivos, y computación en la nube Los servicios brindan a los investigadores acceso bajo demanda a potencia informática.

En el futuro, ¿cuáles son algunos de los desafíos y oportunidades que enfrentan los sismólogos en big data?

En términos de desafíos, el primero se relaciona con el procesamiento de grandes cantidades de datos. La mayoría de los sismólogos están acostumbrados a acceder y compartir datos fácilmente a través de servicios webLa mayor parte del procesamiento y análisis de datos se realiza en sus computadoras. Este flujo de trabajo y la infraestructura que lo respalda no se adaptan bien a la sismología de big data. Otro desafío es adquirir las habilidades para realizar investigaciones con grandes conjuntos de datos sísmicos, lo que requiere experiencia no solo en sismología sino también en estadística e informática. Las habilidades en estadística e informática no son una parte rutinaria de la mayoría de los currículos de ciencias de la Tierra, pero se han vuelto importancia creciente Con el fin de realizar investigaciones a la vanguardia de la sismología de big data.

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Las oportunidades son amplias y nuestro papel Habla de muchas oportunidades para descubrir las ciencias básicas en detalle, pero también es difícil anticipar todos los descubrimientos que serán posibles. Nuestra mejor guía es echar un vistazo a la historia de la sismología, ya que muchos descubrimientos importantes han sido impulsados ​​por avances en los datos. Por ejemplo, el descubrimiento de las capas de la Tierra siguió al desarrollo de sismómetros que eran lo suficientemente sensibles para medir la sismicidad telescópica. El descubrimiento del patrón global de terremotos, que desempeñó un papel importante en el desarrollo de la teoría de la tectónica de placas, fue precedido por el desarrollo de la primera red sísmica global. La primera red sísmica global digital siguió a nuestras primeras imágenes del manto convectivo. Si tomamos el pasado como nuestra guía, podemos esperar que la era de la sismología con big data proporcione la base para que los sismólogos creativos hagan nuevos descubrimientos.

— Esteban J. Arrowsmith ([email protected]; 0000-0002-9150-0363), Universidad Metodista del Sur, EE.UU.; Daniel T Trogman (0000-0002-9296-4223), la Universidad de Nevada, Reno y la Universidad de Texas en Austin, EE. UU.; Karanen Bergen (0000-0003-2474-9115), Universidad de Brown, Estados Unidos; y Beatriz Magnani (0000-0002-5357-8784), Universidad Metodista del Sur, EE. UU.

Nota del editor: es política de AGU Publications invitar a los autores de artículos publicados en Geophysics Reviews a escribir un resumen para Eos Editors’ Vox.

La frase: Arrowsmith, S.J., D.T. Trugman, K. Bergen, B. Magnani (2022), La revolución de Big Data está abriendo nuevas oportunidades para la sismología, eos, 103, https://doi.org/10.1029/2022EO225016. Publicado el 9 de junio de 2022.
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Texto © 2022. Los autores. CC BY-NC-ND 3.0.0 Actualizar
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