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Un equipo de matemáticos españoles, coordinados por Manuel J. Castro y Carlos Parés, del Grupo EDANYA de la Universidad de Málaga, y Enrique D. Fernández Nieto, de la Universidad de Sevilla, en colaboración con investigadores/as de diferentes universidades y centros de alerta Europa y Estados Unidos, están desarrollado nuevos algoritmos capaces de predecir en tiempo real catástrofes naturales provocadas por temporales marítimos como maremotos, inundaciones o avalanchas.
La evolución de las olas de un tsunami o de un deslizamiento submarino puede modelarse mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas que reciben el nombre de ecuaciones en derivadas parciales, que se obtienen de los principios físicos que caracterizan a estos fluidos. En la mayor parte de los casos, resulta imposible obtener soluciones exactas de estas ecuaciones, por lo que es necesario aproximarlas.
En el proyecto Leyes de equilibrio no lineales para simulación en mecánica de fluidos: modelización, métodos numéricos, análisis, implementación eficiente y aplicaciones, el equipo investigador propone innovadores modelos matemáticos para el estudio y simulación de estos fenómenos y aborda el diseño y análisis de nuevos algoritmos de aproximación y su implementación eficiente en superordenadores, como los disponibles en el Barcelona Supercomputing Center o el CINECA de Italia.
Este avance, logrado gracias a la modelación y simulación de fluidos geofísicos, “facilitará el diseño de planes de contingencia y la preparación de la población ante amenazas asociadas a desastres naturales, así como la toma de decisiones en directo cuando se producen las amenazas”, destacan los coordinadores del proyecto de investigación, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades a través de la Agencia Estatal de Investigación dentro de la convocatoria de ayudas a Proyectos de Generación de Conocimiento 2022
Desde que se produce un terremoto que potencialmente puede ocasionar un tsunami hasta que se activa la alerta, sólo se dispone de unos minutos para predecir su impacto y poder realizar una predicción fiable sobre las zonas que se podrían ver afectadas, con por ejemplo información sobre la altura que alcanzará la ola en costa o la franja costera que inundará el maremoto.
“Predecir con precisión y en tiempo real catástrofes naturales como inundaciones o tsunamis es complicado. Son fenómenos complejos, no lineales y sujetos a una gran cantidad de datos poco precisos, como los topo-batimétricos o la dinámica de la ruptura de la falla causante del terremoto”, explica Manuel J. Castro.
“Por otro lado, tsunamis como los de Japón de 2011 son eventos raros y extremos, lo que significa que generalmente no es posible disponer de una serie de datos históricos. Y estos eventos pueden afectar a toda una cuenca oceanográfica, como ocurrió en el Pacífico en 2011, por lo que su simulación requiere de un alto esfuerzo computacional”, añade.
En otras ocasiones, apunta Castro, se trata de “problemas donde se combinan diferentes escalas: la erupción del volcán Hunga Tonga-Hunga Ha'apai en 2022 generó un maremoto que afectó a la región, pero también tuvo un efecto global en la atmósfera, generando ondas que se propagaron durante días”.
Por todo ello, el experto defiende que “el uso de modelos predictivos que puedan dar respuesta en tiempo real plantea diferentes retos desde el punto de vista de las matemáticas: desde el diseño y análisis del modelo matemático, su resolución eficiente y robusta hasta el uso de técnicas de cálculo científico sofisticadas que permitan producir resultados en tiempo real”.
Además, recalca Castro, “los modelos deben incorporar la información que se va recopilando al momento con el fin de refinar progresivamente la predicción ofrecida”.
Los investigadores creen que, “junto al impacto científico en el campo de las matemáticas y sus aplicaciones, este proyecto tendrá un impacto social relevante”.
Y consideran que sus resultados “llevarán al diseño de nuevas herramientas matemáticas avanzadas que facilitarán el desarrollo de planes de contingencia y la preparación de la población ante amenazas asociadas a desastres naturales, así como la toma de decisiones en tiempo real cuando se producen. Eso será posible mediante la integración de dichas herramientas en distintos sistemas de alerta temprana y plataformas de computación urgente”.
Para este equipo de matemáticos, su contribución al proyecto ARISTOTLE-eENHSP es de especial trascendencia. Junto al INGV, proporcionan el Tsunami Service al Emergency Response Coordination Center (ERCC) de la Comisión Europea.
Cuando tiene lugar un terremoto bajo el mar en cualquier lugar del mundo, el Grupo EDANYA recibe los datos necesarios para realizar la simulación del potencial maremoto que se simula en un servidor de cómputo dedicado ubicado en el Servicio Central de Informática de la Universidad de Málaga.
El ERCC emplea los resultados de esta simulación para decidir si es necesario o no dar respuesta humanitaria al evento que está ocurriendo, incluso antes de recibir la solicitud de ayuda por parte de los países afectados.
En la actualidad, algunos de los modelos desarrollados por el Grupo EDANYA ya se están empleando en diversos centros de alerta en diversos países:
En el equipo de trabajo de este proyecto coordinado por los matemáticos Castro, Parés y Fernández Nieto, además de los integrantes del grupo EDANYA y de matemáticos de la Universidad de Sevilla, también participan científicos del INRIA/Universidad de Burdeos, Universidad de Versalles y Centro Nacional para la Investigación Científica en Francia; Universidades de Trento y Catania en Italia; NOAA Center for Tsunami Research de Seattle (Estados Unidos) y Escuela Politécnica Federal de Zürich (Suiza), entre otros.
Además, cuentan con la colaboración de equipos del Instituto Geográfico Nacional (IGN) e Instituto Geológico y Minero de España (IGME), del Istituto Nationale di Geofisica e Vulcanologia de Italia y del Norwegian Geotechnical Institute de Oslo (Noruega), con los que trabajan en la puesta a punto operacional de los nuevos modelos matemáticos que desarrollan durante el proyecto financiado por la Agencia Estatal de Investigación.
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