Los científicos han descubierto un enorme complejo de cámaras de magma planas e interconectadas en las profundidades de los volcanes de Hawai que parecen ser responsables de un enjambre de pequeños terremotos inexplicables que se han sentido en la Isla Grande durante los últimos siete años.
Los datos recogidos en las estaciones sísmicas se utilizaron para trazar la estructura de estas cámaras en forma de panqueque, denominadas “sills”, y fueron cartografiadas con una “precisión nunca vista” por los investigadores, entre ellos los del Instituto Tecnológico de California (Caltech), en Estados Unidos.
Los resultados, publicados el jueves en la revista Science, demuestran que estas cámaras de magma, que parecen encontrarse a profundidades que oscilan entre unos 36 y 43 km, enlazan con al menos dos de los volcanes activos de la isla: Mauna Loa y Kīlauea.
“Estábamos mirándolo y era alucinante, de verdad. Desde entonces, no puedo quitarme la imagen de la cabeza”, dijo Zachary Ross, coautor del estudio y geofísico. The Washington Post.
En el estudio, los científicos evaluaron los datos de más de 192.000 pequeños temblores -de magnitud inferior a 3,0- ocurridos en el periodo comprendido entre 2018 y mediados de 2022.
Los investigadores también cartografiaron más de una docena de sills apilados unos sobre otros, monitorizaron el progreso del magma en estos sills a medida que empujaba hacia arriba a través de ellos y lo vincularon a la actividad de Kīlauea.
Pero como el periodo de estudio terminó en mayo de 2022, no pudieron decir si el flujo de magma en estas cámaras condujo a la erupción del 27 de noviembre del Mauna Loa, el mayor volcán activo del planeta.
“Antes de este estudio, sabíamos muy poco sobre cómo se almacena y transporta el magma en las profundidades de Hawai. Ahora, tenemos un mapa de alta definición de una parte importante del sistema de tuberías”, dijo en un comunicado John D Wilding, coautor del estudio.
“Sabemos bastante bien lo que el magma está haciendo en la parte poco profunda del sistema por encima de los 15 km de profundidad, pero hasta ahora, todo lo que está por debajo ha sido sólo objeto de especulación”, dice.
El estudio descubrió que los filones suelen tener unos 300 m de grosor, separados por una distancia de unos 500 m, y que el mayor de ellos tiene unos 6-7 km.
“Los terremotos volcánicos suelen caracterizarse por su pequeña magnitud y por producirse con frecuencia durante la agitación magmática”, explica Weiqiang Zhu, otro de los autores del estudio.
Utilizando el aprendizaje automático, los científicos dijeron que podían obtener “una capacidad sin precedentes” para separar la señal del ruido mientras analizaban los datos para identificar claramente los terremotos y sus ubicaciones para mapear los sills.
La técnica ayudó a los científicos a identificar pequeños terremotos a partir de los datos que podrían no destacar al ojo humano en un sismograma.
“Es análogo a tomar un TAC [computerized tomography] la forma en que un médico puede visualizar el interior del cuerpo de un paciente. Pero en lugar de utilizar fuentes controladas con rayos X, utilizamos fuentes pasivas, que son los terremotos”, explicó el Dr. Ross.
Con la ayuda del aprendizaje automático, los investigadores pudieron catalogar unos 10 veces más terremotos de lo que era posible anteriormente, y determinar su ubicación con un margen de error de menos de un kilómetro.
“Estamos entusiasmados con los recientes avances en el aprendizaje automático, en particular el aprendizaje profundo, que están ayudando a detectar y localizar con precisión estas pequeñas señales sísmicas registradas por redes sísmicas densas”, añadió el Dr. Zhu.
Sin embargo, sigue sin estar claro si los sills que se encuentran bajo Hawái son exclusivos de este país o si este tipo de estructuras subvolcánicas son comunes.
Los investigadores tampoco están seguros de cómo el movimiento del magma desencadena los pequeños temblores.
Especulan que la inyección de una gran cantidad de magma en un espacio puede crear una gran tensión que puede desencadenar tales enjambres sísmicos.
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