Matemáticos españoles desarrollan algoritmos capaces de predecir catástrofes marítimas

Matemáticos españoles desarrollan algoritmos capaces de predecir catástrofes marítimas como tsunamis o inundaciones en tiempo real

El proyecto, financiado por la Agencia Estatal de Investigación, está coordinado por matemáticos de las Universidades de Málaga y de Sevilla y cuenta con la colaboración de una amplia red de personal investigador y centros de alerta de Europa y Estados Unidos

Los resultados llevarán al diseño de nuevas herramientas matemáticas avanzadas que facilitarán el desarrollo de nuevos planes de contingencia y la preparación de la población ante amenazas asociadas a desastres naturales

Un grupo de personas sentadas en una sala Descripción generada automáticamente

Foto 1: El Grupo EDANYA explica las simulaciones realizadas con los algoritmos que han diseñado para predecir catástrofes durante el Congreso HYP, que organizan en la Universidad de Málaga. UMA

Un equipo de matemáticos/as españoles/as, coordinados por Manuel J. Castro y Carlos Parés, del Grupo EDANYA de la Universidad de Málaga (UMA), y Enrique D. Fernández Nieto, de la Universidad de Sevilla (US), 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 coordinado ‘Leyes de equilibrio no lineales para simulación en mecánica de fluidos: modelización, métodos numéricos, análisis, implementación eficiente y aplicaciones’, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) a través de la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro de la convocatoria de ayudas a Proyectos de Generación de Conocimiento 2022, el equipo investigador proponen innovadores modelos matemáticos para el estudio y simulación de estos fenómenos, abordan el diseño y análisis de nuevos algoritmos de aproximación y su implementación eficiente en superordenadores, como los disponibles en el Barcelona Supercomputing Center (BSC) 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”, como destacan los coordinadores del proyecto de investigación.

 

Sólo se dispone de unos minutos para predecir el impacto

Desde que se produce un terremoto que potencialmente puede ocasionar un tsunami hasta que se activa la alerta, sólo se dispone de unos cuantos minutos para poder predecir cuál será su impacto y poder realizar una predicción fiable sobre las zonas que potencialmente se podrían ver afectadas, proporcionando, por ejemplo, información sobre la altura que alcanzará la ola en costa o la franja costera que inundará el maremoto.

 

Vista aérea de una ciudad Descripción generada automáticamente con confianza media

Foto 2: Simulación de una zona potencialmente inundable de Málaga como consecuencia de un tsunami en el Mediterráneo dentro del proyecto liderado por matemáticos de las Universidades de Málaga y Sevilla.

 

“Predecir con precisión y en tiempo real catástrofes naturales como inundaciones o tsunamis es complicado debido a que son fenómenos complejos, no lineales y sujetos a una gran cantidad de datos poco precisos, como, por ejemplo, los datos 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 del 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 un alto esfuerzo computacional. Otras veces son problemas donde se combinan diferentes escalas: sería el ejemplo de la erupción del volcán Hunga Tonga-Hunga Ha’apai en 2022, que generó un maremoto que afectó a la región, pero que también tuvo un efecto global en la atmósfera, generando ondas que se propagaron durante días”.

Por todo ello, Castro 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, que van 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, los modelos deben incorporar la información que se va recopilando al momento con el fin de refinar progresivamente la predicción ofrecida”. 

Los investigadores/as consideran que “junto al impacto científico en el campo de las matemáticas y sus aplicaciones, este proyecto tendrá un impacto social relevante: 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. Esto será posible mediante la integración de dichas herramientas en distintos sistemas de alerta temprana y plataformas de computación urgente”.

 

Modelos ya empleados en sistemas de alerta temprana

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 UMA. 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 concreto, el Instituto Geográfico Nacional (IGN), institución a cargo de la alerta temprana de tsunamis en nuestro país, hace uso del modelo Tsunami-HySEA diseñado por este equipo de matemáticos. En Chile, el SHOA (Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada) también lo emplea como herramienta numérica para proceder a cancelar la alerta y permitir la vuelta a los hogares tras la evacuación. En el Instituto Nacional de Geofísica y Vulcanología (INGV) de Italia se utiliza para realizar la simulación rutinaria de los eventos que suceden en todos los mares y océanos, así como para corroborar los niveles de alerta generados. Además, este mismo programa es empleado por los centros de alerta de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) de Estados Unidos

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 (CNRS) en Francia; Universidades de Trento y Catania en Italia; NOAA Center for Tsunami Research de Seattle (Estados Unidos) y Escuela Politécnica Federal (ETH) 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 (INGV) 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.

Acerca de la Agencia Estatal de Investigación (AEI)

La Agencia Estatal de Investigación, organismo autónomo del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, tiene el objetivo de promover la investigación científica y técnica en todas las áreas del saber mediante la asignación eficiente de los recursos públicos; es la mayor entidad financiadora de investigación e innovación en España. En 2023 financia más de 1.000 millones de euros en proyectos y ayudas para investigación e innovación en todos los sectores de investigación, desde humanidades hasta materiales y TIC promoviendo la transferencia de conocimiento a través de diversas actuaciones.

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