Falla de San Andrés: un estudio enciende alarmas sobre el "gran terremoto"
Un estudio que analizó un sismo masivo en Myanmar, país del sudeste asiático, advierte que los terremotos de gran magnitud no se repiten de forma idéntica y podrían romper segmentos de falla mucho más largos de lo previsto, desafiando las proyecciones científicas.
Investigadores de Caltech, en un estudio publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, han planteado una nueva y preocupante hipótesis sobre el próximo "Gran Terremoto" que podría sacudir la famosa falla de San Andrés en California.
A diferencia de las predicciones que se basaban en réplicas de sismos históricos, los científicos sugieren que el próximo evento podría ser mucho más destructivo de lo esperado.
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El análisis se centró en un masivo terremoto de magnitud 7.7 que ocurrió en Myanmar. Este sismo, que rompió 519 kilómetros de la falla de Sagaing, una estructura geológica similar a la de San Andrés, sorprendió a la comunidad científica al extenderse mucho más allá de las "brechas sísmicas" que se consideraban inactivas.
"Fue una sorpresa que se pudiera producir una ruptura tan larga", afirmó Jean-Philippe Avouac, coautor del estudio.
Esta observación tiene implicaciones directas para California. El terremoto de 1906 rompió 475 kilómetros de la falla de San Andrés, mientras que el de 1857 rompió 361 kilómetros. El reciente sismo en Myanmar superó ambas longitudes, demostrando que incluso las fallas bien estudiadas pueden comportarse de manera impredecible.
La principal conclusión del estudio es que no se puede esperar que un futuro "gran terremoto" sea una repetición exacta de los eventos pasados. La tensión acumulada en la falla podría liberarse de formas inesperadas, rompiendo segmentos que los modelos actuales no preveían.
"Habrá un terremoto en algún momento", sentenció Solene L. Antoine, autora principal del informe. La única certeza es que la tensión acumulada no se mantendrá indefinidamente, lo que hace crucial que los científicos continúen desarrollando modelos de simulación que abarquen la gama completa de escenarios posibles.