Método de Análisis Ionosférico-Sísmico Simplificado

Introducción

El descubrimiento de las anomalías ionosféricas precursoras de sismos supuso una importante posibilidad (y por supuesto, un importante desafío) para la generación y creación de mecanismos o métodos de análisis enfocados a la cuantificación y linealización del fenómeno. Grandes fueron los avances realizados por Pulinet (1994), Kamogawa (2000), Panda (2004), y otros investigadores, hacia una solución a la necesidad del modelamiento matemático/estadístico de la predicción sísmica. El trabajo “Método Estadístico para el Monitoreo de la Capa Crítica F2″ (Astro 2011)  (http://clubdeastronomia.wordpress.com /2010/11/26/metodo-estadistico-para-el-monitoreo-de-la-capa-critica-f2/) basado en el análisis de la desviación porcentual de la frecuencia foF2 propuesto por G. Panda (2002), propone el procesamiento estadístico de las series horarias de foF2 en busca de variaciones y anomalías de comportamiento que indiquen la inminencia de un sismo, tal como propone Liperovskaya y Parrot en su trabajo “On variations of the foF2 and F-spread before strong earthquakes in Japan” (http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/09/14/PDF/nhess-6-735-2006.pdf). el presente trabajo expone una revisión del método estadístico desarrollado por Astro y la proposición de dos vías de simplificación en el modelo, que permiten obtener con mayor eficacia y precisión las anomalías pre-sísmicas en la serie de frecuencias foF2.

Muestra de Datos y Análisis

Los datos utilizados para la revisión son los proporcionados por el radio observatorio de Jicamarca, Perú (11°57’05″S, 76°52’27.5″W), correspondientes al mes de Febrero de 2010 (http://www.izmiran.ru/services/iweather/dat1/10/jm1002.txt). La serie mensual es ordenada, simplificada y preparada para el análisis porcentual, el cual es desarrollado a partir de una hoja de cálculo de MS Excel®.

Análisis Porcentual Basado en la Desviación Estándar

El primer ítem para el mejoramiento y simplificación del Método de Análisis Ionosférico-Sísmico constituye la incorporación de un nuevo procedimiento para la obtención del límite porcentual superior de la frecuencia foF2, basado en la cuantificación y análisis de la desviación estándar. Para éllo, se obtiene la desviación estándar y el promedio del rango de datos de foF2, utilizando las rutinas elementales de cálculo de la planilla MS Excel®, tal como muestra la imagen a continuación:

Desviación estándar y promedio del rango de datos de foF2

El Límite porcentual superior (UB) (que es el valor que restringe el comportamiento normal de la serie foF2 y por tanto, el valor teórico del análisis porcentual) puede ser obtenido a partir del modelo propuesto por Panda (2005), tal como se muestra a continuación:

Ecuación 1

Donde x’ es el promedio y σ son el promedio y la desviación estándar de la serie foF2 respectivamente.  Finalmente, la desviación porcentual de los datos de foF2 es obtenida utilizando una comparación porcentual de UB versus el valor actual horario de foF2, utilizando la ecuación:

Ecuación 2

Análisis Porcentual Basado en el Método de los Cuartiles

Esta segunda propuesta corresponde a una versión simplificada del método descrito por Astro (http://clubdeastronomia.wordpress.com/2010/11/26/metodo-estadistico-para-el-monitoreo-de-la-capa-critica-f2/). Básicamente, en esta revisión se omite la utilización del normalizado logarítmico de la serie foF2. En vez de éllo, se propone la utilización de un gráfico logarítmico que permite eliminar ruidos y datos indeseados con mayor eficacia, amplificando y pronunciando las anomalías que resaltan sobre el límite porcentual superior. Este valor, al igual que en el análisis de la desviación estándar, responde como dato teórico para la comparación porcentual y el modelo para su obtención es idéntico a la Ecuación 2 propuesta en el apartado anterior.

Resultados

Basado en el procedimiento descrito para la simplificación del método de los cuartiles, los resultados demuestran una mayor sensibilidad sobre las anomalías en la frecuencia foF2, destacando de manera importante aquellas que podrían ser las precursoras de un evento sísmico, tal como se muestra a continuación:

Resultados gráficos del análisis simplificado de foF2 por el método de los cuartiles.

El comportamiento de la frecuencia foF2 es mostrada en el gráfico N°1; La representación logarítmica de los datos es expuesta en el gráfico logarítmico N°2; Las variaciones porcentuales respecto al límite superior UB son representadas por el gráfico N°3; Finalmente, el gráfico logarítmico revela las anomalías que escapan de la restricción (UB=10.54). La primera flecha indica la hora de ocurrencia de la variación (hr=432) y la segunda flecha indica la hora de ocurrencia del sismo (hr=651), correspondiente aproximadamente al terremoto 8.8 de Chile del 27 de Febrero de 2010.

El análisis basado en la desviación estándar en tanto, supone la comprobación de los resultados obtenidos con el método anterior. Los resultados gráficos son los que se presentan a continuación:

Resultados gráficos del análisis simplificado de foF2 por el método de la desviación estándar

En el primer gráfico, se tiene el comportamiento logarítmico de la serie horaria de foF2; en el segundo gráfico, se haya el resultado de desviación porcentual superior calculado a partir del límite superior UB que a su vez depende de la desviación estándar.  Finalmente, el tercer gráfico expone el comportamiento logarítmico de la desviación porcentual, acusando las anomalías reconocidas como precursoras de sismos. La primera flecha indica la hora de la variación monitoreada (hr=432) y la segunda flecha identificala hora de ocurrencia del sismo (hr=651), correspondiente aproximadamente al terremoto 8.8 de Chile del 27 de Febrero de 2010.

Conclusiones y Discusión Final

Los dos métodos de análisis del comportamiento de la frecuencia crítica foF2 no hacen más que complementar el trabajo realizado en los estudios estadísticos desarrollados anteriormente. Ambos procedimientos, al parecer, permitirían reconocer las anomalías pre-sísmicas con aceptable precisión y eficacia, sin embargo, también permitirían generar una revisión cruzada (cross-check) de los resultados, aumentando la confiabilidad del análisis.  De manera coincidente, el caso evaluado en el presente trabajo autentifica la señal recibida en Febrero de 2010 días antes del terremoto de Chile (8.8Mw) como precursora de sismo, sumando un plazo de predicción de 6-9 días, propiciando la oportunidad para poder reconocer este tipo de variaciones en las series de datos actuales y futuras.

Astro 2011

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NEO’s: Naturaleza y Potencial de Riesgo

Lejos de ser el lugar pacífico y seguro que solemos ver en las noches, el espacio que rodea nuestro planeta Tierra es un lugar dinámico y peligroso. La enorme cantidad de cráteres grabados en la superficie lunar no hacen mas que evidenciar que nuestro entorno es objeto de un tránsito importante de objetos celestiales que en condiciones puntuales podrían generar riesgo de impacto. Estos bólidos, llamados NEO’s (Near Earth Objects) son aquellos objetos que circulan en el vecindario orbital de la Tierra y los planetas cercanos, atraídos por la fuerza gravitacional del Sol hacia el Sistema Solar interior.

Mapa de NEO's en el Sistema Solar Interior

Naturaleza y Estimación de la Población de NEOS

De acuerdo a los trabajos realizados por Grant (1998) y Bottke (2002), la estandarización refiere a los NEO’s propiamente tal aquellos objetos cuyas órbitas se mueven en un perihelio mayor o igual a 1.3 UA y un afelio mayor o igual a 0.983 UA. La gran mayoría de los NEO’s tienen su origen en el cinturón principal de asteroides, ubicado entre la órbita de Marte y Jupiter. Yarkovsky (1893) determinó que los cuerpos que poseían movimientos de rotación sobre su eje en el cinturón de asteroides se veían afectados por una fuerza térmica resonante debida a la interacción de la tremenda variación en la temperatura cuando las caras del bólido enfrentaban al sol. Durante muchos años esta teoría fue desmentida por la imposibilidad de comprobación. Sin embargo, las observaciones realizadas durante el siglo XX por las diversas sondas enviadas a Marte, Jupiter, Saturno y los demás planetas exteriores, lograron autentificar la hipótesis. Las observaciones desde la superficie terrestre sobre el asteroide Glevka (NEO 6489) permitieron observar una deriva tan crítica como 15 kms respecto a la órbita normal del objeto, posicionando a la teoría de Yarkovsky como el principal mecanismo de transporte de NEO’s. De acuerdo a observaciones y cálculos actuales, la resonancia secular del cinturón de asteroides, otro de los fenómenos involucrados en la variación orbital de los NEO’s, alcanza niveles lo suficientemente importantes como para transportar objetos en la trayectorial de traslación de la Tierra cada 0.5 Myr (millones de años), con una media de 2 Myr. Otro de los agentes productores de NEO’s ampliamente conocidos son los cometas, que por fuerzas gravitacionales, generalmente aportadas por el Sol y Júpiter han de fracturarse, dejando residuos en la trayectoria de los planetas interiores.

Esquema del Comportamiento Orbital de los NEO's Afectados por la Fuerza Térmica de Yarkovsky

El Riesgo de Impacto

De acuerdo a las estimaciones, el tamaño mínimo que un bólido celeste debe tener para que su impacto con la Tierra pueda tener consecuencias globales es de 1.5-2 kms. El arrivo de objetos de tal amplitud dimensional ocurre aproximadamente una vez cada un millón de años. Sin embargo, objetos de un diámetro igual o mayor a 200 metros podrían tener la energía suficiente como para generar un tsunami equivalente al generado por un terremoto de magnitud 9.0 richter, en el caso de que el impacto sea en el mar, hecho que debería ocurrir con un75% de probabilidad (recordando que 3/4 partes de la superficie terrestre está cubierta por agua). Basados en estas premicias, Morrison (1992) logró establecer modelos matemáticos estadísticos que permiten determinar parámetros claves de la población de NEO’s. El primer modelo predice la cantidad de asteroides mayores en las regiones donde existen NEO’s (específicamente el Sistema Solar interior) tal como se muestra a continuación:

Donde NNEA es el número de asteroides cercanos a la Tierra y D es su diámetro probable. En el caso de aquellos objetos que representan un real riesgo de impacto, Morrison estableció el modelo que se muestra a continuación:

Donde N es el número de PHO (Potentially Hazardous Objects) (Objetos potencialmente peligrosos) y D es su diámetro. Los objetos PHO son considerados como tales cuando su órbita de intersección mínima con la tierra es menor a 0.05 UA.  M.E Shoemaker (1995) logró generar un cuadro resumen en donde se estimó probabilisticamente los valores que se muestran a continuacion:

Producción de cráteres en la Tierra, Venus y la Luna, por Impacto de Asteroides y Cometas

Donde N es es el número de objetos en trayectoria de colisión del planeta, P es la probabilidad de colisión anual por año, A es la superficie de impacto del planeta, V la velocidad de impacto, D es el diámetro del cráter dada la masa normalizada (depende exclusivamente de la resistencia atmosférica del planeta), y R es la razón de producción de cráteres. El valor más importante de esta tabla es P, el cuál es constantemente revisado y actualizado, dada su dependencia con el número diario de NEO’s descubiertos anualmente.

El JPL – NEO Program

En el Laboratorio de Propulsión a Chorro de Pasadena, CA, los científicos de la NASA han creado el sistema más completo de monitoreo y clasificación de NEO’s en el mundo, en el marco del NEOP (NEO’s program). El objetivo de NEOP es proveer de información precisa y oportuna del comportamiento de los NEO’s. Mediante un catálogo virtual es posible acceder a la información astrofísica de cada uno de los objetos empadronados por el programa. A través de la función Orbit Diagrams (http://neo.jpl.nasa.gov/orbits/) es posible revisar de manera virtual la trayectoria de cada uno de los NEO’s catalogados:

Trayectoria Virtual del Famoso Cometa Halley, desde el Simulador del NEO Program

Análisis de la Trayectoria del NEO 2005 YU55

Durante el mes de Abril de 2011, la prensa mundial llenó planas periodísticas con la noticia de un objeto celeste, denominado 2005 YU55, que durante el mes de Noviembre de 2011 transitaría a escasa distancia del planeta Tierra, encendiendo las alarmas. el programa NEO, en un comunicado público presentó el análisis de la trayectoria del bólido, asegurando que, aunque la distancia de aproximación es escasa, 2005 YU55 no representa peligro para la seguridad global. Los datos presentados por el simulador de NEOP son interesantes (http://ssd.jpl.nasa.gov/sbdb.cgi?sstr=2005%20YU55;orb=1;cov=1;log=0;cad=0#elem):

Datos NEO 2005 YU55

En la imagen superior está mostrado el análisis de Earth MOID (Earth Minimum Intersection Distance) que es la distancia mínima calculada de intersección del NEO con la trayectoria terrestre. Si tomamos la UA Internacional = 149.597.870 kms, entonces es posible observar que este objeto transitará a una distancia mínima de la Tierra de 149.597.870*0.00106489=159.305 kms, es decir, aproximadamente un poco más de un tercio que hay entre la distancia de la Tierra a la Luna.

Aunque 160.000 kms parece demasiado en términos cotidianos, en el aspecto astronómico este es un valor despreciable.

Otro dato interesante proporcionado por el simulador refiere a la Magnitud Absoluta (H) del NEO. En el caso de 2005 YU55 H=21.929. Sin embargo, dado que la magnitud absoluta no es un valor muy utilizado para la observación astronómica, obtenemos la Magnitud Aparente (m) utilizando el modelo:

Donde d es la distancia del cuerpo en pársecs (1 parsec = 3.084×10^13 km). Reemplazando los datos, determinamos que la magnitud aparente de 2005 YU55 será, de 16.929, lo que lo hará imperceptible para la observación óptica (el ojo humano puede, en el mejor de los casos, percibir objetos con magnitud aparente igual a 6). Sin embargo, los telescopios en tierra, así como los radiotelescopios ofrecerán una inigualable oportunidad para obtener información trascendental sobre el comportamiento de los NEO’s, que permita entender de mejor manera sus características y su naturaleza, factores críticos que ayudarán finalmente a generar modelos de preparación ante eventualidades que puedan poner en riesgo la integridad de la vida sobre el planeta Tierra.

Astro 2011

Sobre los Mecanismos de Correlación Ionosfera-Litosfera

Introducción

En los albores del descubrimiento de la posible relación ionosferica-sísmica, los científicos lograron definir importantes observaciones que permitieron darle sustento a la teoría. Entre otras evidencias, se determinó que existían anomalías en las frecuencias críticas de permeabilidad ionosférica (FoEs, FoF2), que existía un patrón temporal que iba desde algunos días hasta horas antes del shock, e incluso que los fenómenos de ionización precursoras de sismos parecían depender del periodo del ciclo solar en curso. Sin embargo, un punto pendiente que impedía comprender a cabalidad el fenómeno de generación sísmica por efectos ionosféricos, estaba relacionado a los mecanismos involucrados en la conexión ionosfera/litosfera. Determinar los factores que conectaban lo que ocurría arriba con lo que ocurría abajo fue un quebradero de cabeza entre los expertos que apoyaban la teoría. No fue hasta la década de los noventa cuando S. Pulinet (1994) y posteriormente M. Kamogawa (2000) lograron identificar los elementos involucrados más presumibles en este fenómeno de conexión. El presente trabajo tiene como objetivo describir las causas presentadas por estos autores, para su análisis y discusión.

El Modelo LAIC Como Herramienta de Observación Ionosférica-Sísmica

Para la validación de los posibles mecanismos de conexión entre la ionosfera y litosfera, Pulinet y otros investigadores diseñaron un modelo que permitía la unificación de factores identificados en la interacción de ambas regiones, llamado LAIC (Litosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling). El modelo, en su primera versión, establecía que existía una suerte de campo eléctrico proveniente desde la superficie terrestre que penetraba la alta atmósfera, produciendo un efecto ionizante en las capas intermedias de la ionosfera. Anomalías en las comunicaciones HF lograron establecer posteriormente que el proceso alteraba la frecuencia crítica permeable foF2, por lo que la observación del comportamiento de la misma parecía ser una respuesta concluyente. Sin embargo, el fenómeno eléctrico impedía explicar con claridad el fenómeno de calentamiento latente (calentamiento con cambio de fase)  sobre el área sísmica. Básicamente, ésto tenía relación con el aumento de condensación y nubosidad sobre la zona de observación, por lo que, junto con el factor eléctrico habría de existir también un factor químico involucrado. La versión actualizada de LAIC (Pulinet 2006) establece la presencia de Radón (Rn) como respuesta a la ionización atmosférica.

La Controversial Teoría del Radón Como Precursor Sísmico

En las primeras observaciones del fenómeno de ionización pre-sísmica, los investigadores atribuyeron las anomalías puntuales a incrementos de la tasa de rayos cósmicos, pero esta idea fue descartada posteriormente al observar una escasa relación de los peaks energéticos con los eventos sísmicos. Se acordó entonces que, si bien los rayos cósmicos eran una explicación de cambios ionosféricos-listosféricos, las consecuencias habrían de ser a largo plazo, gobernado por las condiciones de la heliosfera, dependiendo del estado del ciclo solar (http://clubdeastronomia.wordpress.com/2010/07/19/sobre-la-teoria-de-la-relacion-entre-particulas-cosmicas-y-terremotos/). Pulinet y Ouzounov (2009) proponen que la condensación y formación nubosa sobre las regiones sísmicas por la existencia de aerosoles emanados por las zonas de fallas tectónicas, específicamente Radón. Aunque muchos científicos cuestionan categóricamente la teoría de las emisiones de Radón como elemento precursor de sismos, Esta idea permite responder de manera concreta lo siguiente:

El Radón es emitido por las regiones crustales siempre, pero existe una desviación porcentual importante en los días previos a un evento sísmico.

Las emisiones de Radón coinciden en el 90% de los casos en zonas de ruptura tectónica que descencadena sismos en un lapso no mayor a 2-8 dias.

Las emisiones de Radón se detienen inmediatamente después de un shock

El método de observación propuesto por Pulinet se basa en el comportamiento del AOT (Aerosol Optical Thickness) que indicaría no sólo el nivel de aerosoles ionizantes (incluído el Radón) sino que de manera indirecta indicaría el nivel de concentración local de condensación de agua producto de la ionización. El AOT específico del Radón es posible ser observado en la longitud de onda de 1020 y y 1064 nm, y el área de observación es coincidente al RD (Radio de Dobrovolsky) equivalente al RPSE (Radio de Preparación Sísmica Experimental) propuesto por Astro (2011) (http://clubdeastronomia.wordpress.com/2011/01/16/metodo-integrado-de-prediccion-sismica/). NASA pone a disposición una red global de AOT gracias al proyecto AERONET (http://aeronet.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/type_piece_of_map_opera_v2_new).

Comportamiento del AOT en la región de Bandung (06°, 53′; 107°, 36′) Horas antes del sismo 6.7 del día 04-04-2011

Las Ondas de Gravedad Atmosférica y Fenómenos Acústicos como Factores Pre-Sísmicos

Otros factores menos difundidos que la teoría del Radón son los mecanismos electromagnéticos y físicos involucrados en el acoplamiento ionosfera/litosfera, específicamente los AGW (Acoustic-Gravity Waves). Las ondas de gravedad son causadas por el equilibrio generado entre las fuerzas de sustentación del aire al impactar sobre la superficie terrestre (fuerza ascendente) y la aceleración de gravedad del planeta Tierra (fuerza descendente). Las ondas de gravedad son originadas desde la termosfera o ionosfera hasta la superficie y parecen ser un fenómeno promotor del transporte energético desde la ionosfera a la litosfera y viceversa. Debido a la distribución de las corrientes de viento de acuerdo al comportamiento estacional, los científicos han logrado establecer mapas de ondas de gravedad para distintos periodos del año, como muestra la secuencia a continuación:

Mapa Global de Ondas de Gravedad para el Periodo Diciembre-Febrero

En el caso de las ondas acústicas autores como E. Afraimovich sugieren una estrecha relación entre las SAW (Shock-Acoustic Waves) y el contenido de electrones en la ionosfera TEC (Total Electron Content). Al parecer, las ondas acústicas producidas por grandes sismos y tsunamis alteran sensiblemente la altura de la columna de electrones, tal como muestra la serie a expuesta a continuación:

Comportamiento del TEC durante el Terremoto 9.0 de Honshu (11-03-2011)

La serie superior muestra un incremento del TEC durante la ocurrencia del sismo, mientras que la serie inferior muestra una abrupta caída de la columna de electrones durante la llegada de la segunda ola (la más destructiva) a la costa nipona. Estas observaciones ratifican el análisis de Jann-Yenq Liu (2005) y su trabajo “Ionospheric GPS Total Electron Content (TEC) Disturbances triggered by 26 December Indian Ocean Tsunami” (http://www.u-gakugei.ac.jp/~kamogawa/paper/Liu_et_al_Ionospheric_GPS_total_electron_content_TEC_disturbances_triggered_by_the_26_December_2004_Indian_Ocean_tsunami_JGR_2006.pdf).De

De acuerdo a los resultados numéricos de este trabajo, la anomalía ionosférica producida por el tsunami del terremoto de Sumatra de 2004 Tsunami Ionospheric Disturbance (TID), fue tan extrema que redujo la altura de la columna de electrones en 8.6-17.2 kms, disminuyendo con éllo las lecturas del TEC sensiblemente. La revisión de esta teoría basado en el estudio “Variaciones del Espesor de la Ionosfera Previa a Eventos Sísmicos” (Astro 2011) (http://clubdeastronomia.wordpress.com/2010/12/24/variaciones-del-espesor-de-la-ionosfera-previa-a-eventos-sismicos/) permite evidenciar de manera categórica el fenómeno TID, tal como muestra el gráfico a continuación:

Comportamiento del Espesor de la capa F2 Durante el Terremoto y Tsunami de Honshu (11-03-2011)

M. Akhoondzadeh (2010) establece que en determinadas condiciones podría existir un efecto inverso en el mecanismo, es decir, alteraciones en la columna de electrones podrían ser transmitidas mediante SAW’s a la litosfera, generando condiciones propicias para generación sísmica.

Conclusiones y Discusión Final

El modelo LAIC propuesto por S. Pulinet proporciona una interesante integración de diversos factores electromagnéticos, químicos y físicos identificados como precursores de sismos. El controversial uso del monitoreo de emisiones de Radón como señal pre-sísmica y mecanismo de acoplamiento ionosfera/litosfera parece obtener un sustento importante con la consideración de las variaciones en la tasa de ionización atmosférica que involucran el cambio de fase del agua (nubosidad). Sólo mediante el monitoreo de los registros de AOT será posible corroborar la hipótesis, aunque los estudios preliminares parecen demostrar de manera notable las observaciones al respecto.  Por otro lado, los estudios de las AGW’s como factores de correlación ionosfera/litosfera también parecen ser lo suficientemente categóricos para ser considerados como posibles elementos de comunicación y transporte energético entre las regiones de alta ionización atmosférica y la superficie. Si las Ondas de Gravedad dependen de las condiciones estacionales y climáticas, sería ciertamente interesante establecer un estudio estadístico de la sismicidad sobre las áreas de mayor convergencia de OG’s, y con éllo buscar algún fenómeno de relación que atestigüe la hipótesis en cuestión. En el caso de las SAW’s, los análisis que permiten visualizar el fenómeno de interacción sismo-tsunami y anomalía ionosférica son bastante oportunos, puesto que permiten ratificar los estudios realizados previamente (http://clubdeastronomia.wordpress.com/2010/06/07/el-misterio-de-las-variaciones-tec-previo-a-eventos-sismicos/).

Astro 2011

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