Este volcán en Alaska podría cambiar la forma en que previmos las erupciones

Mientras que los volcanes activos tradicionalmente ofrecen señales de alarma bien reconocibles, como terremotos y deformaciones de la tierra causadas por la acumulación de magma y gas en las cámaras subterráneas, algunos volcanes logran estallar de una manera casi silenciosa, sin ninguna señal evidente. Son los tan llamados Volcanes «sigilosos»o «silencioso», y se trata precisamente de estos en el que el último estudio publicado en Fronteras en la ciencia de la tierra.

Un equipo de científicos dirigido por el Dr. Yuyu Li, de la Universidad de Illinois, analizó el comportamiento del Veniaminofun volcán helado ubicado sobre la aleutina, en Alaska. Gracias al monitoreo de datos recopilados durante tres veranos consecutivos, los investigadores desarrollaron un modelo predictivo capaz de explicar la dinámica que conduce a estas erupciones «sorpresa»:

A pesar del gran progreso en el monitoreo volcánico, algunos volcanes continúan estallando sin aviso detectable, aumentando significativamente el riesgo de las poblaciones cercanas.

Veniaminof, el volcán invisible

Veniaminof es uno de los volcanes más activos de Alaska, pero desde 1993 hasta hoy dos de sus trece erupciones Proporcionaron señales claras y oportunas a los científicos. El evento 2021, por ejemplo, ha sido identificado solo Tres días después del inicio de la erupción.

Estos episodios, definidos Erupciones «sigilosas»representan una amenaza concreta: Veniaminof ha producido en las últimas décadas varias erupciones de nivel Vei 3 (índice de explosividad volcánica), capaz de proyectar cenizas volcánicas de hasta 15 kilómetros de altura, interrumpiendo Tráfico aéreo y creando peligros para comunidades e infraestructuras regional.

Los investigadores examinaron seis configuraciones de volumen diferentes de la cámara magmática, variando la velocidad de flujo del magmael profundidad del tanque subterráneo y el forma geométrica de la cámara. Al comparar estos modelos con los datos recopilados, identificaron los parámetros que dan lugar a erupciones repentinas o predecibles.

Las condiciones que hacen una erupción «sigilosa»

El modelo destacó que un Alto flujo de magma En una gran cámara magmática puede generar deformaciones del suelo visibles y hacer la erupción fácilmente predecible. Alternativamente, un flujo alto en uno habitación pequeña Puede causar una explosión repentina, pero siempre acompañada de señales notables.

El erupciones silenciosaspor otro lado, ocurren cuando fluye el magma despacio en uno habitación pequeña. Este escenario reduce significativamente las posibilidades de detectar anomalías con los sistemas de monitoreo actuales.

Otro aspecto crucial se refiere a temperatura rocosa rodeando la cámara magmática. Si el magma está presente con el tiempo, calienta las paredes de la cámara haciéndolas menos inclinado a romper o deformar. En la práctica, el calor hace que las rocas sean más «elásticas» y menos sujetas a la creación de señales sísmicas o movimientos del suelo.

En particular, la combinación entre habitación caliente, forma alargada, profundidad variable Y Flujo de magma bajo Representa la mezcla perfecta para una erupción sigilosa.

Para reducir el impacto de estas erupciones repentinas, los investigadores sugieren la adopción de Herramientas de alta precisión como Foro Tiltmeters, cepa Y sensores de fibra ópticajunto con tecnologías emergentes como Monitoreo de emisiones de gas, infrarasio y sobre todo inteligencia artificial.

Las técnicas de aprendizaje automático están siendo efectivos para reconocer cambios sutiles en el comportamiento volcánico, especialmente en el análisis de las señales sísmicas.

Para Veniaminof, la adición de sensores avanzados y un mejor uso de imágenes satelitales podría marcar una gran diferencia. En perspectiva, combine modelos como el desarrollado por el estudio con el Observaciones de tiempo real puede mejorar significativamente el capacidad de pronóstico de erupciones sigilosas, salvaguardar la vida humana y reducir el daño a la infraestructura.