Un algoritmo usa datos GNSS para localizar zonas de falla bloqueadas con potencial de participar en grandes terremotos.
Predecir terremotos sigue siendo uno de esos problemas en los que a la ciencia le faltan piezas importantes del rompecabezas. Nadie puede señalar un punto en el calendario y decir con certeza cuándo llegará el siguiente gran sismo. Sin embargo, un grupo de investigadores cree que podría ser posible responder mejor otra pregunta: en qué parte de una enorme falla conviene mirar.
Investigadores de la Universidad de California en Riverside (UC Riverside) desarrollaron un método que analiza movimientos muy lentos de la superficie terrestre para calcular qué segmentos de una falla permanecen bloqueados y acumulan deformación. Al probarlo retrospectivamente con datos anteriores al terremoto de magnitud 8,8 que golpeó frente a la península rusa de Kamchatka en 2025, el mapa resultante coincidió ampliamente con la región que posteriormente se rompió.
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Eso no significa que el terremoto haya sido predicho. El estudio se realizó después del evento y esa diferencia importa bastante. Lo prometedor es que la información necesaria para identificar la región problemática ya existía antes de que comenzara a temblar.
Cómo puede el movimiento del suelo revelar una falla “atorada”
Un terremoto gigantesco puede comenzar kilómetros bajo nuestros pies, pero la superficie deja pistas sobre lo que está ocurriendo allí abajo.
El método desarrollado por Axel Periollat y Gareth Funning, del Departamento de Ciencias de la Tierra y Planetarias de UC Riverside, utiliza mediciones GNSS, la familia de sistemas de posicionamiento satelital a la que también pertenece el GPS. Estas estaciones pueden registrar movimientos extremadamente pequeños de la corteza terrestre durante largos periodos.
La idea física es relativamente sencilla de visualizar. En una zona de subducción, una placa tectónica intenta deslizarse debajo de otra. Algunas partes de la superficie de contacto avanzan, mientras otras permanecen trabadas por la fricción.
Es un poco como una cremallera que intentamos mover pero queda enganchada en determinados puntos. La fuerza no desaparece porque algo deje de moverse: continúa acumulándose hasta que el sistema termina liberándola.
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En una falla ocurre a una escala bastante menos amigable. Mientras las placas continúan moviéndose, los segmentos bloqueados acumulan deformación. Esa resistencia modifica lentamente la forma en la que se desplaza el terreno circundante y las estaciones GNSS pueden registrar esas pequeñas diferencias.
El algoritmo toma esas velocidades y prueba numerosas configuraciones posibles de la falla para determinar cuáles explican mejor lo observado en la superficie. Una diferencia importante frente a otros enfoques es que los investigadores no tienen que decirle de antemano dónde colocar las llamadas asperidades, las zonas especialmente bloqueadas que pueden almacenar deformación. El sistema estima probabilísticamente dónde podrían encontrarse.
Así aparece un mapa que no dice “aquí ocurrirá un terremoto el próximo jueves”, sino algo mucho más prudente: estas partes de la falla parecen estar bloqueadas y acumulando deformación.
Kamchatka: una prueba prometedora, pero no una predicción
El escenario elegido para comprobar el método difícilmente podía ser más exigente.
El 30 de julio de 2025, hora local, un terremoto de magnitud 8,8 ocurrió frente a Kamchatka. El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) lo situó entre los seis terremotos más grandes registrados mediante instrumentación moderna.
Una vez conocida la ruptura, Periollat y Funning pudieron hacer una comparación particularmente interesante. Utilizaron velocidades GNSS correspondientes al periodo anterior al terremoto para reconstruir cómo estaba bloqueada la zona de subducción y después enfrentaron ese resultado con modelos que mostraban dónde se había deslizado realmente la falla durante el evento.
El algoritmo encontró una gran región bloqueada que presentaba una fuerte correspondencia espacial con la zona profunda afectada por el terremoto de 2025. Dentro de ella también aparecieron regiones menores asociadas con el área donde comenzó la ruptura.
Hay además un antecedente que hace el resultado todavía más interesante. Kamchatka sufrió en 1952 otro terremoto gigantesco, de magnitud 9,0, y el estudio encontró que tanto aquel evento como el de 2025 afectaron una región profunda asociada con altas probabilidades de bloqueo.
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Eso sugiere que algunas de estas asperidades pueden persistir durante varios ciclos sísmicos: segmentos que vuelven a cargar tensión y desempeñan un papel importante cuando la falla vuelve a romperse.
Pero hay que colocar un asterisco considerable sobre todo esto. Los científicos no publicaron ese mapa antes del terremoto de 2025 diciendo que allí ocurriría un sismo de magnitud 8,8. El análisis fue realizado después.
Lo que demostraron es diferente: si se toman observaciones disponibles antes del terremoto, el método puede extraer de ellas una estructura que coincide con buena parte de lo que terminó ocurriendo.
Ese resultado convierte a Kamchatka en una prueba de concepto prometedora. Todavía no convierte al algoritmo en una bola de cristal geológica.
Saber dónde no significa saber cuándo
Aquí aparece la frontera más importante de esta investigación.
Para el USGS, una predicción de terremotos propiamente dicha tendría que establecer tres elementos: fecha y hora, ubicación y magnitud. Actualmente no existe un método científico capaz de hacerlo de forma fiable para grandes terremotos. Lo que sí puede calcularse son probabilidades de que ciertos lugares experimenten sismos dentro de periodos determinados.
El trabajo de UC Riverside no resuelve el componente temporal.
Una región puede estar bloqueada y acumulando deformación, pero eso no proporciona automáticamente un reloj que indique cuánto falta para que falle. Tampoco significa que cada segmento señalado por el algoritmo vaya necesariamente a romperse durante el siguiente gran terremoto.
Lo que ofrece es una manera potencialmente mejor de reducir el área de búsqueda.
Y cuando una zona de subducción puede extenderse durante cientos de kilómetros, reducir ese mapa no es un detalle menor. Saber qué sectores parecen almacenar mayor deformación puede ayudar a enfocar instrumentos, perfeccionar modelos de peligro y estudiar escenarios de ruptura con mayor detalle.
También explica por qué conviene ser cuidadoso con la palabra “predecir”. El algoritmo no está intentando hacer Minority Report con placas tectónicas. No aparece una pantalla con la fecha del próximo desastre. Lo que entrega es una pieza de información que podría mejorar nuestra comprensión de dónde se está preparando el terreno para una futura gran ruptura.
La siguiente prueba está bajo el océano
La técnica resulta especialmente interesante para las zonas de subducción, responsables de algunos de los terremotos más poderosos conocidos.
Este tipo de límites tectónicos aparecen en regiones como Japón, México, Alaska, Chile, Indonesia, Nueva Zelanda y Kamchatka. El equipo de UC Riverside ya está aplicando su metodología a zonas de Japón, México, Nueva Zelanda y el noroeste del Pacífico para comprobar si lo observado en Rusia puede repetirse en otros sistemas tectónicos.
Esas pruebas serán cruciales. Un algoritmo que describe bien un terremoto ya ocurrido puede ser científicamente útil, pero su verdadero valor para evaluar peligro crecerá si logra identificar patrones igualmente claros en fallas diferentes y antes de sus próximas grandes rupturas.
Además existe un inconveniente geográfico bastante incómodo: muchas de las partes más interesantes de una zona de subducción están bajo el mar.
Las estaciones GNSS instaladas en tierra ofrecen mediciones muy precisas, pero tienen más dificultades para revelar qué ocurre en regiones poco instrumentadas lejos de la costa. El propio estudio señala que las partes someras de la falla, cerca de la fosa oceánica, mantienen mayor incertidumbre.
Eso importa también para los tsunamis. Los terremotos de Kamchatka de 1952 y 2025 compartieron zonas profundas de ruptura, pero mostraron diferencias importantes cerca de la fosa. El evento de 1952 tuvo un deslizamiento somero mucho mayor y produjo un tsunami considerablemente más destructivo, según el análisis de los investigadores.
Mejorar la geodesia en el fondo oceánico podría darle al algoritmo más ojos precisamente donde ahora tiene menos información.
Por eso el avance no consiste en haber encontrado una fórmula que revele el próximo terremoto. Su valor está en algo menos espectacular en un titular, pero potencialmente mucho más útil en la práctica: convertir movimientos diminutos acumulados durante años en pistas sobre qué partes de algunas de las fallas más peligrosas del planeta merecen mayor atención.
¿Sabías que?
El terremoto de magnitud 8,8 de Kamchatka de 2025 rompió una zona de aproximadamente 480 kilómetros de largo por 160 kilómetros de ancho. El USGS calculó además que algunas partes de la falla se desplazaron hasta unos 9 metros durante el evento.
Toda esa ruptura tardó alrededor de tres minutos y medio en desarrollarse. Es una escala que ayuda a entender el desafío: cuando los científicos buscan las zonas capaces de producir grandes terremotos, no están intentando localizar un único punto bajo tierra, sino enormes sistemas tectónicos que pueden romperse durante cientos de kilómetros.
