Cu săptămâni înainte de cutremurele majore, însoțitorii artificiali pot vedea aceste schimbări la sol

Recent, într-o revistă Un studiu publicat în Journal of Applied Geodesy El subliniază că sistemele de avertizare timpurie a cutremurelor ar putea fi vitale pentru a ajuta la reducerea deceselor și distrugerii. În dezvoltarea unor astfel de sisteme, sateliții sunt utilizați pentru a monitoriza diverși factori fizici și chimici de pe Pământ, în atmosferă și în ionosferă.

Anomaliile care sunt prevestitoare ale unui cutremur sunt cunoscute de oamenii de știință, dar modelele lor exacte sunt greu de identificat. Această complexitate rezultă din interacțiunile precursoare de cutremur, care variază în funcție de caracteristicile cutremurului și de locația geografică. Cu toate acestea, datorită tehnologiei din ce în ce mai avansate prin satelit, oamenii de știință încep treptat să identifice aceste modele.

Mehdi Akhundzadeh, profesor la Universitatea din Teheran, a studiat datele satelitare legate de două cutremure care au avut loc pe 6 februarie 2023, lângă granița turco-siriană. A folosit date de la satelitul seismic electromagnetic CSES-01 din China și sateliții Swarm ai Agenției Spațiale Europene. Profesorul a observat anomalii ale temperaturii suprafeței în zona cutremurului cu 12 până la 19 zile înainte de producerea cutremurelor și anomalii ale parametrilor atmosferici cu 5 până la 10 zile înainte de producerea cutremurelor, inclusiv modificări ale nivelurilor de vapori de apă, metan, ozon și monoxid de carbon.

În ionosferă, au fost găsite anomalii clare în măsurarea densității electronilor și a temperaturii cu una până la cinci zile înainte de producerea cutremurelor. Aceste scale de timp peste care au apărut anomaliile sugerează că au început la suprafață și s-au răspândit treptat în atmosfera superioară și în cele din urmă în ionosferă.

Studierea unor astfel de fenomene poate contribui semnificativ la dezvoltarea sistemelor de avertizare timpurie a cutremurelor. Mai multe cutremure vor trebui analizate în viitor pentru a înțelege și a identifica mai bine aceste modele de avertizare timpurie.