Em 6 de dezembro de 2025, um forte terremoto de magnitude 7 na escala Richter ocorreu no Alasca. Embora terremotos deste tamanho atraiam a atenção, eles ocorrem com muito mais frequência do que muitas pessoas imaginam. O Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS) estima que aproximadamente 55 terremotos ocorrem em todo o mundo todos os dias, o que totaliza aproximadamente 20.000 terremotos por ano. Normalmente, um terremoto a cada ano atinge magnitude 8,0 ou superior, enquanto cerca de 15 outros caem na faixa de magnitude 7 na escala Richter, que mede a quantidade de energia liberada. Só em 2025, um terremoto offshore de magnitude 8,8 na península de Kamchatka, na Rússia, foi classificado entre os 10 terremotos mais fortes já registrados, de acordo com o Serviço Geológico dos EUA.
Os terremotos podem matar pessoas, destruir edifícios e estradas, perturbar as economias e deixar cicatrizes emocionais duradouras nas pessoas afetadas. A sua influência financeira também está a crescer. Um relatório de 2023 do USGS e da Agência Federal de Gestão de Emergências (FEMA) concluiu que os danos causados pelos terramotos custam actualmente aos Estados Unidos aproximadamente 14,7 mil milhões de dólares anualmente. Uma das principais razões é que cada vez mais pessoas vivem em áreas com elevada atividade sísmica.
Ser capaz de prever quando e onde ocorrerá um grande terremoto melhorará muito a preparação e reduzirá os ferimentos. Apesar de décadas de pesquisa, os cientistas ainda não conseguem prever terremotos de maneira confiável e precisa.
Entenda o chão sob nossos pés
Embora o tempo permaneça imprevisível, compreender o que se passa abaixo da superfície da Terra pode melhorar significativamente as avaliações de risco. Kathrin Smetana, professora assistente do Departamento de Ciências Matemáticas de Stevens, explicou que os materiais subterrâneos variam amplamente. “Você pode ter uma camada de rocha dura ou areia ou argila”, disse ela. Como as ondas sísmicas se propagam de forma diferente em cada material, o tipo de subsolo pode influenciar fortemente a forma como o tremor é sentido na superfície.
Como os cientistas imaginam o subsolo
Para mapear essas camadas subterrâneas, os pesquisadores usaram um método chamado inversão completa da forma de onda. Esta tecnologia de imagens sísmicas ajuda a reconstruir estruturas subterrâneas combinando simulações com dados sísmicos reais. Os cientistas primeiro geraram terremotos baseados em computador e rastrearam como as ondas sísmicas viajavam pela Terra. Eles então analisaram os padrões de ondas simulados nos locais dos sismógrafos e os compararam com sismogramas reais, que são registros gráficos dos movimentos do solo em terremotos reais. Após várias rodadas de refinamento, os dados simulados começaram a corresponder às observações reais, fornecendo uma imagem mais clara das condições do subsolo.
Na prática, os pesquisadores primeiro fazem uma estimativa preliminar do que está abaixo de uma determinada área. Eles ajustaram repetidamente o modelo, executando novas simulações a cada vez, até que correspondesse às medições sísmicas reais.
“Você pode comparar dados de simulações de computador com dados reais obtidos de terremotos”, disse Smetana. “Isso permite entender o que está acontecendo no subsolo e o impacto dos terremotos na composição do subsolo, ajudando, em última análise, a determinar o risco de terremotos em um local.”
Esta abordagem desempenha um papel vital na melhoria das ferramentas de monitorização de sismos e de avaliação de riscos. No entanto, tem uma grande desvantagem. Cada simulação pode envolver milhões de variáveis e deve ser repetida milhares de vezes. Mesmo em clusters de computação avançados, uma única simulação usando métodos tradicionais pode levar várias horas, disse Smetana. A execução de simulações suficientes para dar suporte ao monitoramento contínuo pode rapidamente se tornar muito cara e demorada.
Uma maneira mais rápida de simular terremotos
Para superar este obstáculo, Smetana juntou-se aos sismólogos computacionais Rhys Hawkins e Jeannot Trampert, da Universidade de Utrecht, e Matthias Schlottbom e Muhammad Hamza Khalid, da Universidade de Twente, na Holanda. Juntos, eles desenvolveram um modelo simplificado que reduz significativamente a carga computacional, mantendo a precisão.
“Essencialmente, reduzimos o tamanho do sistema que precisávamos resolver em cerca de um fator de 1.000”, disse Smetana. “Este foi um projeto muito interdisciplinar, e encontramos uma maneira inteligente de construir modelos simplificados, mantendo a precisão preditiva. Gosto muito de colaborações interdisciplinares, especialmente esta, porque você aprende a ver as coisas com uma nova perspectiva, o que, na minha opinião, ajuda a encontrar maneiras criativas e inovadoras de resolver problemas em equipes interdisciplinares.”
Sua pesquisa é detalhada em um artigo intitulado “Model Order Reduction for Seismic Applications”, publicado em Revista de Computação Científica SIAM.
Melhore a avaliação de riscos, não a previsão
O novo modelo não pode prever quando ocorrerá um terremoto. Em vez disso, proporciona uma forma mais eficiente de avaliar o risco sísmico em diferentes locais. “Se você conseguir ter uma imagem clara do que está acontecendo no subsolo, poderá avaliar melhor o risco de futuros terremotos”, explica Smetana.
A mesma abordagem de modelagem poderia eventualmente ajudar os cientistas a simular tsunamis causados por terremotos submarinos. Em muitos casos, leva pelo menos uma hora para um tsunami chegar à terra após um terremoto, dependendo de onde ocorre a ruptura. Esta janela de tempo permite que os pesquisadores conduzam simulações rápidas para informar a resposta a emergências.
Melhorar a resistência a terremotos
Imagens precisas do subsolo são fundamentais para compreender como os terremotos afetam diferentes áreas. “Atualmente não há como prever terremotos”, disse Smetana. “Mas o nosso trabalho pode ajudar a gerar visões realistas da subsuperfície usando menos poder computacional, o que tornará os nossos modelos mais práticos e nos ajudará a aumentar a nossa resiliência aos terramotos.”
