Científicos descubren por qué algunos volcanes no dan avisos antes de la erupción

Un avance en modelado por elementos finitos ha identificado las condiciones exactas que permiten a ciertos volcanes eruptar sin generar las señales de advertencia que los sistemas de monitoreo actuales pueden detectar. La investigación, desarrollada por científicos de la Universidad de Illinois, se enfoca en resolver por qué las tecnologías de vigilancia volcánica más avanzadas fallan sistemáticamente con algunos sistemas magmáticos.

Los modelos computacionales revelaron que la combinación de flujo magmático reducido y propiedades térmicas específicas de las rocas circundantes puede crear condiciones donde la actividad volcánica permanece por debajo de los umbrales de detección instrumental. Este descubrimiento explica por qué volcanes con extensa instrumentación, como las ocho estaciones sísmicas permanentes del Veniaminof, pueden fallar en detectar precursores eruptivos.

El análisis de sistemas magmáticos pequeños y profundos demuestra que pueden generar deformaciones superficiales de apenas 1-2 milímetros, muy por debajo del umbral de 10 milímetros necesario para detección por interferometría radar. Esta limitación tecnológica explica por qué los datos InSAR de 2015-2018 no mostraron deformación detectable antes, durante o después de erupciones confirmadas.

La investigación identifica la reología de la roca huésped como el factor primario que determina la detectabilidad de precursores volcánicos. Cuando las rocas circundantes han sido calentadas por actividad magmática prolongada, permiten el movimiento de magma con mínimo estrés mecánico, evitando la generación de terremotos volcano-tectónicos que tradicionalmente alertan sobre actividad inminente.

Los experimentos numéricos establecieron que volcanes con reservorios magmáticos moderados a pequeños y sistemas térmicamente maduros presentan la mayor probabilidad de comportamiento furtivo. Esta caracterización permite predecir qué sistemas volcánicos podrían representar riesgos de erupciones no detectables, información crucial para planificación de emergencias en regiones volcánicas.

El caso de estudio del Veniaminof en Alaska ilustra perfectamente estos principios. De 13 erupciones documentadas desde 1993, solo dos generaron señales precursoras suficientes para emitir alertas preventivas. La erupción de 2018, que produjo flujos de lava de 800 metros durante cuatro meses, mostró únicamente temblores volcánicos mínimos y ligeros aumentos térmicos demasiado tardíos para advertencias efectivas.

La tecnología de simulación por elementos finitos utilizada en el estudio representa un salto cualitativo en la comprensión de dinámicas magmáticas subterráneas. Los modelos pueden predecir bajo qué configuraciones geológicas específicas ocurrirán fallas tensionales que facilitan erupciones sin generar sismicidad detectable o deformación superficial significativa.

Los hallazgos tienen implicaciones inmediatas para redes de monitoreo volcánico global. Volcanes como Cleveland, Shishaldin y Pavlof en Alaska, junto con sistemas similares worldwide, requieren estrategias de vigilancia adaptadas a su naturaleza furtiva. Los métodos convencionales de detección resultan inadecuados para estos sistemas magmáticos particulares.

Las soluciones tecnológicas propuestas incluyen implementación de radares de longitud de onda larga con frecuencias de repetición aumentadas, despliegue de sistemas GPS de campaña en proximidad a calderas volcánicas, e instalación de instrumentación de alta precisión como inclinómetros y tensiómetros en flancos volcánicos. Estas tecnologías podrían detectar señales actualmente imperceptibles.

La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al procesamiento de datos sísmicos emerge como una estrategia prometedora para identificar patrones sutiles en ruido de fondo que podrían indicar actividad magmática incipiente. Esta aproximación computacional podría revolutionar la capacidad de detección precursora en volcanes tradicionalmente silenciosos.

Los investigadores distinguen entre sistemas volcánicos genuinamente abiertos, donde magma migra continuamente sin presurización significativa, y sistemas cerrados pequeños cuyas señales precursoras permanecen bajo umbrales instrumentales. Esta distinción resulta fundamental para desarrollar protocolos de monitoreo apropiados para cada tipo de sistema magmático.

El modelado numérico se establece como herramienta esencial para caracterizar volcanes furtivos y optimizar estrategias de recolección de datos. Los modelos permiten simular evolución de reservorios magmáticos bajo diferentes condiciones geológicas, identificando configuraciones que favorecen comportamiento eruptivo indetectable y guiando decisiones sobre ubicación e instrumentación de redes de monitoreo.

Fuente: Frontiers in Earth Science