Eseguito con successo il primo test sul “semaforo dei terremoti”, un modello messo a punto lo scorso ottobre da Laura Gulia e Stefan Wiemer del Servizio Sismologico Svizzero (SED), in grado di interpretare statisticamente in maniera predittiva la variazione del b-value, cioè del parametro che esprime la relazione tra frequenza e magnitudo dei 
terremoti. Tale modello è basato su analisi sistematiche di sequenze sismiche accadute in tutto il mondo per fornire una risposta in tempo reale sulla base di un codice di allerta (caratterizzato dai colori verde, arancio e rosso).
Il test, appena pubblicato sulla rivista Seismological Reseach Letters nello studio ‘Pseudoprospective Evaluation of the Foreshock Traffic-Light System in Ridgecrest and Implications for Aftershock Hazard Assessment’, e condotto da un team di ricercatori del SED e dell’Università di Bologna, Gulia e Wiemer, in collaborazione con Gianfranco Vannucci dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), si è svolto attraverso l’implementazione del modello in near-real-time, cioè a posteriori ma utilizzando i dati preliminari alla sequenza sismica californiana di Ridgecrest del luglio del 2019 che erano disponibili all’epoca in real-time.
Compito dell’INGV nello studio è stato quello di ricostruire, nelle fasi iniziali dell’analisi della sequenza, le possibili sorgenti sismogenetiche dei due eventi principali: il terremoto di magnitudo 6.4 del 4 luglio 2019 e il successivo mainshock, ovvero l’evento sismico principale, di magnitudo 7.1 del 6 luglio 2019.
“Abbiamo analizzato la relazione tra distribuzione sul territorio e magnitudo dei terremoti, conosciuta come Gutenberg-Richter, la cui pendenza fornisce un parametro noto in sismologia come b-value, e le sue variazioni spazio-temporali sul piano di faglia”, spiega Gianfranco Vannucci, ricercatore INGV che ha collaborato allo studio. “Una diminuzione del b-value dopo un terremoto di magnitudo superiore a 6 corrisponde ad un’allerta che varia da ‘arancio’ a ‘rosso’”.
Nella riproduzione delle condizioni real-time “abbiamo ricostruito il piano di faglia del terremoto di magnitudo 6.4 dopo le prime 24 ore”, prosegue Vannucci, “e poi utilizzato i dati preliminari per iniziare a valutare le variazioni temporali del b-value. Stesso procedimento dopo l’evento di magnitudo 7.1. Il modello ha identificato con successo le due scosse: la prima come foreshock (allerta rossa), la seconda come mainshock (allerta verde)”.
Nel modello è stata anche un’analisi sulla sensibilità del b-value al variare sia della magnitudo di completezza, il valore di soglia minimo per la selezione dei dati, sia del “no-alert-time”, cioè l’intervallo di tempo, immediatamente successivo agli eventi di magnitudo maggiore, nel quale non è possibile ben distinguere sui sismogrammi i numerosi terremoti che si susseguono.
Attraverso una mappatura delle variazioni del b-value, gli autori hanno individuato con successo anche l’area di enucleazione del futuro mainshock del 6 luglio. Dopo tale scossa, infatti, il b-value è aumentato dando un segnale da semaforo ‘verde’, che indicava l’oramai avvenuto mainshock.
L’analisi condotta utilizzando i dati preliminari del network sismico della California è stata ripetuta anche con i dati ad alta risoluzione pubblicati alcuni mesi dopo. I risultati iniziali sono stati confermati consentendo di ridurre sia il no-alert-time sia il valore della magnitudo di completezza.
Ciò ha dimostrato, ai fini dell’applicazione del modello, l’importanza di una fitta rete sismica che renda disponibili raccolte di dati ad alta risoluzione, ovvero con eventi ben localizzati e di piccola magnitudo. Tale modello, allo stato, non è ancora applicabile ovunque nel mondo né per terremoti che avvengono in mare.
Link all’articolo di presentazione del modello sulla rivista Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1606-4
Link all’articolo sul test effettuato con successo: https://doi.org/10.1785/0220190307
