Ricercatori di due università spagnole hanno scoperto dei modelli che descrivono il comportamento che si verifica prima di un terremoto nella penisola iberica. Gli studiosi hanno utilizzato delle tecniche di raggruppamento (clustering) per la previsione di eventi medio-grandi, di magnitudo superiore a 4.4, in occasione di particolari coincidenze.
Il lavoro si è basato su un dataset di terremoti verificatisi nella penisola iberica e nei mari circostanti, nel periodo che dal 1978 al 2007; a questi dati, gli studiosi hanno applicato le tecniche di clusterizzazione per evidenziare le similarità tra gli eventi e scoprire dei modelli che aiutino nella previsione dei terremoti.
Il team si è concentrato principalmente su due zone sismogenetiche ricche di dati, il mare di Alboran e la faglia occidentale Azzorre-Gibilterra, analizzando in particolare tre aspetti: la magnitudo, il tempo trascorso dall'ultimo evento e la variazione del parametro "b" tra un terremoto e l'altro. Tale parametro dipende dalla tettonica della zona in esame.
Un alto valore di b indica che il terremoto è di piccole dimensioni, e pertanto la terra aveva un basso livello di resistenza. Al contrario, un basso valore significa che ci sono un numero relativamente simile di movimenti sismici grandi e piccoli, e che quindi la terra ha un'elevata resistenza.
La probabilità di successo della previsione sembra superare l'80%.
La tecnica riassume due fattori: sensibilità (la probabilità che il terremoto si verifichi dopo che il modello è stato individuato), e specificità (la probabilità che il terremoto non si verifichi quando il modello non è individuato). I risultati mostrano una sensibilità del 90% e specificità del 82,56% per la regione del Mare di Alboran e 79,31% e 90,38% rispettivamente per la regione sismogenetica della faglia Azzorre-Gibilterra.
Risultati molto buoni e promettenti, ma si è ancora lontani dal prevedere un terremoto con un'accuratezza del 100%
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