Los volcanes son fenómenos naturales que, aunque majestuosos, pueden representar una amenaza significativa para las poblaciones cercanas. A medida que la ciencia avanza, los investigadores buscan formas de predecir erupciones volcánicas y mitigar sus efectos. Recientemente, un equipo de científicos ha desarrollado un modelo para entender las erupciones de volcanes considerados «sigilosos», como el Veniaminof en Alaska, que no presentan las señales típicas de actividad volcánica.
Según el Dr. Yuyu Li, autor principal del estudio publicado en Frontiers in Earth Science, algunos volcanes, a pesar de los avances en los métodos de monitoreo, pueden erupcionar con pocos o ningún precursor detectable. Esto aumenta significativamente el riesgo para las comunidades cercanas. Ejemplos de estos volcanes son el Popocatépetl y Colima en México, el Merapi en Indonesia, el Galeras en Colombia y el Stromboli en Italia, todos ubicados en zonas densamente pobladas o rutas aéreas importantes.
El caso del volcán Veniaminof
El Veniaminof es un volcán cubierto de hielo en el Arco Aleutiano de Alaska, que ha sido objeto de un monitoreo cuidadoso. Desde 1993, ha tenido 13 erupciones, de las cuales solo dos mostraron suficientes señales de advertencia. Por ejemplo, una erupción en 2021 no fue detectada hasta tres días después de que comenzara.
El estudio se centró en las erupciones sigilosas de Veniaminof, utilizando datos de monitoreo obtenidos durante tres temporadas de verano antes de una erupción en 2018. Los científicos desarrollaron un modelo que considera diferentes condiciones internas del volcán, como el suministro de magma y la temperatura de las rocas circundantes, para predecir la probabilidad de una erupción sigilosa.
Los hallazgos sugieren que un flujo de magma alto en una cámara pequeña puede llevar a erupciones, pero que estas serán sigilosas si el flujo es bajo. Además, cuando las rocas de la cámara están calientes, la probabilidad de que ocurran señales detectables disminuye, aumentando el riesgo de sorpresas para las comunidades cercanas.
Para mejorar la predicción de estas erupciones, el Dr. Li recomienda la integración de instrumentos de alta precisión, como tiltmómetros y sensores de fibra óptica, así como tecnologías emergentes como el monitoreo de gases y de infrasonido. La aplicación de técnicas de aprendizaje automático ha demostrado ser prometedora para detectar cambios sutiles en el comportamiento volcánico.
La investigación sobre el Veniaminof proporciona una mejor comprensión de los volcanes que requieren una vigilancia más intensa, especialmente aquellos con cámaras de magma pequeñas y cálidas. La combinación de estos modelos con observaciones en tiempo real puede mejorar significativamente la capacidad de prever erupciones, lo que es crucial para la protección de las comunidades que viven en su proximidad.
