التنبؤ بموعد وقوع الزلازل.. مخاطر كبيرة وتساؤلات بلا إجابة وهنا سيناريوهات العلماء

رغم المخاطر الكبيرة المترتبة على هذه الكارثة الطبيعية، تستعصي القدرة على التنبؤ بمكان وزمان وقوع الزلزال على العلماء، حيث ينقسم علماء الجيولوجيا حول إمكانية التنبؤ بوقوع زلزال، بسبب التعقيد الهائل لتحليل كامل قشرة الكوكب.

ويذهب فريق من العلماء إلى الاعتقاد بأن عددًا من التقنيات الحديثة بما فيها الذكاء الاصطناعي، ستساعد في جعل التنبؤات الخاصة بالزلازل أسرع وأكثر دقة، فيما يعتقد علماء آخرون أن الوصول لمرحلة نكون فيها قادرين على توقع حدوث زلزال يبدو بعيدًا.

صحيفة "واشنطن بوست" نقلت عن مديرة مركز علوم الزلازل التابع للمسح الجيولوجي الأمريكي، كريستين جوليه، قولها: "يحدث الزلزال بسرعة كبيرة جدًا. لسنا قادرين على التنبؤ بالزلازل على الإطلاق".

وبحسب جوليه "تكون حركة الصفائح المسببة للزلازل ببطء، ويحدث الصدع فجأة".

ويستخدم العلماء القياسات الجيولوجية والبيانات والسجلات التاريخية لتسليط الضوء على المناطق المعرضة لخطر الزلزال، بعدها يستخدم العلماء النماذج الإحصائية لتقييم احتمالية حدوث زلزال في المستقبل.

وخلافا للتنبؤ بالطقس، الذي تم تحسينه من خلال قوة الحوسبة والنماذج الرياضية وظهور الطائرات بدون طيار والأقمار الاصطناعية، لا يمكن الوثوق بدقة التنبؤ بالزلازل.

وفي السبعينيات والثمانينيات من القرن الماضي، شرع الباحثون في العثور على إشارات قد تسبق الزلازل، مثل سلوك الحيوان وانبعاثات عنصر "الرادون" والإشارات الكهرومغناطيسية.

ووفق أستاذ الفيزياء والجيولوجيا في جامعة كاليفورنيا، جون راندل، أظهرت النتائج المستقاة من تلك الطرق أحيانًا بعض أنماط التوقع ولكنها لم تكن موثوقة بالنسبة للعلماء.

وضرب راندل مثالا بالقول: "في الثمانينيات، قال علماء الزلازل إن صدع سان أندرياس بالقرب من باركفيلد في كاليفورنيا، سيتسبب بزلزال سيحدث عام 1993، لكنه لم يحدث حتى عام 2004، حيث ضرب وسط كاليفورنيا دون سابق إنذار".

ودفعت تلك الحادثة بحسب راندل العديد من العلماء إلى التركيز أكثر على النماذج الإحصائية وتقييمات الاحتمالات بدلا من التنبؤات الشبيهة بالطقس، حيث يتطلب التنبؤ الدقيق بالزلازل رسم خرائط وتحليل مكثف لقشرة الأرض، بما في ذلك تحديد كل نقطة ضغط لتتبع بدقة أي منها قد يكون على وشك التمزق.

ويعوّل الباحثون على الذكاء الاصطناعي، باستخدام برامج التعلم الآلي، التي تستوعب كميات كبيرة من البيانات وأنماط تحديد المواقع، لاكتشاف علامات التحذير.

ويقوم العلماء بتزويد نماذج التعلم الآلي بمجموعة من البيانات، من قراءات علم الزلازل إلى بيانات الرادار حول كيفية تشوه سطح الأرض، لتحسين التنبؤ بوقت ومكان الزلازل المستقبلية.