تستعصي القدرة على التنبؤ بمكان وزمان وقوع الزلزال على العلماء رغم المخاطر الكبيرة المترتبة على هذه الكارثة الطبيعية.

وينقسم علماء الجيولوجيا حول إمكانية التنبؤ بوقوع زلزال، بسبب التعقيد الهائل لتحليل كامل قشرة الكوكب.

ويذهب فريق من العلماء إلى الاعتقاد بأن عددا من التقنيات الحديثة بما فيها الذكاء الاصطناعي، ستساعد في جعل التنبؤات الخاصة بالزلازل أسرع وأكثر دقة.

علماء آخرون يعتقدون أن الوصول لمرحلة نكون فيها قادرين على توقع حدوث زلزال يبدو بعيدا.

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

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

يستخدم العلماء القياسات الجيولوجية والبيانات والسجلات التاريخية لتسليط الضوء على المناطق المعرضة لخطر الزلزال.

بعدها يستخدم العلماء النماذج الإحصائية لتقييم احتمالية حدوث زلزال في المستقبل.

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

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

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

ضرب 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".

دفعت تلك الحادثة بحسب راندل العديد من العلماء إلى التركيز أكثر على النماذج الإحصائية وتقييمات الاحتمالات بدلا من التنبؤات الشبيهة بالطقس.

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.

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

العلماء يقومون 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.

الحقيقة الدولية - وكالات