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Gabriella Lewis
NASA Disasters
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"El conocimiento es poder y podemos usar ese poder para el bien social." - Diego Melgar

Foto de Diego Melgar, Créditos: Valerie Sahakian

¿Por qué tsunamis?

En 2011, el terremoto y tsunami de Tōhoku en Japón alteró permanentemente el curso de la investigación de Diego Melgar. En ese momento, Melgar era un estudiante de doctorado en la Institución Scripps de Oceanografía que analizaba cómo los investigadores podían usar los datos del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) para estudiar terremotos. Al hacerlo, se podrían salvar vidas cuando suceden terremotos. Sin embargo, después del terremoto de magnitud 9 de Tōhoku, Melgar se dio cuenta de que aproximadamente el 90-95% de las víctimas no fueron causadas por el sismo, sino por un tsunami catastrófico que ocurrió inmediatamente después del terremoto. Los residentes de japoneses no recibieron la advertencia de tsunami lo suficientemente rápido, y después de diez minutos era demasiado tarde para    que huyeran. Antes del evento, Melgar no había pensado mucho en los tsunamis, pero después le quedó claro que existe  la  necesidad de sistemas locales de alerta temprana de tsunamis.   Por lo tanto, cambió su enfoque de terremotos a tsunamis y se educó a sí mismo en el modelado de tsunamis.

Trabajando con el Programa de Desastres de la NASA

Melgar originalmente se interesó en la NASA a través de su asesor de doctorado, un científico cuya investigación fue financiada a través de la NASA. Después de completar una beca de posgrado de la NASA, finalmente se mudó a un puesto en la facultad donde descubrió que la NASA estaba buscando soluciones a los mismos problemas que él. Para Melgar, colaborar con el programa de Desastres de la NASA parecía una vía natural para continuar con sus objetivos de investigación.

Actualmente, es el investigador principal del proyecto de investigación NASA A.37 ROSES  "Tsunami:   “Alerta temprana de terremoto con  productos de GNSS", que tiene como objetivo proporcionar alerta de tsunami para la zona de subducción de Cascadia dentro de los primeros cinco minutos  después de un  terremoto. La zona de subducción de Cascadia es una falla de 600 millas que se extiende desde el norte de la isla de Vancouver hasta el norte de California y experimenta una mayor tasa de terremotos y tsunamis. Según Melgar,  si un terremoto de magnitud 9 ocurriera en la zona de subducción de Cascadia hoy, habría información muy limitada disponible dentro de los primeros cinco a diez minutos después del evento sobre la magnitud potencial y el tiempo de llegada de los tsunamis. El objetivo de Melgar es trabajar con la NOAA para desarrollar tecnología de alerta temprana y poner esa tecnología en los centros de Alerta de Tsunami, - El Centro de Alerta de Tsunamis del Pacífico (PTWC) y el Centro Nacional de Alerta de Tsunamis (NTWC), para que puedan notificar con anterioridad a las comunidades de posibles tsunamis.

A largo plazo, a Melgar le gustaría ampliar la base de su trabajo a la advertencia local mundial para que el PTWC y el NTWC puedan usarse para emitir advertencias para todas las regiones del mundo con acceso a redes GPS. Idealmente, le gustaría ver que el GPS se use para la advertencia local en todo el mundo dentro de diez o veinte años, a partir de ahora o antes si es posible.

Trabajo actual: Terremoto y tsunami de La Crucecita

El 23 de junio de 2020 ocurrió un terremoto de magnitud 7.4 en la costa de Oaxaca, México. La ubicación, magnitud y profundidad del terremoto crearon las condiciones necesarias para causar un tsunami, lo que llevó a que se emitiera una alerta de tsunami para las costas del Pacífico de México, así como para América Central y del Sur. Si bien los impactos del tsunami fueron menores, el evento brindó a los investigadores la oportunidad de probar el rendimiento del sistema de pronóstico y alerta temprana de tsunamis desarrollado por el proyecto de investigación de Diego.  

Este modelo de deslizamiento del terremoto basado en datos GNSS de alta tasa de la red TLALOC Net en México muestra la cantidad de movimiento en la interfaz de falla durante el terremoto. Los datos fueron procesados por el software TRACK de la Universidad de Washington. Crédito: NASA, Diego Melgar

Melgar generó un modelo de deslizamiento y un modelo de deformación vertical que se espera sirva r como guía para recopilar mediciones y observaciones de señales de tsunami en el campo. Dado que las señales de tsunami comienzan a disminuir con la lluvia o la perturbación humana, los equipos que realizan estudios posteriores al tsunami deben desplegarse dentro de una semana después del evento o antes. Debido a esto, confían en estos modelos para proporcionarles una estimación aproximada de lo que están buscando en un área en particular para evitar perder un tiempo valioso. 

El equipo generó el modelo anterior que representa la deformación vertical esperada del terreno como resultado del terremoto, con áreas de elevación mostradas en rojo y áreas de hundimiento mostradas en azul. Créditos: NASA, Diego Melgar

A largo plazo, estos modelos detallados, que se crean después haber procesado un evento natural, se utilizan para comparar con modelos en tiempo real y determinar su precisión. El proyecto de Melgar continuará utilizando eventos como el terremoto de México como oportunidades para mejorar el sistema de pronóstico y alerta temprana de tsunamis, y proporcionar información lo más rápido posible a los tomadores de decisiones para salvar vidas.  

Motivación para trabajar

Cuando se le preguntó sobre lo que lo motiva a continuar trabajando, afirmó que, aunque los terremotos destruyen ciudades y arruinan vidas, hay algo impresionante e increíblemente interesante en ellos. "En cierto sentido, los comparo con mirar el fuego. Miramos un incendio y obviamente arde y duele, pero sigue siendo muy interesante ver lo que está pasando allí. Tengo ese mismo tipo de relación con los terremotos". Los terremotos pueden ser extremadamente peligrosos, pero el interés en aprender más sobre cómo ayudar a las comunidades supera los riesgos potenciales.   "El conocimiento es poder y podemos usar ese poder para el bien social".

Melgar también disfruta la relevancia social de su trabajo. Proporcionar una alerta temprana de tsunami puede afectar la vida de miles de personas a la vez, si no más. Sin embargo, dice que también le llena de temor ese tipo de responsabilidad:  la responsabilidad de crear algo que puede salvar vidas  si funciona,  pero que puede tener efectos catastróficos  si falla. "Esto no me deja dormir".

Los desafíos de ser un científico

Según Melgar, uno de los aspectos más desafiantes de ser científico no tiene nada que ver con la ciencia o la tecnología. En cambio, se está adaptando a un estilo de vida nómada durante aproximadamente una década. Melgar se mudó de México a los Estados Unidos para obtener sus títulos de posgrado en geofísica, dejando atrás en ese momento a toda su familia y a su pareja. Después de trabajar en su doctorado durante cinco años en San Diego, tuvo que mudarse nuevamente a Berkeley para buscar una oportunidad de investigación antes de finalmente mudarse al estado de Oregon, donde vive actualmente. "Es un movimiento continuo durante probablemente una década antes de que finalmente puedas aterrizar en un lugar que puedas llamar hogar a largo plazo, y eso es realmente un desafío para las relaciones interpersonales y para simplemente construir una vida".

En los próximos diez años más o menos, a Melgar le gustaría ver que las técnicas más modernas de ciencia de datos y de aprendizaje automático desempeñen un papel en la respuesta general a los desastres y amenazas. Sin embargo, en un futuro cercano, Melgar graduará a sus primeros estudiantes de doctorado y los ayudará a aterrizar como científicos independientes en sus propios programas de investigación.

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