As erupções vulcânicas podem ter consequências dramáticas. Mas como antecipar este fenómeno, que se prepara a dezenas de quilómetros de profundidade? Uma equipa da Universidade de Genebra, em colaboração com o Instituto Nacional de Geofísica e Vulcanologia (INGV) na Itália, conseguiu modelar em 3D o interior do vulcão Vulcano, no norte da Sicília.
Esta imagem de uma precisão inédita foi obtida combinando sensores sísmicos e inteligência artificial. Publicados na Nature Communications, estes resultados constituem um verdadeiro avanço para a compreensão das estruturas vulcânicas e, potencialmente, para a gestão de riscos.
Corte vertical do modelo de velocidade das ondas S, paralelo ao sistema de falhas Eoliano-Tindari-Letojanni, entre Lipari e Vulcano. As anomalias são classificadas em altas (H) e baixas velocidades (L). O substrato vulcânico fraturado (H1–H3), afetado por falhas normais, liberta fluidos ou magmas para um reservatório potencial (L2) e seu sistema de alimentação. Estes fluidos sobem ao longo de estruturas subverticais até ao sistema hidrotermal ativo (L3), identificado pelas fumarolas do cume, fontes termais costeiras e sinais sísmicos do tipo VLP (estrela azul). O corte é limitado às zonas onde a resolução permanece suficiente, acima de 1 km abaixo do nível do mar.
O nosso planeta conta com mais de 1.500 vulcões ativos, mas apenas 30% deles são bem conhecidos pelos cientistas. No entanto, mais de 800 milhões de pessoas vivem nas proximidades destes gigantes frequentemente imprevisíveis. Desenvolver dispositivos que permitam compreender e antecipar melhor as erupções é, portanto, um grande desafio de pesquisa.
É um avanço comparável à passagem da ecografia para a ressonância magnética na medicina.
"Até agora, a vulcano-sismologia concentrou-se principalmente nos sinais sísmicos localizados logo abaixo dos vulcões. Estudos em grande escala permitiram certamente esboçar a sua estrutura interna, mas muito poucos foram ver em detalhe o que realmente acontece em profundidade", indica Douglas Stumpp, doutorando no Departamento de Ciências da Terra, Secção de Ciências da Terra e do Ambiente, na Faculdade de Ciências da UNIGE, e primeiro autor do estudo. Esta situação explica-se pelo carácter único de cada vulcão e pela inacessibilidade das zonas onde se preparam as erupções.
O vulcão Vulcano, situado na ilha homónima ao norte da Sicília, entrou numa fase de atividade no final de 2021.
© Douglas Stumpp
Uma "fotografia" de uma precisão inédita
Graças a trabalhos recentes realizados na equipa de Matteo Lupi, professor associado no Departamento de Ciências da Terra, Secção de Ciências da Terra e do Ambiente, da Faculdade de Ciências da UNIGE, Douglas Stumpp conseguiu obter uma imagem em três dimensões e em alta resolução da estrutura interna do Vulcano. Situado na ilha homónima ao norte da Sicília, este vulcão entrou numa fase de atividade no final de 2021 caracterizada por eventos sísmicos designados "de período muito longo", indicando a circulação de magma e gases no sistema vulcânico.
"Utilizámos um dispositivo de tomografia por ruído sísmico ambiental, assistida por rede nodal. Para processar os dados, utilizámos redes neuronais, uma tecnologia que nos permite 'radiografar' os vulcões. Estes trabalhos foram realizados no âmbito do mestrado conjunto da Escola Lemanica de Ciências da Terra (ELSTE), associando as universidades de Genebra e Lausana", explica o investigador. Com o apoio e a colaboração do INGV, os cientistas instalaram cerca de 200 sensores sísmicos portáteis na ilha. Durante um mês, estes sismómetros de última geração registaram as vibrações naturais do solo em toda uma gama de frequências.
Sabe-se, por exemplo, que certas ondas - as ondas sísmicas designadas secundárias - propagam-se a baixa velocidade quando atravessam zonas ricas em fluidos, o que permite detetar a presença potencial de magma. Este volume massivo de dados foi depois processado pelo supercomputador ("Yggdrasil") da UNIGE. "A tecnologia tomográfica está disponível há cerca de vinte anos. Mas o facto de instalar um tal número de sensores e processar os seus dados com a IA é uma verdadeira novidade", precisa Matteo Lupi, que dirigiu estes trabalhos.
Graças a estas informações, a equipa pôde modelar com precisão a estrutura interna do Vulcano. Esta modelação evidencia também a distribuição dos fluidos magmáticos na sua parte superior. "É um avanço comparável à passagem da ecografia para a ressonância magnética na medicina", indica o investigador.
Do conhecimento à prevenção
Estes resultados não permitem ainda prever uma erupção, mas representam um verdadeiro salto em frente na compreensão da dinâmica interna dos vulcões. "Se conseguíssemos processar em tempo real os dados provenientes da tomografia nodal por ruído sísmico ambiental, assistida por rede neuronal, poderíamos analisar o comportamento de cada zona do sistema vulcânico à medida - e assim conceber planos de evacuação dinâmicos e adaptáveis.
O processamento ultrarrápido de volumes tão massivos de dados representa ainda um obstáculo técnico maior, mas a integração do machine e do deep learning, tal como demonstrado neste estudo, prova que esta perspectiva se torna agora viável", conclui Douglas Stumpp.