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» » Nueva visión de las placas tectónicas

Informáticos y geofísicos de la Universidad de Texas, en Austin, y el Instituto de Tecnología de California, han desarrollado nuevos algoritmos que por primera vez permite la modelización simultánea del flujo del manto terrestre de la Tierra, una tectónica a gran escala de los movimientos de las placas, y del comportamiento individual de las zonas de fallas, para producir una visión sin precedentes de las placas tectónicas y las fuerzas que la impulsan.

Los informáticos, del Instituto de Texas de Ingeniería y Ciencias Computacionales (CIEM), han empleado una técnica computacional conocida como malla de refinamiento adaptable (AMR, siglas de 'Adaptive Mesh Refinement').

Las ecuaciones derivadas parciales, describen el flujo del manto mediante la subdivisión de éste en regiones, en una cuadrícula computacional. En general, la resolución se mantiene igual en toda la red. Aunque muchos problemas de la dinámica característica a pequeña escala sólo se encuentran en regiones limitadas. "Los métodos AMR se adaptan para crear una resolución más fina allí donde se necesita", explica Omar Ghattas, del CIEM. "Esto conduce a grandes reducciones del número de puntos en la cuadrícula, haciendo posible simulaciones que antes estaban fuera de nuestro alcance."

Esta complejidad significa que los actuales algoritmos de AMR no han reducido la necesidad de los modernos superordenadores a petaescala. Los ordenadores a petaescala son capaces de mil billones de operaciones por segundo. Para lo que se desarrollaron nuevos algoritmos que superasen este problema de adaptabilidad.

Con los nuevos algoritmos, los científicos fueron capaces de simular el flujo del manto global, tal cómo se manifiesta en la tectónica de placas y el movimiento de las fallas individuales. Según Georg Stadler, los algoritmos de AMR redujeron el tamaño de las simulaciones en un factor de 5.000, lo que permite que encajen en un número menor de 10.000 procesadores, y se ejecute durante la noche en el superordenador Ranger de la National Science Foundation (NSF).

Una clave para el modelo fue la incorporación de datos en una multitud de escalas. Los límites entre las placas se componen de muchos cientos de miles de fallas individuales, que en su conjunto constituyen las zonas activas de la falla. "Las zonas de fallas individuales desempeñan un papel crítico en cómo funciona el planeta entero", explica Michael Gurnis, "y si no se pueden simular las zonas de falla, tampoco el movimiento de placas" y, a su vez, no se podría simular la dinámica de todo el planeta.

Se creó una malla con una resolución de aproximadamente un kilómetro, cerca de los bordes de placa. En esta simulación se incluyen los datos sismológicos, datos relativos a la temperatura de las rocas, densidad y viscosidad, la fortaleza o debilidad de las rocas, que afecta a la facilidad con que se deforman.

Los investigadores descubrieron que el movimiento anómalo rápido de las microplacas aparecen en las simulaciones globales. "En el Pacífico occidental," dice Gurnis, "tenemos algunos de los movimientos tectónicos más rápido que se hayan observado en cualquier lugar de la Tierra. "Por primera vez, encontramos que estos movimientos tectónicos a pequeña escala condicionan los modelos globales, abriendo una nueva frontera en la geofísica."

Uno de los resultados del modelo que sorprende, se refiere a la energía liberada a partir de las placas en las zonas sísmicas. "Se pensaba que la mayoría de energía asociada a la tectónica de placas se liberaba cuando las placas se plegaban, pero resulta que es menos importante de lo que se creía", señaló Gurnis. "En cambio, encontramos que gran parte de la disipación de energía se produce en el interior profundo de la tierra. En escalas más pequeñas nunca pudimos detectar esto."

  • - Referencia: PhysOrg.com, 26 de agosto 2010
  • - Fuente: California Institute of Technology .
  • - Documento original: "The Dynamics of Plate Tectonics and Mantle Flow: From Local to Global Scales," was also coauthored by Lucas C. Wilcox of the University of Texas at Austin and Laura Alisic of Caltech.
  • - Imagen: Georg Stadler, Institute for Computational Engineering & Sciences, UT Austin

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Editor del blog Pedro Donaire

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