Gli tsunami sono onde di grande altezza e potenza che possono essere causati da terremoti, eruzioni vulcaniche o altri eventi sottomarini. Possono causare devastazioni costiere, provocando la morte di migliaia di persone e danni per miliardi di dollari.
I sistemi attuali per il rilevamento degli tsunami si basano principalmente su reti di sensori che misurano l’altezza e la velocità delle onde. Questi dati vengono poi utilizzati per generare modelli dell’onda che si sta propagando nell’oceano.
Tuttavia, questi sistemi hanno alcuni limiti. Innanzitutto, possono essere lenti a fornire una previsione accurata dell’onda. In secondo luogo, possono essere imprecisi se l’onda è molto grande o complessa.
L’algoritmo Time Reverse Imaging Method
Un nuovo algoritmo sviluppato dai sismologi della Australian National University potrebbe rappresentare un importante passo avanti nella previsione degli tsunami. L’algoritmo, chiamato Time Reverse Imaging Method (TRIM), funziona estrapolando dati in tempo reale da una rete di sensori posti negli oceani.
I dati raccolti vengono poi analizzati per riavvolgere la storia temporale dello tsunami, svelandone la struttura alla nascita. In questo modo, l’algoritmo è in grado di generare una previsione molto più accurata e rapida dell’onda.
Test dell’algoritmo
L’algoritmo TRIM è stato testato su dati relativi al terremoto e allo tsunami di Tohoku-Oki dell’11 maggio 2011. I risultati dei test hanno dimostrato che l’algoritmo è in grado di prevedere con grande accuratezza l’evoluzione temporale dello tsunami.
In particolare, le previsioni dell’algoritmo si sono rivelate estremamente coerenti con i dati reali, con un errore medio di soli 10 metri.
Implicazioni
I risultati dei test dell’algoritmo TRIM sono molto promettenti. Se l’algoritmo sarà ulteriormente sviluppato e testato, potrebbe rappresentare una svolta nella previsione degli tsunami.
Una previsione più accurata e rapida degli tsunami potrebbe consentire di evacuare le popolazioni costiere in tempo, riducendo il numero di vittime e i danni materiali.