Nadia Lapusta es profesora de Ingeniería Mecánica y Geofísica en el Instituto de Tecnología de California . Ella diseñó el primer modelo computacional que podía simular con precisión y eficiencia la secuencia de terremotos y la deformación lenta intersísmica en una falla plana en un único marco físico consistente. [1]
Lapusta nació en Ucrania . Completó su licenciatura en la Universidad Nacional Taras Shevchenko de Kiev , donde se graduó con los más altos honores en 1994. [2] [3] Se mudó a Estados Unidos para sus estudios de doctorado, obteniendo una maestría en 1996 y un doctorado en 2001. Su trabajo doctoral consideró la dinámica del deslizamiento por fricción en interfaces planas y fue supervisado por James R. Rice . [4] Durante sus estudios de doctorado, recibió un premio de presentación de estudiante sobresaliente de la Unión Geofísica Estadounidense y el Certificado de Distinción en Enseñanza de la Universidad de Harvard . [2]Su tesis fue galardonada con el Premio Nicholas Metropolis por Trabajo Destacado de Tesis Doctoral en Física Computacional de la Sociedad Estadounidense de Física . [2]
Lapusta se unió al Instituto de Tecnología de California como Profesora Asistente de Ingeniería Mecánica y Geofísica en 2002. [5] Es miembro del Laboratorio Sismológico de Caltech y de la Facultad de Ingeniería Civil y Mecánica en la división de Ingeniería y Ciencias Aplicadas. [6] [7] Su grupo de investigación se centra en el estudio de la mecánica de los geomateriales, los fundamentos de la fricción, las interacciones sólido-líquido y los procesos de generación de terremotos . [8] En particular, Lapusta está interesado en la mecánica y la física de la deformación sísmica y la fluencia sísmica., y utiliza modelos tanto analíticos como numéricos para estudiar los fenómenos de fricción y fractura. [9] Fue galardonada con un premio CARRERA de la Fundación Nacional de Ciencias para desarrollar un marco interdisciplinario para la comprensión fundamental y la predicción de los procesos sísmicos. [10]
El marco computacional único desarrollado por Lapusta y sus colaboradores ha proporcionado información transformadora sobre la naturaleza de los procesos sísmicos y el deslizamiento de fallas a través de escalas. [1] El modelo puede predecir el comportamiento sísmico (rápido) y asísmico (lento). [1] Usó este modelo para simular varios comportamientos de fallas, incluida la nucleación sísmica, el deslizamiento postsísmico y la deformación intersísmica. [11] El uso de un solo modelo para simular todos los comportamientos de falla hizo posible que Lapusta et al. demostrar que durante un sismo las zonas supuestamente estables se comportan de manera diferente cuando son penetradas por rupturas sísmicas , y de hecho pueden contribuir a la generación de sismos masivos a través del debilitamiento dinámico. [12][13] Su modelo podría reproducir cualitativamente el terremoto de Tōhoku de 2011 . [11] descubriendo el papel crítico de los procesos hidromecánicos y de fricción a pequeña escala y apuntando a las complejas interacciones de retroalimentación entre el deslizamiento de fallas, la fricción y las propiedades hidráulicas heterogéneas que pueden alterar cualitativa y cuantitativamente la respuesta de la falla a partir de lo que se puede inferir de los experimentos a pequeña escala [11]El trabajo de Lapusta sobre pequeños terremotos repetitivos, la interacción del deslizamiento sísmico y sísmico en estructuras de fallas complejas y el debilitamiento dinámico que puede controlar potencialmente el tamaño final de un terremoto después de su nucleación, ha demostrado la importancia de un modelado riguroso basado en la mecánica de los procesos sísmicos, y cómo esto puede ser potencialmente muy informativo para los cálculos de riesgo sísmico, particularmente cuando los datos son escasos, como es el caso de los grandes terremotos. Por ejemplo, Lapusta estudió las grandes áreas de deslizamiento sísmico después del terremoto de Perú de 2007 , que pueden actuar para reducir el riesgo sísmico en una región en particular. [14] Su trabajo computacional también incluye el uso de métodos probabilísticosherramientas de inversión para comprender los tsunamis generados durante los terremotos de la zona de subducción en las fosas oceánicas profundas en Japón y Chile. [15]