Método VAN
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El método VAN , que lleva el nombre de P. Varotsos , K. Alexopoulos y K. Nomicos, autores de los artículos de 1981 que lo describen [1] [2] , mide señales eléctricas de baja frecuencia, denominadas "señales eléctricas sísmicas" (SES), mediante las cuales Varotsos y varios colegas afirmaron haber predicho con éxito terremotos en Grecia. [3] [4] Tanto el método en sí como la manera en que se afirmaron las predicciones exitosas han sido severamente criticadas. [5] [6] [7] Los partidarios de VAN han respondido a las críticas, pero los críticos no se han retractado de sus puntos de vista. [8] [9]

Desde 2001, el grupo VAN ha introducido un concepto que denominan "tiempo natural", aplicado al análisis de sus precursores. Inicialmente se aplica en SES para distinguirlos del ruido y relacionarlos con un posible terremoto inminente. En caso de verificación (clasificación como "actividad SES"), el análisis de tiempo natural se aplica adicionalmente a la sismicidad general posterior del área asociada a la actividad SES, con el fin de mejorar el parámetro de tiempo de la predicción. El método trata el inicio de un terremoto como un fenómeno crítico . [10] [11] [12] [13]

Después de 2006, VAN dice que todas las alarmas relacionadas con la actividad de SES se han hecho públicas mediante su publicación en arxiv.org . Uno de esos informes se publicó el 1 de febrero de 2008, dos semanas antes del terremoto más fuerte en Grecia durante el período 1983-2011. Este terremoto ocurrió el 14 de febrero de 2008, con magnitud (Mw) 6,9. El informe de VAN también se describió en un artículo del periódico Ethnos el 10 de febrero de 2008. [14] [15] [16] [17] Sin embargo, Gerassimos Papadopolous se quejó de que los informes de VAN eran confusos y ambiguos, y que "ninguno de las afirmaciones de predicciones VAN exitosas están justificadas ", [18] pero esta reclamación fue respondida sobre el mismo tema [19]

Descripción del método VAN

La predicción de terremotos con este método se basa en la detección, registro y evaluación de señales eléctricas sísmicas o SES. Estas señales eléctricas tienen un componente de frecuencia fundamental de 1 Hz o menos y una amplitud cuyo logaritmo escala con la magnitud del terremoto . [20] Según los defensores de VAN, los SES son emitidos por rocas sometidas a tensiones causadas por fuerzas tectónicas de placas. Hay tres tipos de señales eléctricas notificadas: [4]

  • Señales eléctricas que ocurren poco antes de un gran terremoto. Las señales de este tipo se registraron 6,5 horas antes del terremoto de Kobe de 1995 en Japón, por ejemplo. [21]
  • Señales eléctricas que ocurren algún tiempo antes de un gran terremoto.
  • Una variación gradual en el campo eléctrico de la Tierra algún tiempo antes de un terremoto.

Se han propuesto varias hipótesis para explicar el SES:

  • Fenómenos relacionados con el estrés: las señales eléctricas sísmicas se atribuyen quizás al comportamiento piezoeléctrico de algunos minerales , especialmente el cuarzo , oa efectos relacionados con el comportamiento de defectos cristalográficos bajo estrés o deformación. Las series de SES, denominadas actividades de SES (que se registran antes de los grandes terremotos), pueden aparecer unas semanas o unos meses antes de un terremoto cuando la tensión mecánica alcanza un valor crítico. [2] [22] La generación de señales eléctricas por minerales sometidos a una gran tensión que conducen a la fractura se ha confirmado con experimentos de laboratorio. [23]
  • Fenómenos termoeléctricos: alternativamente, los investigadores chinos propusieron un mecanismo que se basa en el efecto termoeléctrico en la magnetita. [24]
  • Fenómenos de las aguas subterráneas: Se han propuesto tres mecanismos que dependen de la presencia de aguas subterráneas en la generación de SES. El efecto electrocinético está asociado con el movimiento del agua subterránea durante un cambio en la presión de los poros. [25] El efecto dínamo sísmico está asociado con el movimiento de iones en el agua subterránea en relación con el campo geomagnético cuando una onda sísmica crea un desplazamiento. La polarización circular sería característica del efecto dínamo sísmico, y esto se ha observado tanto para eventos sísmicos artificiales como naturales. [26]También puede estar activo un efecto de ionización del radón, causado por la liberación de radón y la posterior ionización del material en las aguas subterráneas. El principal isótopo del radón es radiactivo con una vida media de 3,9 días, y se sabe que la desintegración nuclear del radón tiene un efecto ionizante en el aire. Muchas publicaciones han informado de un aumento de la concentración de radón en las proximidades de algunas fallas tectónicas activas unas semanas antes de los fuertes eventos sísmicos. [27] Sin embargo, no se ha demostrado una fuerte correlación entre las anomalías del radón y los eventos sísmicos. [28]

Si bien el efecto electrocinético puede ser consistente con la detección de señales a decenas o cientos de kilómetros de distancia, los otros mecanismos requieren un segundo mecanismo para tener en cuenta la propagación:

  • Transmisión de señales a lo largo de fallas: en un modelo, las señales eléctricas sísmicas se propagan con una atenuación relativamente baja a lo largo de las fallas tectónicas , debido al aumento de la conductividad eléctrica causada por la intrusión de agua subterránea en la (s) zona (s) de falla o por las características iónicas de los minerales. . [29]
  • Circuito de roca: en el modelo de defecto, la presencia de portadores de carga y agujeros se puede modelar como un circuito extenso. [30]

Las señales eléctricas sísmicas se detectan en estaciones que consisten en pares de electrodos (orientados NS y EW) insertados en el suelo, con amplificadores y filtros. Luego, las señales se transmiten a los científicos de VAN en Atenas, donde se registran y evalúan. Actualmente, el equipo de VAN opera 9 estaciones, mientras que en el pasado (hasta 1989) podían pagar hasta 17. [31]

El equipo de VAN afirmó que pudieron predecir terremotos de magnitud superior a 5, con una incertidumbre de 0,7 unidades de magnitud, dentro de un radio de 100 km, y en una ventana de tiempo que va desde varias horas hasta algunas semanas. Varios artículos confirmaron esta tasa de éxito, lo que llevó a una conclusión estadísticamente significativa. [32] Por ejemplo, hubo ocho terremotos M ≥ 5.5 en Grecia desde el 1 de enero de 1984 hasta el 10 de septiembre de 1995, y la red VAN pronosticó seis de ellos. [33]

El método VAN también se ha utilizado en Japón, [13] pero en los primeros intentos fue "difícil" lograr un éxito comparable al logrado en Grecia. [34] Una investigación preliminar de las señales eléctricas sísmicas en Francia arrojó resultados alentadores. [35]

Predicción de terremotos mediante análisis de "tiempo natural"

Desde 2001, el equipo de VAN ha intentado mejorar la precisión de la estimación de la hora del próximo terremoto. Para ello, introdujeron el concepto de tiempo natural , una técnica de análisis de series de tiempo que da peso a un proceso basado en el ordenamiento de eventos. [10] términos Dos caracterizan a cada evento, el "tiempo natural" χ , y la energía Q . χ se define como k / N , donde k es un número entero (el k -ésimo evento) y N es el número total de eventos en la secuencia temporal de datos. Un término relacionado, p k , es la razón Q k / Q total , que describe la fracción de energía liberada. Introducen un término crítico κ , la "varianza en el tiempo natural", que otorga un peso extra al término energético p k :

donde y

Su método actual considera que el SES es válido cuando κ = 0.070. Una vez que los SES se consideran válidos, se inicia un segundo análisis en el que se anotan los eventos sísmicos posteriores (en lugar de eléctricos) y la región se divide como un diagrama de Venn con al menos dos eventos sísmicos por rectángulo superpuesto. Cuando la distribución de κ para las regiones rectangulares tiene su máximo en κ = 0.070, un evento sísmico crítico es inminente, es decir, ocurrirá en unos pocos días a una semana aproximadamente, y se emite un informe. [36]

Resultados

El equipo de VAN afirma que de siete choques principales con magnitud Mw> = 6.0 desde 2001 hasta 2010 en la región de latitud N 36 ° a N 41 ° y longitud E 19 ° a E 27 °, todos menos uno podrían clasificarse con SES relevante actividad identificada e informada de antemano a través del análisis de tiempo natural. Además, afirman que el tiempo de ocurrencia de cuatro de estos choques principales con magnitud Mw> = 6.4 se identificó dentro de "un rango estrecho, de unos pocos días a alrededor de una semana". [37] Estos informes se insertan en documentos alojados en arXiv, donde se elaboran y cargan nuevos informes. [38] Por ejemplo, un informe anterior al terremoto más fuerte en Grecia durante el período 1983-2011, que ocurrió el 14 de febrero de 2008, con magnitud (Mw) 6,9, fue publicado en arXiv casi dos semanas antes, el 1 de febrero de 2008. [14 ] Se recopiló una descripción del método VAN actualizado en un libro publicado por Springer en 2011, titulado "Análisis del tiempo natural: la nueva visión del tiempo". [39]

El análisis de tiempo natural también afirma que la conexión física de las actividades de SES con los terremotos es la siguiente: Considerando que la ocurrencia del terremoto es un cambio de fase (fenómeno crítico), donde la nueva fase es la ocurrencia del terremoto principal, el término de varianza mencionado anteriormente κ es el parámetro de orden correspondiente. [39]El valor de κ calculado para una ventana que comprende un número de eventos sísmicos comparable al número promedio de terremotos que ocurren en unos pocos meses, fluctúa cuando la ventana se desliza a través de un catálogo sísmico. El equipo de VAN afirma que estas κ fluctuaciones exhiben un mínimo unos meses antes de que ocurra un choque principal y además este mínimo ocurre simultáneamente con el inicio de la actividad SES correspondiente, y que esta es la primera vez en la literatura que una aparición tan simultánea de Se han observado dos fenómenos precursores en conjuntos de datos independientes de diferentes observables geofísicos (mediciones eléctricas, sismicidad). [40]Además, el equipo de VAN afirma que su análisis de tiempo natural del catálogo sísmico de Japón durante el período desde el 1 de enero de 1984 hasta la ocurrencia del terremoto de magnitud 9.0 en Tohoku el 11 de marzo de 2011, reveló que aparecieron mínimos tan claros de las fluctuaciones κ antes de todos los grandes terremotos de magnitud 7,6 o superior. Se dijo que el más profundo de estos mínimos ocurrió el 5 de enero de 2011, es decir, casi dos meses antes del terremoto de Tohoku. [41] Finalmente, al dividir la región japonesa en áreas pequeñas, el equipo de VAN afirma que algunas áreas pequeñas muestran un mínimo de las fluctuaciones de κ casi simultáneamente con el área grande que cubre todo Japón y áreas tan pequeñas agrupadas a unos pocos cientos de kilómetros de la epicentro real del gran terremoto inminente. [42][43]

Críticas a VAN

Históricamente, la utilidad del método VAN para la predicción de terremotos ha sido un tema de debate. Las críticas tanto positivas como negativas sobre una concepción más antigua del método VAN se resumen en el libro de 1996 "Una revisión crítica de VAN", editado por Sir James Lighthill. [44] YY Kagan de UCLA publicó una revisión crítica de la metodología estadística en 1997. [45] Nótese que estas críticas son anteriores a los métodos de análisis de series de tiempo introducidos por el grupo VAN en 2001. Los puntos principales de la crítica fueron:

Éxito predictivo

Los críticos dicen que el método VAN se ve obstaculizado por la falta de pruebas estadísticas de la validez de la hipótesis porque los investigadores siguen cambiando los parámetros (la técnica de mover los postes de la portería ). [46]

VAN ha afirmado haber observado en una estación de registro en Atenas un registro perfecto de una correlación uno a uno entre los SES y el terremoto de magnitud ≥ 2,9 que ocurrió 7 horas después en toda Grecia. [47] Sin embargo, Max Wyss dijo que la lista de terremotos utilizada para la correlación era falsa. Aunque VAN declaró en su artículo que la lista de terremotos era la del Boletín del Observatorio Nacional de Atenas (NOA), Wyss encontró que el 37% de los terremotos realmente enumerados en el boletín, incluido el más grande, no estaban en la lista. utilizado por VAN para emitir su reclamo. Además, el 40% del terremoto que VAN afirmó que había ocurrido no estaba en el boletín de la NOA. [48] Examinando la probabilidad de correlación aleatoria de otro conjunto de 22 afirmaciones de predicciones exitosas por VAN de M> 4.0 desde el 1 de enero de 1987 hasta el 30 de noviembre de 1989 [49] , se encontró que el 74% eran falsas, el 9% correlacionadas por azar y para el 14%, la correlación fue incierta. Ningún evento individual se correlacionó con una probabilidad superior al 85%, mientras que el nivel requerido en las estadísticas para aceptar una prueba de hipótesis como positiva sería más comúnmente del 95%. [50]

En respuesta al análisis de Wyss de los hallazgos de la NOA, VAN dijo que las críticas se basaban en malentendidos. [51] VAN dijo que los cálculos sugeridos por Wyss conducirían a una paradoja, es decir, a valores de probabilidad mayores que la unidad, cuando se aplicaran a un método ideal de predicción de terremotos. [52] Otras evaluaciones independientes dijeron que VAN obtuvo resultados estadísticamente significativos. [32] [33]

Los sismólogos convencionales siguen sin estar convencidos de ninguna de las refutaciones de VAN. En 2011, la ICEF concluyó que la capacidad de predicción optimista reclamada por VAN no podía validarse. [53] La mayoría de los sismólogos consideran que VAN ha sido "rotundamente desacreditado". [54]

Uyeda y otros en 2011, sin embargo, apoyaron el uso de la técnica. [55] En 2018, el grupo VAN revisó la importancia estadística del método empleando técnicas modernas, como el análisis de coincidencia de eventos (ECA) [56] y la característica operativa del receptor (ROC), [57] que interpretaron para demostrar que Los SES exhiben información precursora mucho más allá del azar. [58]

Mecanismo de propagación propuesto de SES

Un análisis de las propiedades de propagación del SES en la corteza terrestre mostró que es imposible que señales con la amplitud reportada por VAN pudieran haber sido generadas por pequeños terremotos y transmitidas a lo largo de varios cientos de kilómetros entre el epicentro y la estación receptora. [59] En efecto, si el mecanismo se basa en la piezoelectricidad o la carga eléctrica de las deformaciones del cristal con la señal que viaja a lo largo de las fallas, ninguno de los terremotos que, según VAN, fueron precedidos por SES, generó un SES en sí mismo. VAN respondió que dicho análisis de las propiedades de propagación del SES se basa en un modelo simplificado de la Tierra en capas horizontales y que esto difiere mucho de la situación real ya que la corteza terrestre contiene inhomogeneidades. Cuando se tienen en cuenta estos últimos, por ejemplo, considerando que las fallas son eléctricamente sensiblemente más conductoras que el medio circundante, VAN cree que las señales eléctricas transmitidas a distancias del orden de cien kilómetros entre el epicentro y la estación receptora tienen amplitudes comparables. a los reportados por VAN. [29]

Problemas de compatibilidad electromagnética

Las publicaciones de VAN se debilitan aún más por no abordar el problema de eliminar las muchas y fuertes fuentes de cambio en el campo magnetoeléctrico medido por ellas, como las corrientes telúricas del clima y la interferencia electromagnética (EMI) de las señales artificiales. [ cita requerida ] Un artículo crítico (Pham et al 1998) claramente correlaciona un SES usado por el grupo VAN con transmisiones de radio digital hechas desde una base militar. [60] En un artículo posterior, VAN dijo que dicho ruido proveniente de transmisores de radio digitales de la base de datos militar se ha distinguido claramente del verdadero SES siguiendo los criterios desarrollados por VAN. [61]El trabajo adicional en Grecia por Pham et al en 2002 ha rastreado "señales eléctricas transitorias anómalas" similares a SES hasta fuentes humanas específicas, y encontró que tales señales no están excluidas por los criterios utilizados por VAN para identificar SES. [62]

En 2003, los métodos modernos de física estadística, es decir, análisis de fluctuación sin tendencia (DFA), DFA multifractal y transformada wavelet revelaron que los SES se distinguen claramente de los producidos por fuentes humanas, ya que las primeras señales exhiben correlaciones de largo alcance muy fuertes, mientras que las segundas las señales no. [63] [64] Un trabajo publicado en 2020 [65]examinó la significación estadística de los mínimos de las fluctuaciones del parámetro de orden κ1 de la sismicidad mediante el análisis de coincidencia de eventos como un posible precursor de terremotos fuertes tanto a nivel regional como global. Los resultados muestran que estos mínimos son de hecho precursores de terremotos estadísticamente significativos. En particular, en los estudios regionales se encontró que el lapso de tiempo era totalmente compatible con el hallazgo [40] de que estos mimima son simultáneos con el inicio de las actividades de SES, por lo que la distinción de las últimas señales precursoras de las producidas por fuentes humanas es evidente. .

Política pública

Finalmente, un requisito para cualquier método de predicción de terremotos es que, para que cualquier predicción sea útil, debe predecir un próximo terremoto dentro de un marco de tiempo, epicentro y magnitud razonables. Si la predicción es demasiado vaga, no se puede tomar una decisión factible (como evacuar a la población de un área determinada durante un período de tiempo determinado). En la práctica, el grupo VAN emitió una serie de telegramas en los años ochenta. Durante el mismo período de tiempo, la técnica también pasó por alto terremotos importantes, en el sentido de que [32] "para terremotos con Mb≥5.0, la relación entre el número predicho y el número total de terremotos es 6/12 (50%) y la tasa de éxito de la predicción también es 6/12 (50%) con la ganancia de probabilidad de un factor de 4. Con un nivel de confianza del 99,8%, se puede rechazar la posibilidad de que esta tasa de éxito se explique por un modelo aleatorio de ocurrencia de terremotos teniendo en cuenta el factor regional que incluye alta sismicidad en el área de predicción ”. Este estudio concluye que "el examen estadístico de las predicciones de SES demostró altas tasas de predicción de éxito y eventos pronosticados con alta ganancia de probabilidad. Esto sugiere una conexión física entre SES y terremotos posteriores, al menos para un evento de magnitud de Ms≥5" . [32]Las predicciones del método VAN temprano llevaron a la crítica pública y el costo asociado con las falsas alarmas generó mala voluntad. [66] En 2016, la Unión de Físicos Griegos honró a P. Varotsos por su trabajo en VAN con un premio entregado por el presidente de Grecia . [67] [68]

Ver también

  • Predicción de terremotos
  • Sismología
  • Sismo-electromagnetismo

Notas

  1. ^ Varotsos, Alexopoulos y Nomicos  1981a , 1981b
  2. ↑ a b Varotsos y Alexopoulos 1984
  3. ^ Varotsos & Kuhlanek 1993 (prefacio a una edición especial sobre VAN)
  4. ↑ a b Varotsos, Alexopoulos & Lazaridou 1993
  5. ^ Mulargia y Gasperini 1992
  6. ^ Geller 1997 , §4.5
  7. ^ ICEF 2011 , p. 335
  8. ^ Lighthill 1996 (actas de una conferencia que revisó VAN)
  9. ^ veinte artículos en un número especial de Geophysical Research Letters ( tabla de contenido )
  10. ↑ a b Varotsos, Sarlis y Skordas, 2002 ; Varotsos 2006 .
  11. ^ Rundle y col. 2012 .
  12. ^ Huang 2015 .
  13. ^ a b Uyeda, Kamogawa y Tanaka 2009
  14. ^ a b Uyeda y Kamogawa 2008
  15. ^ Uyeda 2010
  16. ^ Apostolidis 2008 .
  17. ^ Chouliaras 2009
  18. ^ Papadopoulos 2010
  19. ^ Uyeda y Kamogawa 2010
  20. ^ Varotsos, Alexopoulos y Nomicos 1981a ; Varotsos y col. 1981 ; Varotsos, Alexopoulos y Nomicos 1982 .
  21. ^ Matsumoto, Ikeya y Yamanaka 1998 .
  22. ^ Varotsos y col. 1986 , pág. 120.
  23. ^ Hadjicontis y col. 2007
  24. ^ Shen y col. 2011 .
  25. ^ Gershenzon, Gokhberg y Yunga 1993 .
  26. ^ Honkura y col. 2009 .
  27. ^ Pulinets 2007 .
  28. ^ ICEF 2011 , p. 334.
  29. ^ a b Varotsos y col. 1998 .
  30. ^ Freund 1998 .
  31. ^ Varotsos y Lazaridou 1991
  32. ^ a b c d Hamada 1993
  33. ↑ a b Uyeda, 1996
  34. ^ Utada 1993 , p. 153
  35. ^ Maron y col. 1993
  36. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2011 , Capítulo 7.
  37. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2011 , p. 326
  38. ^ Lazaridou-Varotsos 2013 , págs. 169-170
  39. ↑ a b Varotsos, Sarlis y Skordas 2011
  40. ^ a b Varotsos y col. 2013
  41. ^ Sarlis y col. 2013
  42. ^ Sarlis y col. 2015
  43. ^ Huang 2015
  44. ^ Lighthill 1996 .
  45. ^ Kagan 1997 , p. 512.
  46. ^ Mulargia y Gasperini 1992 ; Mulargia y Gasperini 1996 ; Wyss 1996b .
  47. ^ Varotsos, Alexopoulos y Nomicos 1981b .
  48. ^ Wyss 1996a .
  49. ^ Varotsos y Lazaridou 1991 .
  50. ^ Wyss y Allmann 1996 .
  51. ^ Varotsos y col. 1996a
  52. ^ Varotsos y col. 1996b
  53. ^ ICEF 2011 , págs. 335–336.
  54. ^ Hough 2010 , p. 195
  55. ^ Uyeda, Nagao y Kamogawa 2011
  56. ^ Donges y col. 2016
  57. ^ Fawcett 2006
  58. ^ Sarlis 2018
  59. ^ Bernard 1992 ; Bernard y LeMouel 1996 .
  60. ^ Pham y col. 1998 .
  61. ^ Sarlis y col. 1999
  62. ^ Pham y col. 2002 .
  63. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2003a
  64. ^ Varotsos, Sarlis y Skordas 2003b
  65. ^ Christopoulos, Skordas y Sarlis 2020
  66. ^ Mulargia y Geller , 2003 , p. 318.
  67. ^ "Προεδρία της Δημοκρατίας» Χαιρετισμός του Προέδρου της Δημοκρατίας κ.Προκόπιου Παυλόπουλου στην εκδήλωση που διοργάνωσε η Ένωση Ελλήνων Φυσικών με θέμα : "Οι μαθητές συναντούν την Φυσική και η Φυσική μαγεύει " στο Τ.Ε.Ι. Αθηνών" . www.presidency.gr . Archivado desde el original el 26 de diciembre de 2016 . Consultado el 25 de diciembre de 2016 .
  68. ^ "El profesor P. Varotsos obtuvo premios del presidente griego" . Inter-Asociación EMSEN IUGG - Estudios electromagnéticos de terremotos y volcanes. 2017 . Consultado el 8 de febrero de 2021 .

Referencias

  • Apostolidis, C. (2008-02-10), "Problepsi gia seismo 6 rixter" , Ethnos (en griego), Pegasus Publishing, archivado desde el original el 15 de julio de 2016 , consultado el 16 de julio de 2016
  • Bernard, P. (1992), "Plausibilidad de los precursores electrotelúricos de larga distancia de los terremotos", Journal of Geophysical Research , 97 (B12): 17531-17546, Bibcode : 1992JGR .... 9717531B , doi : 10.1029 / 92JB01215
  • Bernard, P .; LeMouel, J. (1996), "Sobre señales electrotelúricas", en Sir James Lighthill (ed.), A Critical Review of VAN - Earthquake Prediction from Seismic Electrical Signals , Londres, Reino Unido: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, págs. 118 –154, ISBN 978-981-02-2670-1
  • Chouliaras, G (2009), "Anomalías sísmicas antes del terremoto del 8 de junio de 2008 en Grecia occidental", Nat. Peligros Earth Syst. Sci. , 9 (2): 327–335, doi : 10.5194 / nhess-9-327-2009
  • Christopoulos, Stavros-Richard G .; Skordas, Efthimios S .; Sarlis, Nicholas V. (2020), "Sobre la significación estadística de los mínimos de variabilidad del parámetro de orden de la sismicidad por medio del análisis de coincidencia de eventos", Ciencias aplicadas , 10 (2): 662, doi : 10.3390 / app10020662
  • Donges, JF; Schleussner, C.-F .; Siegmund, JF; Donner, RV (2016), "Análisis de coincidencia de eventos para cuantificar las interrelaciones estadísticas entre series de tiempo de eventos", The European Physical Journal Special Topics , 225 (3): 471–487, arXiv : 1508.03534 , doi : 10.1140 / epjst / e2015-50233 -y , ISSN  1951-6401 , S2CID  88520803
  • Fawcett, Tom (2006-06-01), "Una introducción al análisis ROC", Cartas de reconocimiento de patrones , Análisis ROC en el reconocimiento de patrones, 27 (8): 861–874, Bibcode : 2006PaReL..27..861F , doi : 10.1016 / j.patrec.2005.10.010 , ISSN  0167-8655
  • Freund, F. (1998), "Señales previas al terremoto - Parte II: Flujo de corrientes de batería en la corteza", Amenazas naturales y ciencias del sistema terrestre , 7 (5): 543–548, doi : 10.5194 / nhess-7- 543-2007
  • Geller, Robert J. (diciembre de 1997), "Predicción de terremotos: una revisión crítica", Geophysical Journal International , 131 (3): 425–450, Bibcode : 1997GeoJI.131..425G , doi : 10.1111 / j.1365- 246X.1997.tb06588.x
  • Gershenzon, N .; Gokhberg, M .; Yunga, S. (1993), "Sobre el campo electromagnético de un foco de terremoto", Física de la Tierra e Interiores Planetarios , 77 (1-2): 13-19, Código Bibliográfico : 1993PEPI ... 77 ... 13G , doi : 10.1016 / 0031-9201 (93) 90030-D
  • Hadjicontis, V .; Mavromatou, C .; Antsygina, T .; Chishko, K. (2007), "Mecanismo de emisión electromagnética en cristales iónicos deformados plásticamente", Phys. Rev. B , 76 (2): 024106, Bibcode : 2007PhRvB..76b4106H , doi : 10.1103 / PhysRevB.76.024106
  • Hamada, K. (agosto de 1993), "Evaluación estadística de las predicciones SES emitidas en Grecia: tasas de alarma y éxito", Tectonophysics , 224 (1-3): 203-210, Bibcode : 1993Tectp.224..203H , doi : 10.1016 / 0040-1951 (93) 90073-S
  • Honkura, Y .; Ogawa, Y .; Matsushima, M .; Nagaoka, S .; Ujihara, N .; Yamawaki, T. (octubre de 2009), "Un modelo para campos eléctricos polarizados circulares observados que coinciden con el paso de grandes ondas sísmicas", Journal of Geophysical Research , 114 (B10): B10103, Bibcode : 2009JGRB..11410103H , doi : 10.1029 / 2008JB006117
  • Hough, Susan (2010), Predicción de lo impredecible: la tumultuosa ciencia de la predicción de terremotos , Princeton University Press, ISBN 978-0-691-13816-9
  • Huang, Qinghua (2015-01-27), "Pronóstico del epicentro de un futuro gran terremoto", Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 112 (4): 944–945, Bibcode : 2015PNAS..112..944H , doi : 10.1073 / pnas.1423684112 , ISSN  0027-8424 , PMC  4313830 , PMID  25583499
  • Comisión Internacional de Previsión de Terremotos para la Protección Civil (30 de mayo de 2011), "Operational Earthquake Forecasting: State of Knowledge and Guidelines for Utilization" , Annals of Geophysics , 54 (4): 315–391, doi : 10.4401 / ag-5350
  • Lazaridou-Varotsos, M. (2013), Predicción de terremotos por señales eléctricas sísmicas: el éxito del método VAN durante treinta años , Springer-Praxis, doi : 10.1007 / 978-3-642-24406-3 , ISBN 978-3-642-24405-6, S2CID  127712703
  • Lighthill, Sir James, ed. (1996), Una revisión crítica de VAN - Predicción de terremotos a partir de señales eléctricas sísmicas , Londres, Reino Unido: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, ISBN 978-981-02-2670-1
  • Maron, C .; Baubron, G .; Herbreteau, L .; Massinon, B. (agosto de 1993), "Estudio experimental de una red VAN en los Alpes franceses", Tectonophysics , 224 (1-3): 51-81, Bibcode : 1993Tectp.224 ... 51M , doi : 10.1016 / 0040 -1951 (93) 90058-R
  • Matsumoto, H .; Ikeya, M .; Yamanaka, C. (1998), "Análisis del color del poste de barbero y los ruidos de motas registrados 6 horas y media antes del terremoto de Kobe" , Japanese Journal of Applied Physics , 37 (1): L1409 – L1411, Bibcode : 1998JaJAP .. 37L1409M , doi : 10.1143 / JJAP.37.L1409
  • Mulargia, F .; Gasperini, P. (julio de 1992), "Análisis de la validez estadística de los precursores de terremotos. Una aplicación al método" VAN "", Geophysical Journal International , 111 (1): 32–44, Bibcode : 1992GeoJI.111 ... 32M , doi : 10.1111 / j.1365-246x.1992.tb00552.x
  • Mulargia, F .; Gasperini, P. (1996), "Behind VAN: Tectonic stress changes or terremoto inducido alerta?", En Sir James Lighthill (ed.), A Critical Review of VAN - Earthquake Prediction from Seismic Electrical Signals , Londres, Reino Unido: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, págs. 244–249, ISBN 978-981-02-2670-1
  • Mulargia, F .; Geller, R. (2003), Ciencias de los terremotos y reducción del riesgo sísmico , Springer, ISBN 978-1402017773
  • Papadopoulos, Gerassimos A. (mayo de 2010). "Comentario sobre 'La predicción de dos grandes terremotos en Grecia ' " . Letras. Eos . 91 (18): 162. Código bibliográfico : 2010EOSTr..91..162P . doi : 10.1029 / 2010EO180003 .
  • Papadopoulos, Gerassimos A. (2015), "Comunicación al público en general de información sobre predicciones de terremotos: lecciones aprendidas en Grecia, capítulo 19" , en Wyss, Max; Peppoloni, Silvia (eds.), Geoethics: Ethical Challenges and Case Studies in Earth Sciences , págs. 223–242, ISBN 978-0-12-799935-7
  • Pham, V .; Boyer, D .; Chouliaras, G .; Le Mouël, J .; Rossignol, J .; Stavrakakis, G. (junio de 1998), "Características del ruido electromagnético en la región de Ioannina (Grecia); un posible origen de la llamada 'Señal eléctrica sísmica' (SES)", Geophysical Research Letters , 25 (12): 2229–2232 , Código bibliográfico : 1998GeoRL..25.2229P , doi : 10.1029 / 98GL01593
  • Pham, VN; Boyer, D .; Chouliaras, G .; Savvaidis, A .; Stavrakakis, GN; Le Mouël, JL (2002), "Fuentes de señales eléctricas transitorias anómalas (ATES) en la banda ULF en la región de Lamia (Grecia central): mecanismos electroquímicos para su generación", Physics of the Earth and Planetary Interiors , 130 (3– 4): 209–233, código bibliográfico : 2002PEPI..130..209P , doi : 10.1016 / s0031-9201 (02) 00008-0
  • Pulinets, S. (mayo de 2007), "Radiactividad natural, terremotos y la ionosfera", Eos, Transactions, American Geophysical Union , 88 (20): 217-218, Bibcode : 2007EOSTr..88..217P , doi : 10.1029 / 2007EO200001
  • Rundle, John B .; Holliday, James R .; Graves, William R .; Turcotte, Donald L .; Tiampo, Kristy F .; Klein, William (2012), "Probabilidades de grandes eventos en sistemas de umbrales controlados" , Physical Review E , 86 (2): 021106, Bibcode : 2012PhRvE..86b1106R , doi : 10.1103 / PhysRevE.86.021106 , PMID  23005722 , S2CID  17100504
  • Shen, Xuhui; Zhang, Xuemin; Wang, Lanwei; Chen, Huaran; Wu, Yun; Yuan, Shigeng; Shen, Junfeng; Zhao, Shufan; Qian, Jiadong; Ding, Jianhai (2011-12-10), "Las perturbaciones relacionadas con el terremoto en la ionosfera y el proyecto del primer satélite sismo-electromagnético de China", Earthquake Science , 24 (6): 639–650, Bibcode : 2011EaSci..24. .639S , doi : 10.1007 / s11589-011-0824-0 , ISSN  1674-4519
  • Sarlis, NV (2018), "Significación estadística de las variaciones del campo eléctrico y magnético de la Tierra que preceden a los terremotos en Grecia y Japón revisitados", Entropy , 20 (8): 561, Bibcode : 2018Entrp..20..561S , doi : 10.3390 / e20080561 , PMC  7513084 , PMID  33265650
  • Sarlis, Nicholas V .; Skordas, Efthimios S .; Varotsos, Panayiotis A .; Nagao, Toshiyasu; Kamogawa, Masashi; Tanaka, Haruo; Uyeda, Seiya (2013-08-20), "Mínimo de las fluctuaciones de los parámetros de orden de la sismicidad antes de los grandes terremotos en Japón", Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 110 (34): 13734–13738, Bibcode : 2013PNAS..11013734S , doi : 10.1073 / pnas.1312740110 , ISSN  0027-8424 , PMC  3752201 , PMID  23918353
  • Sarlis, Nicholas V .; Skordas, Efthimios S .; Varotsos, Panayiotis A .; Nagao, Toshiyasu; Kamogawa, Masashi; Uyeda, Seiya (2015-01-27), "Variaciones espaciotemporales de la sismicidad antes de los grandes terremotos en el área japonesa y su relación con las ubicaciones epicentrales", Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 112 (4): 986–989, Bibcode : 2015PNAS..112..986S , doi : 10.1073 / pnas.1422893112 , ISSN  0027-8424 , PMC  4313817 , PMID  25548194
  • Sarlis, N .; Lazaridou, M .; Kapiris, P .; Varotsos, P. (1999-11-01), "Modelo numérico del efecto de selectividad y el criterio ΔV / L", Geophysical Research Letters , 26 (21): 3245–3248, Bibcode : 1999GeoRL..26.3245S , doi : 10.1029 / 1998GL005265 , ISSN  1944-8007
  • Uyeda, S. (1996), "Introducción al método VAN de predicción de terremotos", en Sir James Lighthill (ed.), A Critical Review of VAN - Earthquake Prediction from Seismic Electrical Signals , Londres, Reino Unido: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, ISBN 978-981-02-2670-1
  • Uyeda, Seiya; Kamogawa, Masashi (23 de septiembre de 2008), "The Prediction of Two Large Earthquakes in Greece", Eos, Transactions American Geophysical Union , 89 (39): 363, Bibcode : 2008EOSTr..89..363U , doi : 10.1029 / 2008EO390002 , ISSN  2324-9250
  • Uyeda, Seiya (mayo de 2010), "Respuesta al comentario sobre 'La predicción de dos grandes terremotos en Grecia ' ", Eos , 91 (18): 163, Bibcode : 2010EOSTr..91..163U , doi : 10.1029 / 2010EO180004
  • Uyeda, Seiya; Kamogawa, Masashi (2010), "Responder al comentario sobre" La predicción de dos grandes terremotos en Grecia " " , Eos, Transactions American Geophysical Union , 91 (18): 163, Bibcode : 2010EOSTr..91..163U , doi : 10.1029 / 2010EO180004 , ISSN  2324-9250
  • Uyeda, S .; Kamogawa, M .; Tanaka, H. (febrero de 2009), "Análisis de la actividad eléctrica y sismicidad en el dominio del tiempo natural para la actividad de enjambre volcánico-sísmico en 2000 en la región de la isla de Izu, Japón" , Journal of Geophysical Research , 114 (B2): B02310 , Código Bibliográfico : 2009JGRB..11402310U , doi : 10.1029 / 2007JB005332
  • Uyeda, S .; Nagao, T .; Kamogawa, M. (2011), "Earthquake Precursors and Prediction", en Gupta HK (ed.), Encyclopedia of Solid Earth Geophysics, SpringerLink , doi : 10.1007 / 978-90-481-8702-7 , ISBN 9789048187010
  • Utada, H. (agosto de 1993), "Sobre los antecedentes físicos del método de predicción de terremotos VAN", Tectonofísica , 224 (1–3): 153–160, Bibcode : 1993Tectp.224..153U , doi : 10.1016 / 0040- 1951 (93) 90067-T
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K. (diciembre de 1984a), "Propiedades físicas de las variaciones del campo eléctrico de la tierra que preceden a los terremotos, I", Tectonophysics , 110 (1): 73–98, Bibcode : 1984Tectp.110 ... 73V , doi : 10.1016 / 0040-1951 (84) 90059-3
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K. (diciembre de 1984b), "Propiedades físicas de las variaciones del campo eléctrico de la tierra que preceden a los terremotos. II. Determinación del epicentro y la magnitud", Tectonophysics , 110 (1): 99-125, Bibcode : 1984Tectp.110 ... 99V , doi : 10.1016 / 0040-1951 (84) 90060-X
  • Varotsos, P. (2006), "Lo que sucedió antes de los últimos cinco fuertes terremotos en Grecia", Proc. Jpn. Acad. Ser. B , 82 (2): 86–91, Bibcode : 2006PJAB ... 82 ... 86V , doi : 10.2183 / pjab.82.86 , PMC  4323052 , PMID  25792775
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K .; Lazaridou, M. (1993), "Los últimos aspectos de la predicción de terremotos en Grecia basados ​​en señales eléctricas sísmicas, II" , Tectonofísica , 224 (1): 1-37, Bibcode : 1993Tectp.224 .... 1V , doi : 10.1016 / 0040-1951 (93) 90055-O
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K .; Nomicos, K. (1981a), "Corrientes eléctricas sísmicas", Actas de la Academia de Atenas , 56 : 277-286.
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K .; Nomicos, K. (1981b), "Precursores de terremotos de siete horas determinados a partir de corrientes telúricas", Praktika de la Academia de Atenas , 56 : 417–433
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K .; Nomicos, K. (1982), "Precursores electrotelúricos de los terremotos", Actas de la Academia de Atenas , 57 : 341–363
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K .; Nomicos, K .; Lazaridou, M. (1986), "Predicción de terremotos y señales eléctricas", Nature , 322 (6075): 120, Bibcode : 1986Natur.322..120V , doi : 10.1038 / 322120a0 , S2CID  4304127
  • Varotsos, P .; Alexopoulos, K .; Nomicos, K .; Papaioannou, G .; Varotsos, M .; Revelioti-Dologlou, E. (1981), "Determinación del epicentro de terremotos inminentes a partir de cambios precursores de la corriente telúrica", Actas de la Academia de Atenas , 56 : 434–446
  • Varotsos, P .; Kuhlanek, P. (agosto de 1993), "Prefacio [al número especial:" Medidas y modelos teóricos de las variaciones del campo eléctrico de la Tierra relacionadas con terremotos "]", Tectonofísica , 224 (1-3): vii-viii, Bibcode : 1993Tectp .224D ... 7. , doi : 10.1016 / 0040-1951 (93) 90054-n
  • Varotsos, P .; Lazaridou, M. (marzo de 1991), "Los últimos aspectos de la predicción de terremotos en Grecia basados ​​en señales eléctricas sísmicas" (PDF) , Tectonophysics , 188 (3-4): 321-347, Bibcode : 1991Tectp.188..321V , doi : 10.1016 / 0040-1951 (91) 90462-2
  • Varotsos, P .; Eftaxias, K .; Lazaridou, M .; Dologlou, E .; Hadjicontis, V. (1996a), "Respuesta a" inexactitudes en los datos de sismicidad y magnitud utilizados por Varotsos y colaboradores, "por M. Wyss", Geophysical Research Letters , 23 (11): 1303-1306, Bibcode : 1996GeoRL. .23.1303V , doi : 10.1029 / 96GL01415 , ISSN  1944-8007
  • Varotsos, P .; Eftaxias, K .; Lazaridou, M .; Dologlou, E .; Hadjicontis, V. (1996b), "Respuesta a" Probabilidad de correlaciones casuales de terremotos con predicciones en áreas de tasa de sismicidad heterogénea: El caso VAN, "por M. Wyss y A. Allmann", Geophysical Research Letters , 23 (11) : 1311–1314, Bibcode : 1996GeoRL..23.1311V , doi : 10.1029 / 96GL00908 , ISSN  1944-8007
  • Varotsos, P .; Sarlis, N .; Lazaridou, M .; Kapiris, P. (1998), "Transmisión de señales eléctricas inducidas por estrés", Journal of Applied Physics , 83 : 60–70, Bibcode : 1998JAP .... 83 ... 60V , doi : 10.1063 / 1.366702
  • Varotsos, P .; Sarlis, N .; Skordas, E. (2002), "Correlaciones de largo alcance en las señales eléctricas que preceden a la ruptura" (PDF) , Physical Review E , 66 (1): 011902, Bibcode : 2002PhRvE..66a1902V , doi : 10.1103 / physreve.66.011902 , PMID  12241379
  • Varotsos, PA; Sarlis, NV; Skordas, ES (2003a), "Correlaciones de largo alcance en las señales eléctricas que preceden a la ruptura: investigaciones adicionales" , Physical Review E , 67 (2): 021109, Bibcode : 2003PhRvE..67b1109V , doi : 10.1103 / PhysRevE.67.021109 , PMID  12636655 , S2CID  29658398
  • Varotsos, PA; Sarlis, NV; Skordas, ES (2003b), "Intento de distinguir señales eléctricas de naturaleza dicotómica" , Physical Review E , 68 (3): 031106, Bibcode : 2003PhRvE..68c1106V , doi : 10.1103 / PhysRevE.68.031106 , PMID  14524749 , S2CID  37552544
  • Varotsos, P .; Sarlis, N .; Skordas, E. (2011), Análisis del tiempo natural: la nueva visión del tiempo; Señales eléctricas sísmicas precursoras, terremotos y otras series de tiempo complejas , Springer Praxis, ISBN 978-364216448-4
  • Varotsos, PA; Sarlis, NV; Skordas, ES; Lazaridou, MS (18/03/2013), "Señales eléctricas sísmicas: un hecho adicional que muestra su interconexión física con la sismicidad", Tectonofísica , 589 : 116-125, Bibcode : 2013Tectp.589..116V , doi : 10.1016 / j. tecto.2012.12.020
  • Wyss, M. (mayo de 1996a), "Inexactitudes en los datos de sismicidad y magnitud utilizados por Varotsos y colaboradores", Geophysical Research Letters , 23 (11): 1299–1302, Bibcode : 1996GeoRL..23.1299W , doi : 10.1029 / 95GL03545
  • Wyss, M. (1996b), "Breve resumen de algunas razones por las que la hipótesis VAN para predecir terremotos debe ser rechazada", en Sir James Lighthill (ed.), A Critical Review of VAN - Earthquake Prediction from Seismic Electrical Signals , Londres , Reino Unido: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, págs. 250–266, ISBN 978-981-02-2670-1
  • Wyss, M .; Allmann, A. (mayo de 1996), "Probabilidad de correlaciones casuales de terremotos con predicciones en áreas de tasa de sismicidad heterogénea: el caso VAN", Geophysical Research Letters , 23 (11): 1307-1310, Bibcode : 1996GeoRL..23.1307W , doi : 10.1029 / 95GL03548 , ISSN  1944-8007

enlaces externos

  • Debates sobre la naturaleza. ¿Es la predicción confiable de terremotos individuales un objetivo científico realista?
  • Método de predicción de terremotos VAN .
  • Bibliografía de P. Varotsos (fuente principal de los artículos "VAN").
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